文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《基于对等架构的虚拟电厂-配电网双层电碳协同调度模型》

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这是一篇关于基于对等架构的虚拟电厂-配电网双层电碳协同调度模型的研究论文。以下是其核心内容的整理：

标题

• 基于对等架构的虚拟电厂-配电网双层电碳协同调度模型

摘要

• 为适应多种低碳能源并存的碳市场，建立了基于对等架构的虚拟电厂-配电网协同调度双层模型。
• 引入碳排放流理论，结合电网潮流确定节点碳排放责任。
• 建立双层模型，上层为配电网最优潮流模型，下层为虚拟电厂点对点交易模型。
• 通过目标级联分析法构建对等架构，并通过共识变量实现协同调度。
• 使用基于共识的自适应步长交替方向乘子法处理虚拟电厂间点对点交易问题，促进资源消纳的同时实现隐私保护。
• 以IEEE33节点配电网为例，验证了模型的有效性。

关键词

• 虚拟电厂；碳排放流理论；目标级联分析法；配电网；交替方向乘子法；点对点交易

研究内容

1. VPP-DSO双层模型框架：介绍了双层模型的结构，包括上层的配电网最优潮流模型和下层的虚拟电厂点对点交易模型。
2. 碳排放流理论：在电网潮流计算的基础上发展，实现对碳排放的追踪。
3. VPP间P2P交易模型：构建了包含光伏电站、储能装置、燃气轮机和柔性负荷的VPP模型，并考虑了光伏出力的不确定性。

方法论

• 目标级联分析法（ATC）：构建VPP和DSO的对等架构，通过共识变量实现协同调度。
• 基于共识的自适应步长交替方向乘子法（ADMM）：处理虚拟电厂间点对点交易问题，提高计算效率并保护隐私。

算例分析

• 使用改进的IEEE33节点配电网进行仿真计算，设置了不同的算例方案，对比了ATC法和ADMM算法在不同情况下的表现。

结论

• 提出的双层模型可以协同VPP和DSO的调度策略，保证VPP的经济效益与隐私，也保证DSO追求的配电网安全性。
• 碳排放流理论可以辅助VPP与DSO计算自身节点应承担的碳排放责任，推动新能源电能的使用，促进配电网低碳运行。
• 自适应步长法可以显著提升ADMM的计算速度，且与ATC法的兼容性强，不对其实迭代造成影

为了复现文章中的仿真研究，我们需要遵循以下步骤，并将其转化为程序语言（Python）代码。以下是复现仿真的总体思路和具体步骤：

总体思路：

1. 数据准备：收集电网的运行数据，包括虚拟电厂（VPP）的分布式资源数据和配电网的数据。
2. 模型构建：构建配电网最优潮流模型和虚拟电厂点对点交易模型。
3. 算法实现：实现目标级联分析法（ATC）和基于共识的自适应步长交替方向乘子法（ADMM）。
4. 仿真运行：在不同的运行场景下运行仿真，并进行多次迭代直到收敛。
5. 结果分析：分析仿真结果，包括成本、P2P交易量、碳排放强度等，并验证模型的有效性。

程序实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import linprog  # 假设使用线性规划求解最优潮流问题# 假设有一些用于求解最优潮流和P2P交易的函数
from optimal_power_flow import solve_optimal_power_flow
from peer_to_peer_trading import solve_p2p_trading# 1. 数据准备
# 假设已有电网运行数据和虚拟电厂数据
grid_data = pd.read_csv('grid_data.csv')
vpp_data = pd.read_csv('vpp_data.csv')# 2. 模型构建
# 构建配电网最优潮流模型和虚拟电厂点对点交易模型
def build_models(grid_data, vpp_data):# 这里只是一个示例，实际的模型构建需要根据文章中的方法实现optimal_power_flow_model = solve_optimal_power_flow(grid_data)p2p_trading_model = solve_p2p_trading(vpp_data)return optimal_power_flow_model, p2p_trading_model# 3. 算法实现
# 实现ATC法和ADMM算法
def atc_method(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model):# ATC法的实现，需要根据文章中的描述编写passdef admm_method(p2p_trading_model):# ADMM算法的实现，需要根据文章中的描述编写pass# 4. 仿真运行
def run_simulation(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model, iterations):for i in range(iterations):# 运行ATC法和ADMM算法atc_method(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model)admm_method(p2p_trading_model)# 检查收敛条件if check_convergence():break# 5. 结果分析
def analyze_results(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model):# 分析成本、P2P交易量、碳排放强度等costs = calculate_costs(p2p_trading_model)emissions = calculate_emissions(optimal_power_flow_model)return costs, emissions# 主程序
def main():# 构建模型optimal_power_flow_model, p2p_trading_model = build_models(grid_data, vpp_data)# 运行仿真run_simulation(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model, iterations=100)# 分析结果costs, emissions = analyze_results(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model)print("成本:", costs)print("碳排放强度:", emissions)# 辅助函数
def check_convergence():# 检查算法是否收敛return True  # 假设收敛def calculate_costs(p2p_trading_model):# 计算成本return 1000  # 假设成本def calculate_emissions(optimal_power_flow_model):# 计算碳排放强度return 0.5  # 假设碳排放强度if __name__ == "__main__":main()

注意事项：

• 上述代码是一个框架性的示例，具体的函数实现（如solve_optimal_power_flow、solve_p2p_trading、atc_method、admm_method等）需要根据文章中的具体方法来编写。
• 数据文件grid_data.csv和vpp_data.csv需要根据实际情况准备。
• 程序中的算法实现（如ATC和ADMM）需要根据文章中的描述进行详细编写。
• 收敛条件和成本、碳排放强度的计算也需要根据文章中的方法具体实现。

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