文章解读与仿真程序复现思路——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《考虑异步区域调频资源互济的电能、惯性与一次调频联合优化出清模型》

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这篇文章是关于电力系统领域的一项研究，主要探讨了在高比例可再生能源并网、电力电子设备广泛应用的背景下，如何通过加强区域间调频资源的协调来确保电力系统的频率安全。文章的核心内容包括：

问题背景：随着风电、光伏等新能源发电通过电力电子设备并网，电力系统的惯性水平降低，导致系统应对大扰动的频率响应能力减弱。
研究重点：文章聚焦于高压直流输电（HVDC）系统，探讨了HVDC线路通过额外控制方法在区域间传递不同频率响应的能力。
控制方法分析：分析了HVDC在区域间调频互济过程中的不同控制方式，并基于各种调频资源的特点（如响应延迟、响应类型、响应过程中的频率波动等）推导出相应的频率安全约束。
异步支援能力指标：提出了异步支援能力指标的概念，用于限制提供方在跨区提供频率响应过程中的频率波动。
联合优化出清模型：提出了一个考虑异步互联区域间调频资源互济的电能、惯性和一次调频辅助服务的联合优化出清模型，以量化HVDC传递的频率响应资源的经济价值。
算例分析：通过算例验证了模型的有效性，并探讨了不同响应方式对出清结果的影响。
结论：研究表明，通过HVDC实现区域间的调频资源互济可以提高调频资源的利用效率，降低系统的采购成本，并更准确地衡量调频资源的市场价值。
关键词：异步互联电网、HVDC、一次调频、辅助服务市场、频率安全约束。

这篇文章对于理解和改进现代电力系统中的频率调节和市场运营具有重要意义，尤其是在可再生能源比例不断提高的背景下。

为了复现文章中关于考虑异步区域调频资源互济的电能、惯性与一次调频联合优化出清模型的仿真，我们需要按照以下步骤进行：

总体思路

定义参数：初始化仿真所需的所有参数，包括电力系统的基础参数、发电机参数、HVDC线路参数等。
建立模型：根据文章中的描述，建立电能、惯性和一次调频的联合优化模型。
约束条件：实现包括功率平衡、机组出力限制、HVDC传输容量和电压限制以及频率安全约束等。
优化算法：选择合适的优化算法，如线性规划、混合整数规划等，来求解模型。
仿真运行：运行优化算法，获取优化结果。
结果分析：分析优化结果，包括出清价格、资源分配、系统总成本等。
验证与对比：与文章中的仿真结果进行对比，验证模型的正确性。

程序实现

以下是使用Python语言和PuLP库来实现上述仿真的示例代码：

import pulp# 定义参数
generator_data = {...}  # 发电机数据
HVDC_data = {...}       # HVDC线路数据
system_data = {...}     # 系统基础数据# 建立优化模型
model = pulp.LpProblem("Energy_Inertia_PFR_Optimization", pulp.LpMinimize)# 定义决策变量
energy_vars = pulp.LpVariable.dicts("Energy", generator_data, lowBound=0)
inertia_vars = pulp.LpVariable.dicts("Inertia", generator_data, lowBound=0, upBound=1)
pfr_vars = pulp.LpVariable.dicts("PFR", generator_data, lowBound=0)# 目标函数：最小化系统总成本
model += pulp.lpSum([cost * energy_vars[i] for i, cost in generator_data.items()])# 约束条件
for i, data in generator_data.items():model += energy_vars[i] <= data['max_capacity'], f"Max_Capacity_{i}"model += energy_vars[i] >= data['min_capacity'], f"Min_Capacity_{i}"# 功率平衡约束
model += pulp.lpSum([energy_vars[i] for i in generator_data]) == system_data['total_demand'], "Power_Balance"# HVDC传输容量约束
model += pulp.lpSum([pfr_vars[i] for i in generator_data]) <= HVDC_data['HVDC_capacity'], "HVDC_Capacity"# 频率安全约束
for i, data in generator_data.items():model += inertia_vars[i] * data['inertia_constant'] + pfr_vars[i] >= data['frequency_requirement'], f"Frequency_Security_{i}"# 优化求解
model.solve()# 输出结果
for v in model.variables():print(f"{v.name} = {v.varValue}")# 验证与分析
# 这里可以添加代码来比较仿真结果与文章中的结果，进行分析等