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这篇论文的核心内容是关于中长期电源扩展规划（Generation Expansion Planning, GEP）的研究，特别是在高比例可再生能源电力系统中对波动性可再生能源（Variable Renewable Energy, VRE）不确定性的建模和处理。以下是论文的主要内容：
研究背景与目的：
- 随着可再生能源比例的增加，VRE（如风能和太阳能）的不确定性给电力系统的规划和运行带来了挑战。
- 传统的GEP模型可能无法充分处理VRE的多时间尺度不确定性，这可能导致电力电量不平衡风险。
研究方法：
- 提出了一种基于日间和日内VRE不确定性集的长期GEP模型，以确保不同时间尺度下的电力电量平衡需求。
- 日间不确定集用于描述全年VRE出力的波动性和间歇性，而日内不确定集用于描述典型和极端的VRE出力情形。
模型构建：
- 利用多年的VRE出力信息，构建了日间和日内不确定性集，全面描述了VRE出力的不确定性。
- 模型包括投资决策变量和运行变量，并考虑了不同时间尺度的灵活性资源。
- 使用列和约束生成算法优化求解所提出的模型。
算例分析：
- 以中国电力系统为算例，比较了所提出方法与传统的典型日法、典型日聚合法和日间电量平衡法。
- 通过8760小时的全年时序生产模拟，验证了所提出方法在降低电力系统失负荷和碳排放方面的有效性。
结果：
- 所提出的方法在不同的VRE出力情形下，能够显著降低电力系统的失负荷和碳排放，而其他方法则无法满足平衡和清洁需求。
结论：
- 本文提出的GEP模型在考虑VRE不确定性方面具有优势，能够为电力系统向高比例可再生能源和低碳排放过渡提供可行的规划方案。
关键词：
- 波动性可再生能源不确定性
- 电源扩展规划模型
- 多时间尺度
- 不确定集
论文还讨论了模型对负荷曲线和水电径流的灵敏度分析，以及模型的鲁棒性。研究得到国家电网有限公司总部管理科技项目的支持。
要复现论文中的仿真实验，我们需要遵循以下步骤，并将其转化为程序语言的伪代码表示：
仿真复现思路：
-
数据准备：收集和处理风速、太阳辐射、温度等气象数据，以及负荷、水电出力等数据。
-
不确定性集构建：
- 使用气象数据生成多年的VRE出力曲线。
- 利用聚类分析方法（如k-medoids）对VRE出力曲线进行分类，得到典型出力和极端出力情景。
-
电源扩展规划模型构建：
- 定义投资决策变量和运行变量。
- 构建日间和日内不确定集，并将其纳入模型的运行约束中。
-
模型求解：
- 使用列和约束生成算法（Column and Constraint Generation, CCG）求解min-max-min问题。
- 通过迭代求解内层max-min问题和外层min问题，直到收敛。
-
结果分析：
- 对比不同规划方案下的供电可靠性、经济成本和清洁发电水平。
- 进行灵敏度分析，评估模型对负荷和水电出力变化的响应。
程序语言伪代码：
# 步骤1: 数据准备
wind_speed, solar_irradiance, temperature, load, hydro_output = load_meteo_and_load_data()# 步骤2: 不确定性集构建
vre_output_curves = generate_vre_output_curves(wind_speed, solar_irradiance, temperature)
clusters, extreme_scenarios = cluster_vre_output_curves(vre_output_curves)# 步骤3: 电源扩展规划模型构建
investment_vars, operation_vars = define_planning_model(clusters, extreme_scenarios)# 步骤4: 模型求解
def solve_gep_model(investment_vars, operation_vars, clusters, extreme_scenarios):while not convergence_criteria_met:worst_case_scenario = solve_inner_max_min_problem(operation_vars, extreme_scenarios)investment_solution = solve_outer_min_problem(investment_vars, worst_case_scenario)if investment_solution == previous_investment_solution:breakreturn investment_solution# 步骤5: 结果分析
results = analyze_results(solve_gep_model(investment_vars, operation_vars, clusters, extreme_scenarios))# 主程序
if __name__ == "__main__":# 数据预处理和模型输入meteo_data = preprocess_data(wind_speed, solar_irradiance, temperature)load_data = preprocess_data(load)hydro_data = preprocess_data(hydro_output)# 构建模型并求解gep_solution = solve_gep_model(investment_vars, operation_vars, meteo_data, load_data, hydro_data)# 输出结果print_results(gep_solution)请注意，上述伪代码仅为程序逻辑的高层次描述，并不包含具体的数学模型和算法实现细节。实际编程时，需要根据论文中提供的数学公式和算法步骤，使用适当的编程语言（如Python、MATLAB等）和优化工具箱（如CPLEX、Gurobi等）来实现具体的功能。此外，还需要根据实际的仿真平台和环境进行相应的调整。
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