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这篇论文的核心内容是关于在绿电交易场景下，针对高铁站的两阶段能量优化调度策略，特别是考虑了温控负荷的特性。以下是关键点的总结：
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研究背景：随着绿电交易的推广，清洁能源的不确定性和负载波动性给电网调度带来挑战，尤其是对于高铁站这样的电力大用户。
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温控负荷模型：基于热功率平衡原理，建立了符合高铁站特性的温控负荷模型，该模型考虑了建筑内外热量交换和多种因素对温控负荷的影响。
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两阶段调度策略：
- 日前调度：考虑运行成本、新能源消纳量和峰谷差，生成24时段的调度方案。
- 日内调度：采用模型预测控制（MPC）进行滚动优化调度，以应对实时数据的更新和预测偏差。
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不确定性处理：使用蒙特卡洛抽样和基于概率距离的场景削减方法来生成和削减高铁站日内绿电、光伏和负荷的典型场景。
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优化目标：在日前和日内调度中，最小化运行成本，最大化新能源消纳，同时保持电负荷的平稳。
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约束条件：包括温控负荷约束、储能系统约束、上层电网约束、可再生能源配额约束和功率平衡约束等。
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算例分析：以某高铁站为研究对象，使用Matlab环境下的Gurobi求解器进行仿真，分析了典型季节下引入温控模型的调度结果。
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结果验证：所提模型和策略在改善高铁站经济运行、新能源消纳方面具有优势，展示了两阶段调度策略的鲁棒性。
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研究意义：为高铁站参与负荷侧需求响应和构建虚拟电厂提供了参考依据，有助于推动能源转型和绿色能源消纳。
论文通过实际案例分析，验证了所提出策略的有效性，并为高铁站在绿电交易场景下实现优化调度提供了理论支持和实践指导。
要复现论文中的仿真算例，我们需要遵循以下步骤，并以Python语言进行程序表示：
步骤1: 参数初始化与模型建立
初始化所有必要的参数，包括温控负荷模型参数、储能模型参数、绿电交易数据等。
# 温控负荷模型参数
Kwall, Fwall, Kwin, Fwin = 1.74, 294, 118, 195 # 外墙和窗户的传热系数和面积
V, Ktop, Stop, eta = 6390, 2.8, 157, 500 # 屋顶相关参数和空调制冷效率
Fin, Nele, Nlight = 17.6, 3000, 5000 # 室内设备参数
# 储能模型参数
eta_charge, eta_discharge, H_min, H_max = 0.9, 0.9, 700, 6650 # 储能效率和容量限制
# 绿电交易和电网参数
green_electricity_price, grid_price, sell_electricity_price = ... # 绿电购买价格、电网价格、售电价格
# 初始化其他负荷和新能源出力数据
# ...步骤2: 场景生成与削减
使用蒙特卡洛抽样生成多个场景，并应用场景削减技术来减少计算复杂度。
import numpy as np
# 假设有一个函数来生成蒙特卡洛抽样数据
def monte_carlo_sampling(data_mean, std_dev, num_samples):
return np.random.normal(data_mean, std_dev, num_samples)
# 生成绿电、光伏和负荷的场景
green_electricity_scenarios = monte_carlo_sampling(green_electricity_mean, green_electricity_std, num_samples)
pv_scenarios = monte_carlo_sampling(pv_mean, pv_std, num_samples)
load_scenarios = monte_carlo_sampling(load_mean, load_std, num_samples)
# 场景削减逻辑
def scenario_reduction(scenarios, num_scenarios_to_keep):
# 基于概率距离的场景削减算法
# ...
pass
# 应用场景削减
reduced_green_electricity_scenarios = scenario_reduction(green_electricity_scenarios, ...)
reduced_pv_scenarios = scenario_reduction(pv_scenarios, ...)
reduced_load_scenarios = scenario_reduction(load_scenarios, ...)步骤3: 两阶段调度策略实现
实现日前调度和日内调度的逻辑。
def day-ahead_scheduling(green_electricity, pv, load, ...):
# 实现日前调度逻辑
# ...
return day-ahead_schedule
def intraday_scheduling(day-ahead_schedule, real_time_data, ...):
# 实现日内调度逻辑，使用SMPC
# ...
return intraday_schedule
# 运行两阶段调度
day-ahead_schedule = day-ahead_scheduling(reduced_green_electricity_scenarios, reduced_pv_scenarios, reduced_load_scenarios)
intraday_schedule = intraday_scheduling(day-ahead_schedule, real_time_data)步骤4: 仿真结果分析
分析仿真结果，包括新能源消纳率、运行成本等。
def analyze_results(day-ahead_schedule, intraday_schedule, ...):
# 分析新能源消纳率、运行成本等指标
# ...
pass
# 运行结果分析
results = analyze_results(day-ahead_schedule, intraday_schedule)
print(results)步骤5: 主程序
将所有步骤整合到主程序中，执行仿真流程。
def main():
# 初始化参数
# 生成和削减场景
# 运行两阶段调度
# 分析结果
if __name__ == "__main__":
main()请注意，上述代码是一个高层次的伪代码示例，用于展示如何组织和思考程序的逻辑结构。在实际编程实现中，需要根据具体的数学模型和优化算法的实现细节，以及所使用的编程语言和库，进行详细的代码编写和调试。此外，还需要实现具体的数学函数和优化求解器的接口调用。
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