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这篇论文的核心内容是提出了一种考虑源-荷双侧不确定性的省间电力现货市场潮流风险概率评估方法。主要贡献和研究内容包括：
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问题背景：随着新型电力系统建设中可再生能源比例的增加，源-荷双侧的不确定性增加了省间电力现货市场的运营风险。
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研究目的：为了量化源-荷双侧不确定性对省间电力现货市场出清安全的风险，提出了一种概率评估方法。
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方法论：
- 分析了源-荷双侧不确定性对市场出清的影响。
- 建立了基于双判别器条件生成对抗网络（C-GAN）的源-荷联合不确定性模型，以提高场景生成的相关性和匹配度。
- 设计了一个双层优化模型，上层最小化省内运行成本，下层最小化省间送电成本，并计算省间联络线的潮流出清结果。
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风险评估指标：提出了联络线容量占用率、潮流概率稳定度和潮流稳定风险度三个指标，用以评估源-荷不确定性对市场出清安全的风险。
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仿真测试：使用某省电力公司的数据进行仿真测试，并将结果与不同不确定性建模方法和不同置信区间下的评估结果进行比较，验证了所提方法的有效性。
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研究结果：证明了所提出的源-荷联合场景生成方法可以提高场景覆盖率，更好地反映源-荷之间的复杂动态关系，并减少场景筛选工作。
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结论与未来工作：论文总结了研究成果，并指出未来研究可以集中在源-荷不确定性对可再生能源消纳能力的影响，以及电力现货市场运行安全的平衡协调问题。
根据提供的论文摘要和描述，复现仿真的基本思路可以分为以下几个步骤：
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数据准备：收集或生成所需的源荷数据，包括风电、光伏、水电、火电等电源的出力数据以及负荷需求数据。
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联合不确定性建模：使用基于改进条件生成对抗网络（C-GAN）的方法对源荷不确定性进行建模，生成源荷联合场景。
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双层优化模型设计：设计省间电力现货市场出清的双层优化模型，上层最小化省内运行成本，下层最小化省间送电成本。
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模型求解：使用适当的优化求解器（如Cplex或Gurobi）求解双层优化模型，得到潮流出清结果。
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风险评估：根据潮流出清结果，计算联络线容量占用率、潮流概率稳定度和潮流稳定风险度等指标。
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结果分析：对仿真结果进行分析，比较不同方法和置信区间下的风险评估结果。
以下是使用伪代码表示的程序结构：
# 步骤1: 数据准备
def prepare_data():# 收集或生成源荷数据sources = generate_sources_data()loads = generate_loads_data()return sources, loads# 步骤2: 联合不确定性建模
def joint_uncertainty_modeling(sources, loads):# 使用C-GAN建模源荷联合不确定性scenarios = generate_joint_scenarios(sources, loads)return scenarios# 步骤3: 双层优化模型设计
def design_two_layer_model(scenarios):# 设计双层优化模型upper_model = design_upper_model()lower_model = design_lower_model()return upper_model, lower_model# 步骤4: 模型求解
def solve_model(upper_model, lower_model, scenarios):# 使用优化求解器求解模型results = optimize_model(upper_model, lower_model, scenarios)return results# 步骤5: 风险评估
def risk_assessment(results):# 计算风险评估指标capacity_occupancy_rate = calculate_capacity_occupancy(results)probability_stability = calculate_probability_stability(results)stability_risk = calculate_stability_risk(results)return capacity_occupancy_rate, probability_stability, stability_risk# 步骤6: 结果分析
def analyze_results(capacity_occupancy_rate, probability_stability, stability_risk):# 对结果进行分析和比较compare_methods(capacity_occupancy_rate, probability_stability, stability_risk)# 主程序
def main():sources, loads = prepare_data()scenarios = joint_uncertainty_modeling(sources, loads)upper_model, lower_model = design_two_layer_model(scenarios)results = solve_model(upper_model, lower_model, scenarios)capacity_occupancy_rate, probability_stability, stability_risk = risk_assessment(results)analyze_results(capacity_occupancy_rate, probability_stability, stability_risk)if __name__ == "__main__":main()请注意，上述代码仅为伪代码，实际实现时需要根据具体的数据结构、模型参数和求解器的API进行相应的调整和编码。此外，C-GAN的实现细节、优化模型的具体约束和目标函数等都需要根据论文中的描述进行详细设计。
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