文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《基于优先指数的配电网分布式储能序次规划》

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这篇论文的核心内容是关于配电网分布式储能序次规划的研究。主要贡献和研究内容可以概括如下：

1. 问题背景：随着分布式电源（DG）和灵活可调负荷大量接入配电网，配电网的源荷特性和供需关系变得更加复杂。分布式储能系统（DESS）在优化有源配电网运行特性方面具有重要作用。

2. 研究目的：提出一种基于优先指数的分布式储能序次规划方法，以指导储能的优化配置和有序接入，解决电网规划过程中实际网架结构不明确和DESS功能复合性强但规划场景单一的问题。

3. 研究方法：

   • 提出基于配电网用户需求分析的优先指数构造方法，确定各网格接入DESS的优先级。
   • 考虑风光出力不确定性，提出基于序次优化的分布式储能多目标规划模型，确定网格化配电网中DESS的接入位置和容量。
   • 建立用户储能需求改善度评价体系，为储能规划方案制定提供理论支撑。

4. 模型构建：

   • 构建了基于优先指数的DESS序次优化方法，通过需求分析和综合评价指导储能规划。
   • 利用改进的高斯混合模型（GMM）算法表征风光出力不确定性，并构建多目标规划模型。
   • 通过预选址和序次配置实现储能规划。

5. 算例仿真：选取某实际供电网格进行仿真验证，证明了所提方法和模型可以促进新能源消纳，有效指导高比例新能源配电网储能布局规划。

6. 评价指标：从节点、区块和网格三个维度构建评价指标体系，量化分析储能需求的改善程度，并对储能配置方案的优劣进行评价。

7. 研究结论：提出的基于优先指数的DESS序次规划方法能够优化各节点供电质量，实现储能设备的充分利用，并具有良好的经济效益。

根据提供的论文摘要和相关信息，以下是复现仿真的基本思路以及伪代码表示：

复现思路：

1. 数据准备：收集配电网的历史负荷数据、风光出力数据以及相关的电价信息。

2. 风光出力场景提取：

   • 使用改进的高斯混合模型（GMM）算法对风光日出力数据进行聚类分析，提取典型出力场景。

3. 优先指数构建：

   • 根据用户需求分析，构建需求指标集，包括供电可靠性、电能质量、优质服务等方面。
   • 利用Critic法确定各优质性指标的权重。
   • 结合风光综合出力情况和源荷特性，计算各区块的匹配度。

4. DESS序次规划：

   • 根据优先指数对网格内各节点进行排序，确定储能配置的优先级。
   • 对每个优先级最高的节点，使用多目标优化模型确定DESS的接入位置和容量。

5. 多目标优化模型求解：

   • 定义目标函数，包括投运费用现值、停电损失现值、弃风弃光率和峰谷差。
   • 设置约束条件，包括充放电状态、功率上下限、储能能力平衡等。
   • 使用求解器（如Gurobi）求解多目标优化问题。

6. 结果分析与评价：

   • 根据优化结果，更新广义负荷曲线。
   • 从节点、区块和网格三个维度对储能配置效果进行评价。

7. 仿真验证：

   • 对比不同规划方法（如全局遍历、优先指数集中选址、优先指数序次选址）的结果。
   • 分析储能配置对供电质量、经济效益和新能源消纳的影响。

伪代码：

# 步骤1：数据准备
load_historic_data('historical_load.csv', 'renewable_output.csv')
 
# 步骤2：风光出力场景提取
def extract_scenarios(data, num_clusters):
    # 使用GMM算法提取风光出力场景
    # ...
    return scenarios
 
scenarios = extract_scenarios(renewable_output_data, num_clusters=5)
 
# 步骤3：优先指数构建
def calculate_priority_index(demand_indicators, weights):
    # 计算优先指数
    # ...
    return priority_index
 
priority_index = calculate_priority_index(demand_indicators, weights)
 
# 步骤4：DESS序次规划
def sequence_planning(priority_index, scenarios):
    # 根据优先指数进行序次规划
    # ...
    return energy_storage_plan
 
energy_storage_plan = sequence_planning(priority_index, scenarios)
 
# 步骤5：多目标优化模型求解
def optimize_energy_storage(objective_functions, constraints):
    # 使用Gurobi求解器求解多目标优化问题
    # ...
    return optimized_solution
 
optimized_solution = optimize_energy_storage(objective_functions, constraints)
 
# 步骤6：结果分析与评价
def evaluate_plan(optimized_solution, original_data):
    # 从不同维度评价储能配置效果
    # ...
    return evaluation_results
 
evaluation_results = evaluate_plan(optimized_solution, original_data)
 
# 步骤7：仿真验证
def simulation_verification(plan_methods):
    # 对比不同规划方法的结果
    # ...
    return comparison_results
 
comparison_results = simulation_verification(plan_methods)
 
# 输出结果
print(evaluation_results)
print(comparison_results)

请注意，上述伪代码仅提供了一个大致的框架，具体的函数实现需要根据实际的数据结构和优化问题的要求来编写。此外，实际编程时可能需要导入相应的库，如Gurobi优化器、数据处理库等。

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