这个标题涉及到配电网（Distribution Network）的优化调度问题，其中使用了两个关键的方法：多场景模糊集和改进二阶锥方法。
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多场景模糊集：
- 多场景： 这可能指的是在考虑不同情景或条件下的配电网运行状态。每个情景可能代表不同的天气、负荷变化等因素。
- 模糊集： 模糊集是一种处理不确定性和模糊性的数学工具。在这里，可能用于处理与多场景相关的信息的不确定性，例如不同情景下的负荷变化、可再生能源产生的波动等。
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改进二阶锥方法：
综合起来，这个标题指的是在配电网优化调度中，采用了考虑多场景的模糊集技术，同时还应用了经过改进的二阶锥方法。这种方法的目标可能是在不同情景下提高配电网的运行效率、降低运行成本，或者实现其他优化目标。
摘要：随着分布式光伏大量接入,储能、电动汽车、可平移的主动负荷等多种资源均参与到配电网调度之中,配电网亟需在消纳可再生能源的同时降低调度成本。针对光伏出力不确定性和复杂多资源接入下的配电网调度问题,提出了基于模糊集理论和改进二阶锥方法的日前-日内两阶段调度模型及求解算法。首先利用历史统计数据,基于event-wise模糊集理论构建了光伏出力不确定性调度模型,并进一步提出了考虑多类型主动负荷、电动汽车、储能在内的多种调节资源协同的日前-实时两阶段优化调度模型。日前调度采用改进的鲁棒随机优化方法求解,有效处理分布式光伏的不确定性影响,实现光伏消纳最大化的目标;实时调度则提出了二阶锥边界修正迭代算法,综合利用主动负荷响应、电动汽车多种手段追踪匹配光伏出力,实现以运行成本最小为目标的优化调度。最后,基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析论证了所提方法的有效性。
这段摘要描述了一个配电网调度的研究，主要关注分布式光伏大规模接入、储能、电动汽车和可平移的主动负荷等多种资源的参与，旨在实现在消纳可再生能源的同时降低调度成本。
以下是摘要的主要要点：
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问题描述：
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提出的方法：
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日前-实时两阶段调度模型：
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仿真分析：
- 通过基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析，论证了所提出方法的有效性。
总体而言，这项研究的目标是通过结合模糊集理论和改进的二阶锥方法，提出一个有效应对光伏不确定性和多种资源接入的配电网日前-实时两阶段调度模型及相应求解算法。
关键词: entwise模糊集 需求响应:二阶锥两阶段优化
解读关键词：
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event-wise模糊集：
- "event-wise" 可能是 "事件驱动" 或 "按事件" 的意思。在这里，它与模糊集理论结合使用，用于处理配电网中光伏出力的不确定性。模糊集理论是一种处理模糊和不确定性的数学方法，通过将不确定性量化为模糊集合，有助于更好地建模和处理不确定性的情况。因此，event-wise模糊集可能是指基于事件的方式来构建模糊集，可能是针对历史事件或数据。
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需求响应：
- 需求响应通常指的是电力系统中对电力需求的灵活调整，以适应系统的实时变化。这可以包括主动负荷的参与，通过改变其电力消耗模式来响应系统的需求，以平衡供需。
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二阶锥两阶段优化：
综合来看，这些关键词的组合表明研究可能使用了基于事件的模糊集理论来处理光伏出力的不确定性，并在配电网调度中考虑了需求响应，同时采用了二阶锥两阶段优化的方法来解决复杂的优化问题。这种方法的目标可能是在兼顾不确定性的前提下，实现系统的最优调度。
仿真算例：基于 IEEE-33 节点系统构建本文算例，节点 7、 12、15、24、31 接入分布式光伏，总装机容量 3.715MW，功率因数 0.95。由于算例的地域面积不 大，故假定所有光伏站点出力曲线相同。光伏站点 均配置储能，总容量为 371.5kW/743kW·h，最大、 最小荷电状态为 0.1 和 0.9。 总负荷为 3.715MW，电压波动范围为±5%。各 负荷用电曲线相同。节点 29 配置充电站，可同时 满足 50 辆车充电需求，电动汽车接入和离网的时 间服从以 8 时和 18 时为均值的正态分布，接入时 的荷电状态服从 [0.3,0.6] 的均匀分布。节点 8 和节 点 14 的负荷参与需求响应，分别有 50 台工作时间 可平移的洗衣机，原本的开始工作时间为当日 19:00—24:00，持续工作 105min，每 15min 的平均 用电功率为 {0.5,0.6,0.5,0,2.9,2.8,2.9} ，单位为 kW。 节点 24、25、32 为工业用户，其中 10%的负荷参 与需求响应，两次响应之间至少间隔 1h，单次连续 响应时间不超过 3h。
仿真程序复现思路：
实现一个完整的仿真程序涉及复杂的电力系统建模和优化算法，由于篇幅有限，我将提供一个简化的示例。以下是一个Python脚本，使用SciPy库进行基于优化的电力系统调度仿真：
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 定义系统参数
num_nodes = 33
total_capacity_pv = 3.715 # MW
power_factor_pv = 0.95
total_capacity_storage = 371.5 # kW
total_energy_capacity_storage = 743 # kWh
total_load = 3.715 # MW
voltage_deviation = 0.05 # 5%
# 定义优化目标函数
def objective_function(x):
# 定义优化目标函数，例如最小化成本或最大化系统效益
# ...
# 定义约束函数
def constraint_function(x):
# 定义约束函数，包括功率平衡、电压限制等
# ...
# 初始化优化变量的初始猜测值
initial_guess = np.zeros(num_nodes * 2) # 每个节点的光伏功率和储能充电功率
# 定义优化变量的边界
bounds = [(0, total_capacity_pv) for _ in range(num_nodes)] + [(0, total_capacity_storage) for _ in range(num_nodes)]
# 定义优化问题的约束
constraints = [{'type': 'eq', 'fun': constraint_function}]
# 使用SLSQP算法求解优化问题
result = minimize(objective_function, initial_guess, bounds=bounds, constraints=constraints, method='SLSQP')
if result.success:
optimal_solution = result.x
# 提取和分析最优解
pv_generation = optimal_solution[:num_nodes]
storage_charging = optimal_solution[num_nodes:]
# ...
else:
raise RuntimeError("Optimization failed.")
请注意，上述代码仅用于演示概念，实际情况中需要更详细的系统建模和约束定义。在约束函数中，需要考虑功率平衡、电压限制、光伏和储能的特定约束等。此外，目标函数的具体定义将取决于问题的性质，例如最小化成本、最大化系统效益等。
对于更为复杂的仿真，可能需要使用专业的电力系统仿真软件或库，例如GridLAB-D、PSCAD、PSSE等。上述代码只是一个基本框架，实际应用中需要根据具体情况进行进一步的调整和优化。
