这个标题涉及到电力系统中的主动配电网（Active Distribution Network）以及与之相关的智能储能软开关的规划方法。下面是对标题中各个关键词的解释：

1. 前景导向的（Future-oriented）： 这表明该方法是以未来发展方向为导向的，可能考虑了未来电力系统的需求、技术变革、可持续性等因素。

2. 主动配电网（Active Distribution Network）： 这指的是电力系统中的一种现代化配电网，与传统的被动配电网不同，主动配电网具有更多的智能化和可控性，能够主动管理能源流动，支持分布式能源的接入和管理。

3. 智能储能（Smart Energy Storage）： 这可能涉及到储能系统的智能化控制，以便更有效地管理储能设备，提高电能的利用效率，平衡电力系统的负荷和供应。

4. 软开关（Soft Switch）： 在电力系统中，传统的硬开关可能引起电压冲击和电流峰值，而软开关是一种能够更平滑地切换电路状态的设备，有助于提高电网的稳定性和可靠性。

5. 规划方法： 这意味着该标题描述的是一种方法论，用于设计和规划主动配电网中智能储能软开关的布局、控制策略、优化配置等方面的内容。

综合起来，这个标题指的是一种在未来导向下，用于设计和规划主动配电网中智能储能软开关的方法。这种方法可能会综合考虑未来电力系统的要求，通过智能化储能和软开关技术来提高电力系统的灵活性、可控性和可靠性。

摘要：分布式可再生能源大量并网成为必然趋势，合理的设备规划可以提升配电系统运行灵活性，保证可再生能源的有效消纳。智能储能软开关（soft open points integrated with energy storage system， ESOP)具有时空双尺度运行灵活性，有利于分布式能源并网。因此，本文考虑规划决策者不完全理性特点，提出一种配电网ESOP规划方法。首先，建立了含ESOP的配电网运行模型；然后，提取出多种面向高渗透率可再生能源并网下的ESOP规划经济性指标；最后，基于前景理论描述不完全理性特征，构建了配电网功率损失减少、购电成本减少、弃风弃光惩罚减少及投资成本属性的前景值模型，以年度综合前景值最大为目标构建ESOP的规划模型。通过线性化凸松弛等手段将原规划模型转化为混合整数二阶锥规划模型。改进的IEEE33节点系统与实际配电网算例结果表明，ESOP可以通过时序特性和柔性互联特性提升配电网消纳能力和运行经济性；同时，决策者对于各属性的重视程度和期望值会对规划结果产生影响。

这段摘要主要涉及到分布式可再生能源（Distributed Renewable Energy）大规模接入电网的趋势，以及通过智能储能软开关（ESOP）进行合理设备规划，提高配电系统的运行灵活性，确保有效消纳可再生能源。以下是对摘要中各部分的解读：

1. 背景和趋势：

   • 分布式可再生能源的大规模并网： 摘要指出分布式可再生能源（如太阳能和风能）大规模接入电网已经成为不可避免的趋势。这可能涉及到可再生能源的增长和在能源系统中的更广泛应用。

2. 设备规划和运行灵活性：

   • 合理设备规划提升运行灵活性： 合理的设备规划被认为可以提高配电系统的运行灵活性，这对于适应可再生能源的波动性和不确定性非常重要。

3. ESOP的作用：

   • 智能储能软开关（ESOP）： ESOP被提到作为一种具有时空双尺度运行灵活性的技术，有助于分布式能源的并网。ESOP通常与能源储存系统整合使用。

4. 规划方法和模型：

   • 不完全理性决策者： 文中考虑到规划决策者的不完全理性特点，这可能包括对信息不完全或有限理性的情况。
   • ESOP规划方法： 提出了一种配电网ESOP规划方法，其中包括建立了含ESOP的配电网运行模型和提取出多种经济性指标。

5. 前景理论和模型构建：

   • 前景理论描述不完全理性特征： 使用了前景理论来描述决策者的不完全理性特征，前景理论通常涉及对不确定性的处理和决策者的主观期望。
   • 前景值模型： 构建了配电网功率损失减少、购电成本减少、弃风弃光惩罚减少及投资成本属性的前景值模型。

6. 模型转化和实证结果：

   • 混合整数二阶锥规划模型： 通过线性化凸松弛等手段将原规划模型转化为混合整数二阶锥规划模型，这可能是为了更好地进行优化求解。
   • 改进的IEEE33节点系统和实际配电网算例结果： 提到使用改进的IEEE33节点系统和实际配电网算例来验证提出的ESOP规划方法，并指出ESOP可以提升配电网消纳能力和运行经济性。

7. 决策者影响：

   • 决策者对属性的重视程度和期望值： 强调了决策者对于功率损失、购电成本、弃风弃光惩罚和投资成本等属性的重视程度和期望值会对规划结果产生影响。

总体来说，这篇文献似乎致力于提出一种能够考虑到分布式可再生能源并网情境下的配电网ESOP规划方法，以提高系统的运行效率和经济性。前景理论的引入表明了对决策者主观因素的重视。

关键词:智能储能软开关; 前景理论;优化配置;高渗透率;

1. 智能储能软开关 (Intelligent Energy Storage Soft Switch, ESOP):

   • 智能储能： 涉及使用先进的控制和管理技术来提高能源储存系统的效率和性能。
   • 软开关： 在电力系统中，软开关通常指的是能够通过电子元件进行控制的开关，与传统的机械开关相比，具有更快的响应速度和更灵活的操作。

2. 前景理论 (Prospect Theory):

   • 前景理论： 是一种描述决策者在面对不确定性时如何做决策的心理理论。该理论强调人们对潜在损失和收益的不对称反应，即对同样数额的损失和收益，人们的态度是不同的。

3. 优化配置 (Optimization Configuration):

   • 优化： 在这个上下文中，涉及到寻找最佳的配置或设置，以满足特定的目标或优化准则。在能源系统中，这可能涉及到在给定的约束条件下，寻找最优的储能软开关配置。

4. 高渗透率 (High Penetration Rate):

   • 高渗透率： 指的是可再生能源（如太阳能和风能）在整个能源系统中的占比较高。高渗透率意味着大量的可再生能源被集成到电力系统中，这可能带来一系列挑战，如波动性、不确定性等，需要通过合适的技术和策略来解决。

综合来看，关键词提到了一种应对高渗透率可再生能源并网挑战的方法，即通过智能储能软开关，并结合前景理论来考虑决策者的心理特征。这方法可能包括对储能软开关的优化配置，以使系统能够更有效地处理可再生能源的波动性和不确定性，同时考虑到决策者在面对不确定性时的心理偏向。

仿真算例：采用改进的 IEEE33 节点进行测试，结构如图 2所示，具体参数参照文献[27]。其中联络开关处的节点为交流逆变器的候选安装节点。该配电网风电安装节点为节点 17，光伏安装节点为节点 7，20，27，32；分布式电源年度最大总出力与年度总负荷比值为 0.46，经聚类后的分布式电源出力与负荷典型场景见附录图 1-3，其中春季典型场景下风电光伏出力大负荷小，存在较多弃光弃风；冬季典型场景下风电光伏出力小负荷大，弃风弃光发生较少，购电量较大。节点电压上下限分别为 1.05p.u 和0.95p.u；储能可用电量区间为[20%,90%]，智能储能软开关的安装成本与运行维护成本相关参数参照文献[9]，从上级电网购电价格以及弃风弃光惩罚参照文献[7]，前景理论模型所用参数参考文献[20]，各种属性的重要程度相同[19]；基于期望值决策理论（完全理性下）以年度综合成本最小为目标进行规划，得到相比较于规划前的各指标数值变化量，考虑损失规避原则，即决策者愿意支出成本低于完全理性下的规划结果，其他指标的期望变化量也小于完全理性下的变化量，属性参考点如下表。
 

仿真程

序复现思路：

复现这篇文章的仿真可以分为以下步骤：

1. 建立电网模型：

   • 采用改进的 IEEE33 节点作为基础电网模型，包括节点之间的连接关系和参数。
   • 设置联络开关处的节点为交流逆变器的候选安装节点。

2. 设置分布式电源节点：

   • 将风电和光伏的安装节点分别设置为节点 17，7，20，27，32。
   • 根据文献[27]提供的参数，确定分布式电源年度最大总出力与年度总负荷的比值为 0.46。

3. 场景模拟：

   • 根据附录图 1-3 描述的春季和冬季典型场景，模拟风电和光伏的出力情况，考虑弃光弃风和购电量的变化。

4. 设置节点电压限制：

   • 设置节点电压上下限，分别为 1.05p.u 和 0.95p.u。

5. 储能系统参数设置：

   • 设置储能可用电量区间为[20%,90%]。
   • 参考文献[9]设置智能储能软开关的安装成本和运行维护成本相关参数。

6. 设置购电和弃风弃光惩罚：

   • 根据文献[7]设定上级电网购电价格以及弃风弃光的惩罚。

7. 前景理论模型参数设置：

   • 参考文献[20]设定前景理论模型所需的参数，并确保各种属性的重要程度相同。

8. 期望值决策理论规划：

   • 基于期望值决策理论，以年度综合成本最小为目标进行规划。
   • 考虑损失规避原则，即决策者愿意支出成本低于完全理性下的规划结果，同时确保其他指标的期望变化量也小于完全理性下的变化量。

下面是一个简化的伪代码表示，实际仿真可能需要使用特定的仿真工具和编程语言，例如MATLAB、Python等：

# 安装 PyPSST 库
# pip install PyPSST

import pypsst

# 步骤1：建立电网模型
network_model = pypsst.create_ieee33_model()

# 步骤2：设置分布式电源节点
distributed_nodes = [17, 7, 20, 27, 32]
pypsst.set_distributed_generation_nodes(network_model, distributed_nodes)

# 步骤3：场景模拟
pypsst.simulate_scenarios(network_model)

# 步骤4：设置节点电压限制
pypsst.set_voltage_limits(network_model, upper_limit=1.05, lower_limit=0.95)

# 步骤5：储能系统参数设置
storage_parameters = {'min_capacity': 0.2, 'max_capacity': 0.9, 'switch_cost': 1000, 'maintenance_cost': 500}
pypsst.set_energy_storage_parameters(network_model, **storage_parameters)

# 步骤6：设置购电和弃风弃光惩罚
power_penalty = {'purchase_price': 0.1, 'wind_solar_penalty': 0.05}
pypsst.set_power_penalty(network_model, **power_penalty)

# 步骤7：前景理论模型参数设置
prospect_theory_parameters = {'param1': 0.2, 'param2': 0.8}
pypsst.set_prospect_theory_parameters(network_model, **prospect_theory_parameters)

# 步骤8：期望值决策理论规划
optimization_result = pypsst.optimize_network(network_model)

# 输出结果
print("Optimal solution:")
print("Total Cost:", optimization_result['total_cost'])
print("Other metrics:", optimization_result['other_metrics'])

请注意，伪代码仅为演示，实际仿真过程可能需要更详细的实现和调整，具体取决于使用的仿真工具和语言。