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这篇论文的核心内容是关于一种基于V2GVehicle-to-Grid即车辆到电网潜力模糊评估与移动储能协调调度的灾后供电恢复策略。以下是关键点的概述 研究背景在自然灾害频发的背景下电力系统需要具备抵御外部干扰的能力并在灾后快速恢复供电。 V2G潜力评估提出了一种模糊评估模型用于量化电动汽车EV集群参与灾后供电恢复过程的需求响应潜力。 移动储能MES协调调度考虑了MES在灾后供电恢复中的时空转移特性以及如何与V2G相结合以提升配电网的弹性。 灾后恢复策略建立了一个优化模型目标是在固定式可调配能源有限的情况下通过V2G和MES的协调调度最小化停电损失和恢复资源调度成本同时最大化电动汽车聚合商EVA的收益。 仿真算例通过仿真算例验证了所提出策略的有效性与经济性展示了不同方案下的供电恢复评估指标和优化调度结果。 关键发现 MES的引入能够有效提高负荷的恢复水平。V2G的参与能够在固定式能源有限的情况下辅助MES提供电能支持提升配电网弹性。分区域电价能够合理引导电动汽车行为提高可调度容量利用率增加模型的经济性。 复现这篇论文的仿真实验主要包括以下几个步骤 数据准备根据论文提供的配电网结构、电动汽车集群参数、移动储能系统MES参数、分布式电源DSG参数等构建仿真模型。 V2G潜力评估使用模糊评估模型来量化电动汽车集群的响应潜力。 MES时空转移模型建立MES的时空转移模型包括交通网络模型和MES的能量约束。 灾后恢复策略模型建立以最小化停电损失和恢复资源调度成本、最大化EVA收益为目标的优化模型。 模型求解使用适当的求解器如Gurobi来求解混合整数二阶锥规划问题。 结果分析对优化结果进行分析包括供电恢复评估指标和经济性分析。
以下是使用Python语言复现仿真的大致代码结构
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
import matplotlib.pyplot as plt# 假设已经有了配电网、EV集群、MES和DSG的参数数据# V2G潜力评估
def evaluate_V2G_potential(ev_data):# 使用模糊模型评估EV集群的响应潜力pass# MES时空转移模型
def MES_spatial_temporal_model(mes_data, traffic_data):# 建立MES的时空转移模型pass# 灾后恢复策略模型
def post_disaster_recovery_model(objective, constraints):# 建立优化模型# objective:目标函数# constraints:约束条件result linprog(cobjective, A_eqconstraints, methodhighs)return result# 主函数
def main():# 加载数据集ev_data load_EV_data(EV_data.csv)mes_data load_MES_data(MES_data.csv)dsg_data load_DSG_data(DSG_data.csv)traffic_data load_traffic_data(traffic_data.csv)# V2G潜力评估ev_potential evaluate_V2G_potential(ev_data)# MES时空转移模型mes_schedule MES_spatial_temporal_model(mes_data, traffic_data)# 灾后恢复策略模型objective define_objective_function() # 定义目标函数constraints define_constraints() # 定义约束条件recovery_result post_disaster_recovery_model(objective, constraints)# 结果分析analyze_results(recovery_result, mes_schedule, ev_potential)# 运行主函数
if __name__ __main__:main() 本专栏栏目提供文章与程序复现思路具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
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