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这篇论文的核心内容是提出了一种新型电力系统中长期规划方法，该方法特别考虑了可再生能源发展过程中的不确定性，并在此基础上建立了多阶段输-储协同分布鲁棒规划模型。主要内容包括：
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问题背景：在电力系统中长期规划中，可再生能源的发展受到政策、技术和气候等多种因素的影响，具有不确定性。这种不确定性对短期规划决策有显著影响。
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方法提出：为了解决上述问题，论文提出了一种基于嵌套距离的概率分布模糊集构建方法，通过引入鲁棒因子来处理可再生能源发展的场景树之间的不确定性。
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模型构建：建立了一个多阶段输-储协同分布鲁棒规划模型，该模型同时考虑了可再生能源的出力不确定性和发展潜力的不确定性。模型的目标是在最恶劣情况下，使整个规划周期的投资和运行总成本最小。
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算法应用：采用列与约束生成（C&CG）算法对提出的模型进行求解，以得到多阶段规划方案。
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案例分析：通过Garver-6节点系统和HRP-38标准测试系统进行案例分析，证明了所提方法在中长期规划中的有效性。通过调整鲁棒因子，可以在模型的经济性和鲁棒性之间进行平衡。
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结论：相对于传统的多阶段随机规划和多阶段鲁棒规划方法，本文提出的方法能够更好地处理可再生能源发展的不确定性，提供了一种实用的电力系统规划方法，有助于实现电力系统的经济性和鲁棒性的平衡。
这篇论文对于电力系统中长期规划，特别是在高比例可再生能源并网的背景下，提供了新的视角和方法，对于推动电力系统的可持续发展具有重要的理论和实践意义。
为了复现论文中描述的仿真算例，我们需要构建一个多阶段输-储协同分布鲁棒规划的模型，并使用列与约束生成（C&CG）算法进行求解。以下是复现仿真的基本思路和程序代码框架的概述，使用Python语言表示：
复现思路：
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初始化系统参数：定义电力系统的初始状态，包括可再生能源装机容量、输电线路和储能设备的参数等。
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构建场景树：根据可再生能源发展趋势构建多阶段场景树，并为每个场景分配转移概率。
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定义鲁棒因子：引入鲁棒因子来量化不确定性，并基于嵌套距离构建概率分布模糊集。
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建立优化模型：根据论文中的目标函数和约束条件，建立多阶段分布鲁棒规划模型。
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求解优化问题：使用C&CG算法对建立的优化模型进行求解，得到每个阶段的最优投资和运行策略。
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分析结果：对求解结果进行分析，评估模型的经济性和鲁棒性。
程序代码框架（Python伪代码）：
# 导入所需的库
from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory# 初始化系统参数
def initialize_system_parameters():# 参数初始化，包括可再生能源装机容量、输电线路和储能设备的参数等# ...# 构建场景树
def build_scenario_tree():# 构建多阶段场景树，并为每个场景分配转移概率# ...# 定义鲁棒因子
def define_robustness_factor():# 引入鲁棒因子，基于嵌套距离构建概率分布模糊集# ...# 建立优化模型
def build_optimization_model(params, scenario_tree, robustness_factor):# 根据论文中的目标函数和约束条件，建立多阶段分布鲁棒规划模型# ...# 求解优化问题
def solve_optimization_model(model):# 使用C&CG算法对建立的优化模型进行求解solver = SolverFactory('gurobi')results = solver.solve(model)return results# 主函数
def main():# 初始化参数params = initialize_system_parameters()# 构建场景树scenario_tree = build_scenario_tree()# 定义鲁棒因子robustness_factor = define_robustness_factor()# 建立优化模型model = build_optimization_model(params, scenario_tree, robustness_factor)# 求解优化问题solution = solve_optimization_model(model)# 分析结果analyze_results(solution)if __name__ == "__main__":main()在实际编程中，需要根据具体的数学模型和算法细节来填充上述框架中的函数实现。此外，可能还需要使用专业的优化求解器和仿真工具来提高求解效率和准确性。在Python中，可以使用Pyomo库来构建优化模型，并调用Gurobi或其他求解器进行求解。
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