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论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
研究背景：针对极端灾害导致的配电网大面积停电问题，研究了电网侧卡车式移动储能（TMMB）和用户侧巡游电动出租车等移动储能在配电网恢复中的作用。
研究目的：提出了考虑移动储能动态路径引导的配电网协同恢复策略，包括配电网恢复方案与移动储能行驶路径的联合优化和移动储能调度路径的动态调整与优化。
研究方法：
- 建立配电网多时段恢复优化模型。
- 采用时间-空间网络（TSN）建立移动储能在交通网络中的时空转移模型。
- 建立兼容移动储能动态电源节点的配电网改进拓扑约束。
- 基于移动储能时空转移模型、配电网恢复滚动优化流程、交通路网参数动态更新机制，建立考虑移动储能动态路径引导的配电网协同恢复优化模型及对应求解流程。
策略内容：
- 配电网多时段恢复优化模型：目标是通过动态重构、电源节点恢复功率优化调度等手段最大化恢复的负荷量。
- 移动储能时空转移模型：采用TSN模型对移动储能在交通路网中的时空转移进行刻画。
- 配电网改进拓扑约束：考虑移动储能动态路径引导的配电网改进拓扑约束，以适应配网孤岛数量的动态变化。
模型与仿真：使用上海地区真实区域配电网进行算例分析，验证所提方法的可行性与有效性。
研究结果：通过算例验证了移动储能参与配电网恢复的有效性，以及移动储能动态路径引导对提高配电网恢复效率的作用。
结论：提出的策略有助于提高配电网负荷恢复量，降低配电网灾后停电损失。采用TSN模型可以有效支撑配电网恢复方案与移动储能行驶路径的联合优化。
作者信息：李一璞、周云、冯冬涵、李恒杰、沈非凡，分别来自上海交通大学、兰州理工大学和湖南大学。
论文信息：论文题目为“考虑移动储能动态路径引导的配电网协同恢复策略”，发表于《电力自动化设备》。
附录内容：包含了配电网和交通网络的示意图、分布式电源节点和充电站节点参数、TMMB参数、典型电动出租车参数、不同类型负荷节点负荷变化趋势图、不同时段新增可调度的电动出租车数量图、配电网负荷恢复结果图、充电桩使用率图、不同交通路况场景配网恢复结果表等。
这篇论文为配电网在极端灾害后的恢复提供了一种新的策略，通过移动储能的动态路径引导，提高了配电网恢复的效率和效果。
下面是一个程序伪代码，用于模拟论文中提出的考虑移动储能动态路径引导的配电网协同恢复策略：
# 伪代码：考虑移动储能动态路径引导的配电网协同恢复策略仿真
# 定义配电网节点和交通网络节点
class NetworkNode:
def __init__(self, id, location):
self.id = id
self.location = location
# 定义配电网和交通网络
class DistributionNetwork:
def __init__(self, nodes, edges):
self.nodes = nodes
self.edges = edges
def optimize_restoration(self):
# 优化配电网恢复
pass
class TrafficNetwork:
def __init__(self, nodes, edges):
self.nodes = nodes
self.edges = edges
def guideMES(self, MES):
# 指导移动储能路径
pass
# 定义移动储能单元，如卡车式移动储能(TMMB)和电动出租车(E-taxi)
class MobileEnergyStorage:
def __init__(self, capacity, charge_rate, discharge_rate, inverter_capacity):
self.capacity = capacity
self.charge_rate = charge_rate
self.discharge_rate = discharge_rate
self.inverter_capacity = inverter_capacity
def transfer(self, traffic_network):
# 在交通网络中转移
pass
# 主程序
def main():
# 初始化配电网和交通网络
dist_net = DistributionNetwork(nodes, edges)
traf_net = TrafficNetwork(nodes, edges)
# 初始化移动储能单元
mobile_storage_units = [MobileEnergyStorage(...)] # 填充实际参数
# 滚动优化时间步长
rolling_optimisation_step = 15 # 以分钟为单位
# 仿真循环
for t in range(0, total_simulate_time, rolling_optimisation_step):
# 优化配电网恢复
dist_net.optimize_restoration()
# 移动储能在交通网络中的动态路径引导
for MES in mobile_storage_units:
MES.transfer(traf_net)
# 更新交通路网信息和移动储能状态
# ...（根据实际情况更新数据）
# 运行主程序
if __name__ == "__main__":
main()请注意，上述代码仅为伪代码，实际实现时需要根据具体的数学模型和算法逻辑来填充每个类的内部实现。此外，还需要实现数据加载和处理函数，以获取配电网和交通网络的网络结构、移动储能的参数等。程序的具体实现将依赖于所使用的编程语言（如Python、MATLAB等）和仿真平台。
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