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这篇论文的核心内容是提出并研究了一种基于改进目标级联分析法的交直流混联系统发电-备用分布式协同调度模型。以下是论文的主要内容概述：

1. 研究背景：随着风电等新能源在电力系统中的比例不断提高，大规模交直流混联系统的优化调度问题变得尤为重要。

2. 研究目标：针对多区域互联系统内大规模风电的消纳问题，提出一种分布式调度模型，以协调多区域AC/DC混联系统中的发电和备用资源。

3. 方法论：

   • 构建了分层分区的交直流混联系统分布式调度框架。
   • 设计了考虑交直流联络线物理特性的分区解耦方法。
   • 构造了鲁棒发电-备用双层优化模型，以实现对区域间联络线功率和备用互济的分层分区调度。

4. 模型构建：

   • 上层模型：协调区域间联络线计划。
   • 下层模型：区域两阶段鲁棒优化调度模型，考虑虚拟电厂（VPP）。

5. 算法设计：

   • 采用非支配排序遗传算法II（NSGA-II）和商业求解器Gurobi进行求解。
   • 引入了快速闭环迭代方法和改进的列和约束生成算法，提高了算法的求解效率。

6. 仿真研究：通过IEEE RTS-96测试系统进行算例仿真，验证了所提模型和算法的有效性。

7. 研究结果：所提出的模型和算法能够有效提升多区域交直流混联系统的运行经济性和抗风险能力，快速获得近似最优解。

8. 项目支持：研究得到中国南方电网有限责任公司科技项目（编号000000KK52200035）的支持。

根据论文描述，以下是仿真复现的基本思路以及使用Python语言的伪代码表示：

仿真复现思路：

1. 环境搭建：确保所使用的编程环境已安装所需的库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等。

2. 数据准备：根据论文中提供的IEEE RTS-96测试系统数据，准备系统网架拓扑、负荷预测、风电出力预测等数据。

3. 模型建立：

   • 构建交直流混联系统的分布式调度框架。
   • 设计考虑物理特性的分区解耦方法。
   • 构建两阶段鲁棒优化模型，包括日前发电-备用优化和日内调度。

4. 算法实现：

   • 实现基于改进目标级联分析法的分布式协同优化算法。
   • 嵌套改进的列和约束生成算法（C&CG）。

5. 仿真运行：运行算法对模型进行仿真，获取优化调度结果。

6. 结果分析：分析仿真结果，包括系统运行成本、备用配置效率、分布式能源调节作用等。

7. 可视化：将仿真结果进行可视化展示，如电源出力、备用配置结果等。

Python伪代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize
from some_library import ImprovedATC, ColumnAndConstraintGeneration  # 假设存在的库

# 步骤1：环境搭建
# 安装所需的库

# 步骤2：数据准备
# 加载IEEE RTS-96测试系统数据
system_data = load_system_data('IEEE_RTS-96_data.csv')

# 步骤3：模型建立
def build_model(system_data):
    # 构建交直流混联系统分布式调度框架
    # 设计分区解耦方法
    # 构建两阶段鲁棒优化模型
    model = ...
    return model

# 步骤4：算法实现
def improved_atc_algorithm(model):
    # 实现基于改进目标级联分析法的分布式协同优化算法
    improved_atc = ImprovedATC(model)
    return improved_atc.solve()

def ccg_algorithm(model):
    # 嵌套改进的列和约束生成算法
    ccg = ColumnAndConstraintGeneration(model)
    return ccg.solve()

# 步骤5：仿真运行
def run_simulation(system_data):
    model = build_model(system_data)
    optimization_results = improved_atc_algorithm(model)
    robust_dispatch_results = ccg_algorithm(model)
    return optimization_results, robust_dispatch_results

# 步骤6：结果分析
def analyze_results(optimization_results, robust_dispatch_results):
    # 分析系统运行成本、备用配置效率等
    # ...

# 步骤7：可视化
def visualize_results(optimization_results, robust_dispatch_results):
    # 可视化电源出力、备用配置结果等
    # ...

# 主函数
def main():
    system_data = load_system_data('IEEE_RTS-96_data.csv')
    optimization_results, robust_dispatch_results = run_simulation(system_data)
    analyze_results(optimization_results, robust_dispatch_re

请注意，上述代码仅为伪代码，用于展示仿真复现的基本思路。实际编程时需要根据具体的模型公式、算法细节和数据集进行编写和调试。此外，some_library 是假设存在的库，实际中需要根据论文描述实现相应的功能。

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