文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑灵活性资源传输精细化建模的配电网优化运行》

这个标题表达的是关于配电网优化运行的一个概念，其中考虑了灵活性资源传输的精细化建模。让我们逐个解读关键词：

1. 考虑灵活性资源传输：这指的是在配电网优化运行中考虑到不同类型的灵活性资源的传输。灵活性资源包括可再生能源、储能系统、柔性负载等，它们可以在配电网中灵活调度和传输能量。

2. 精细化建模：这意味着对配电网中的各个组件和相关参数进行精确建模。这样的建模可以提供更准确的数据和模型，从而实现更精细的优化运行。

3. 配电网优化运行：指为实现更高效、更可靠和更经济的配电网运行而进行的优化。通过考虑灵活性资源传输和精细化建模，可以寻找最佳的调度策略、功率分配方案以及备用电源的合理配置，以提高系统的性能和资源利用效率。

综合来看，这个标题表达了在配电网运行中，使用精细化建模技术来考虑灵活性资源的传输，以实现优化运行的目标。通过精确建立各个组件的模型和相关参数，并使用适当的优化算法，可以实现更有效和可持续的配电网运行。

摘要：短期日前风电功率预测对电力系统调度计划制定有重要意义，本文为提高风电功率预测的准确性，提出一种基于Transformer的预测模型Powerformer。模型通过因果注意力机制挖掘序列的时序依赖；通过去平稳化模块优化因果注意力以提高数据本身的可预测性；通过设计趋势增强和周期增强模块提高模型的预测能力；通过改进解码器的多头注意力层，使模型提取周期特征和趋势特征。本文首先对风电数据进行预处理，采用CEEMDAN将风电数据序列分解为不同频率的本征模态函数并计算其样本熵，使得风电功率序列重组为周期序列和趋势序列，然后将序列输入到Powerformer模型，实现对风电功率短期日前准确预测。结果表明，虽然训练时间长于已有预测模型，但Poweformer模型预测精度得到提升；并通过消融实验验证了模型各模块的必要性和有效性，具有一定的应用价值。

这篇摘要介绍了一种基于Transformer的预测模型 Powerformer，旨在提高短期日前风电功率预测的准确性。下面对摘要的内容逐一进行解读：

1. 短期日前风电功率预测的重要性：摘要指出，短期日前风电功率预测在电力系统调度计划制定中具有重要意义。这是因为准确地预测风电功率可以帮助制定合理的电力系统调度计划，以确保系统的可靠性、稳定性和经济性。

2. Powerformer模型简介：Powerformer是一种基于Transformer的预测模型。该模型采用因果注意力机制来挖掘时间序列的时序依赖关系，通过优化因果注意力以提高数据的可预测性。此外，模型还通过设计趋势增强和周期增强模块来提高预测能力，并改进解码器的多头注意力层，以提取周期特征和趋势特征。

3. 风电数据预处理：在使用Powerformer模型进行预测之前，先对风电数据进行预处理。使用CEEMDAN（经验模态分解与自适应噪声分量）方法将风电数据序列分解为不同频率的本征模态函数，并计算其样本熵。这样可以将风电功率序列重新组合为周期序列和趋势序列，以更好地进行预测。

4. Powerformer模型的预测性能：将经过预处理的序列输入到Powerformer模型中，以实现对风电功率短期日前的准确预测。结果表明，虽然Powerformer模型的训练时间较长，但该模型的预测精度有所提升。同时，通过进行消融实验验证了模型各模块的必要性和有效性，进一步证明了该模型具有一定的应用价值。

总之，这篇摘要介绍了基于Transformer的预测模型Powerformer用于提高短期日前风电功率预测准确性的方法。通过优化注意力机制、增强模型能力并进行模块验证，该模型在预测精度方面具有潜在的优势，并在风电领域有实际应用的价值。

关键词:配电网;灵活性;网络传输灵活性资源;虚拟潮流;优化运行;
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对于给出的关键词的解读如下：

1. 配电网：配电网是电力系统的一部分，用于将电能从输电网传输至最终用户。它包括变电站、配电变压器、输电线路、配电线路以及与之相关的设备和控制系统。

2. 灵活性：在电力系统中，灵活性指的是系统对于变化的负荷需求和电力供给的适应能力。具备灵活性意味着能够快速调整电力系统的运行状态，以便应对不同的需求和变化的条件。

3. 网络传输灵活性资源：网络传输灵活性资源是指在电力系统中，通过灵活调整电力网络的传输能力和功率分配，从而满足电力需求和改善能源利用效率的资源。它可以包括可调度的备用容量、可控制的电力线路传输能力、电能存储系统等。

4. 虚拟潮流：虚拟潮流指的是在电力系统中使用数学方法对电力网络进行建模和仿真分析，以预测和评估电力输送、功率分配和电压稳定等方面的性能。它可以用于优化电力系统的运行和规划，并支持决策制定。

5. 优化运行：优化运行是指在电力系统运行中采用优化方法和技术，对运行策略、能源调度、负荷管理等进行优化和调整，以实现最优的系统性能和经济效益。通过数学优化模型和算法，可以寻找最佳的运行方案，提高能源效率和电力系统的可持续性。

综上所述，这些关键词涉及到电力系统中配电网、灵活性、网络传输灵活性资源、虚拟潮流以及优化运行等概念和方法，用于提高电力系统的效能和可靠性。

仿真算例：本文算例采用 IEEE-33 配电网系统，系统结 构如图 2 所示,网架参数见附表 B2：在节点 9、 18、21、27 接入光伏出力设备，在节点 13、25、 31 接入风力发电机组，风光出力曲线[26]见附录图 B1，负荷分布见附录图 B2，风光总渗透率为 71.3%。储能设备在节点 9、13、18、21、25、 27、31 接入，燃气轮机在节点 5、12、14、23、 28、32 接入，各设备的技术参数见附表 B3。设置 运行电压在 0.95~1.05pu，线路传输允许电流为 150A，算例仿真周期 T 为 24h。

仿真程序复现思路：

要复现本文中的仿真算例，您需要采用IEEE-33配电网系统。系统结构如图2所示，网架参数可以参考附表B2。在节点9、18、21、27接入光伏出力设备，在节点13、25、31接入风力发电机组。风光出力曲线可参考附录图B1，负荷分布可参考附录图B2，风光总渗透率为71.3%。储能设备接入节点9、13、18、21、25、27、31，燃气轮机接入节点5、12、14、23、28、32，各设备的技术参数可以参考附表B3。

在仿真过程中，您可以使用适合电力系统仿真的软件或编程语言，例如Matlab、Python等。下面是一个以Python语言表示的简单示例，展示了如何设置和仿真该配电网系统：

import numpy as np

# 初始化系统参数
nodes = 33  # 节点数
lines = 32  # 线路数
time_steps = 24  # 仿真周期步长

# 创建节点、线路和设备参数
node_data = {}
line_data = {}
device_data = {}

# 在节点上接入光伏出力设备
node_data[9] = {'solar': True}
node_data[18] = {'solar': True}
node_data[21] = {'solar': True}
node_data[27] = {'solar': True}

# 在节点上接入风力发电机组
node_data[13] = {'wind': True}
node_data[25] = {'wind': True}
node_data[31] = {'wind': True}

# 设置风光出力曲线、负荷分布和渗透率
solar_power_curve = [...]  # 参考附录图B1
wind_power_curve = [...]  # 参考附录图B1
load_distribution = [...]  # 参考附录图B2
penetration_rate = 0.713  # 风光总渗透率为71.3%

# 在节点上接入储能设备和燃气轮机
node_data[9]['storage'] = True
node_data[13]['storage'] = True
node_data[18]['storage'] = True
node_data[21]['storage'] = True
node_data[25]['storage'] = True
node_data[27]['storage'] = True
node_data[31]['storage'] = True

node_data[5]['gas_turbine'] = True
node_data[12]['gas_turbine'] = True
node_data[14]['gas_turbine'] = True
node_data[23]['gas_turbine'] = True
node_data[28]['gas_turbine'] = True
node_data[32]['gas_turbine'] = True

# 设置运行电压范围和线路传输允许电流
voltage_range = [0.95, 1.05]  # 运行电压范围为0.95~1.05 pu
max_line_current = 150  # 线路传输允许电流为150A

# 创建空白数据矩阵用于记录仿真结果
# 根据需要设置矩阵大小和存储仿真结果的具体变量
voltage_results = np.zeros((nodes, time_steps))
power_results = np.zeros((nodes, time_steps))
...

# 进行仿真
for t in range(time_steps):
    # 获取当前时刻的风光出力和负荷需求
    solar_power = solar_power_curve[t] * penetration_rate
    wind_power = wind_power_curve[t] * penetration_rate
    total_load = sum(load_distribution[t])

    # 创建空白矩阵用于记录当前时刻的节点功率和线路功率
    node_power = np.zeros(nodes)
    line_power = np.zeros(lines)

    # 在每个节点上计算功率平衡
    for node in range(1, nodes + 1):
        # 根据节点参数计算节点功率
        # 例如，首先计算节点的负荷功率
        load_power = load_distribution[t][node-1]
        
        # 然后根据节点的设备类型计算其它功率（例如光伏、风力、储能等）
        if 'solar' in node_data[node]:
            solar_capacity = device_data[node]['solar_capacity']
            solar_power_generated = solar_power * solar_capacity
            # 将光伏出力功率加入节点功率中，记得对当前节点编号-1
            node_power[node - 1] += solar_power_generated
        
        # 在这里添加其他设备类型的功率计算逻辑

        # 在每条线路上计算传输功率

        # 更新节点功率和线路功率的矩阵
        power_results[:, t] = node_power
        ...
  
  # 检查电压范围和线路电流是否满足要求
  
  # 执行优化算法，进行运行策略优化
  # 根据需求调整设备状态、功率和负荷管理策略等
  
  # 记录结果，进行下一步仿真步骤

# 分析和可视化仿真结果
# 根据需要对仿真结果进行分析，并绘制相关图表

请注意，以上代码仅是一个示例，您需要根据具体情况进行适当的修改和完善。具体实现方式可能会因所选软件/工具和优化算法而异。同时，需要根据实际情况定义节点和线路的参数，并根据所选算法编写相应的功率计算逻辑和优化策略。在实际仿真过程中，也可能需要考虑线路参数、机组响应时间等因素。因此，您可以根据具体要求对代码进行自定义和修改，以适应所需的仿真环境和目标。