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这篇论文的核心内容是关于面向东北地区调频指标的两段式火储联合调频策略。以下是关键点的总结：
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研究背景：随着可再生能源在电力系统中的比例增加，对电力系统的调频需求带来了挑战。传统的热电机组调节速度较慢，难以满足调频需求，因此引入电储能技术成为有效解决方案。
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研究目的：提出一种基于传统热电联产（CHP）单元的调频能力的两阶段频率调节（FR）模型，旨在改善CHP厂在东北辅助服务市场的调频性能。
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研究方法：
- 第一阶段：构建优化模型，目标是使所有调频子指标（K1、K2、K3）达到标准。
- 第二阶段：以最低运行成本为目标，基于第一阶段获得的电输出曲线，构建火储联合优化调度模型。
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模型特点：考虑了调频子指标之间的耦合关系，以及东北地区市场缺乏综合调频指标的特点。
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研究结果：
- 两段式调频优化策略能够确保每个调频子指标接近所需标准，同时考虑了CHP单元和储能系统的经济性和可持续性。
- 通过实际案例分析，验证了模型的有效性，并讨论了含储能的热电企业的调频潜力。
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关键词：热电联产机组、火储联合、调频性能、多目标优化、东北地区调频辅助服务。
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政策分析：分析了东北地区电网调频考核要求，包括热电企业参与AGC服务的补偿和考核制度。
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调频策略：提出了两段式调频策略，并与满补偿策略和AGC信号分解策略进行了比较，从调频响应效果和调频运行成本两方面进行了分析。
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结论：两段式火储联合调频策略在满足东北地区调频考核要求的同时，有效提升了热电厂的调频性能，并降低了运行成本。
这篇论文为热电企业优化运行提供了有效的模型基础，特别是在东北地区这样具有特殊调频考核规则的市场中。
要复现论文中的仿真，我们需要遵循以下步骤，并提供一个简化的程序框架，这里以Python语言为例：
步骤 1: 数据收集与预处理
收集所需的历史数据，包括热电机组的运行参数、电储能设备的规格参数、AGC调频指令等。
# 假设数据已经加载到相应的变量中
# 热电机组参数
chp_parameters = {'a': ..., # 煤耗特性参数'b': ...,'c': ...,# 其他参数
}# 电储能设备参数
battery_parameters = {'capacity': ..., # 储能容量'power': ..., # 储能功率# 其他参数
}# AGC调频指令数据
agc_commands = ...步骤 2: 第一阶段优化模型
构建并求解第一阶段优化模型，目标是使调频子指标满足标准。
def first_stage_optimization(chp_params, agc_commands):# 构建并求解第一阶段优化问题# 此处需要根据具体的优化算法来实现# 返回优化结果，如各指标K1, K2, K3等pass# 调用第一阶段优化
optimal_results_stage1 = first_stage_optimization(chp_parameters, agc_commands)步骤 3: 计算电出力曲线
根据第一阶段的优化结果，计算电厂的电出力曲线。
def calculate_electric_output(optimal_results_stage1, ...):# 根据优化结果计算电出力曲线passelectric_output_curve = calculate_electric_output(optimal_results_stage1)步骤 4: 第二阶段优化模型
构建并求解第二阶段优化模型，目标是最小化运行成本。
def second_stage_optimization(electric_output_curve, battery_params, ...):# 构建并求解第二阶段优化问题# 使用MILP或其他优化方法pass# 调用第二阶段优化
optimal_dispatch = second_stage_optimization(electric_output_curve, battery_parameters)步骤 5: 仿真与结果分析
使用优化结果进行仿真，并分析调频效果和运行成本。
def simulate_and_analyze(optimal_dispatch, ...):# 使用优化结果进行仿真# 分析调频效果和运行成本pass# 执行仿真和分析
simulation_results = simulate_and_analyze(optimal_dispatch)步骤 6: 结果可视化
将仿真结果可视化，以便于分析和展示。
import matplotlib.pyplot as pltdef visualize_results(simulation_results):# 绘制电出力曲线、调频性能指标等plt.figure()plt.plot(simulation_results['time'], simulation_results['electric_output'])plt.title('Electric Output Curve')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Electric Output (MW)')plt.show()# 绘制其他相关图表...# 调用可视化函数
visualize_results(simulation_results)请注意，上述代码仅为框架示例，具体实现需要根据论文中提供的数学模型和算法细节进行编写。实际编程时，可能需要使用特定的优化库（如PuLP、SciPy、CPLEX等）来求解优化问题，并使用matplotlib、seaborn等库进行数据可视化。
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