这个标题涉及到储能系统的容量配置方法，具体而言，是一种基于分布鲁棒优化的广义共享储能容量配置方法。让我们逐步解读：
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基于分布鲁棒优化： 这表明该方法采用了一种优化技术，即分布鲁棒优化。分布鲁棒优化通常是指在考虑不确定性和变化范围的情况下进行优化，以确保系统的性能对于这些不确定性是鲁棒的，即不容易受到不确定因素的影响。
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广义共享： 这可能指的是储能系统的容量配置方法考虑了多个方面或多个部分之间的共享。共享可能涉及到储能系统在不同应用之间共同使用容量，或者在系统的不同部分之间共享能量存储。
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储能容量配置方法： 这是标题的关键部分，表明该方法是关于如何分配储能系统的容量。储能系统的容量配置方法涉及到确定储能系统需要多大的容量来满足特定的需求，确保在不同工作条件下都能够提供足够的储能。
综合起来，整个标题的含义是：这是一种关于储能系统容量分配的方法，它采用了一种考虑不确定性和变化范围的优化技术（分布鲁棒优化），同时考虑了多个方面或多个部分之间共享能量存储的问题。
摘要：共享储能通过储能资源的复用，能有效应对高成本和利用率低的难题。迅速发展的需求侧资源在共享储能中具有潜在应用，但其不确定性问题亟待解决。文中引入了电动汽车和温控负荷的虚拟储能模型，结合实体储能，建立了考虑不确定性的广义共享储能模型和相应的优化算法，以确定实体储能的最佳容量配置。共享储能运营商根据用户需求，实现多类型储能的优化配置，并设计虚拟储能持有者的满意度补偿，以保障他们的用户体验和经济利益。此外，采用Wasserstein距离描述电动汽车和温控负荷的不确定性，并结合基于风险价值的分布鲁棒机会约束算法进行求解。算例结果表明，采用广义共享储能模型和分布鲁棒机会优化算法，能够充分考虑不确定性，有效降低用户的能源消费成本和运营商的储能配置成本。
这段摘要描述了一项研究，其重点在于共享储能系统的优化与不确定性管理。以下是对摘要的详细解读：
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共享储能的优势： 指出共享储能通过重新利用储能资源，有助于解决能源储存成本高和利用率低的挑战。
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需求侧资源的潜在应用与不确定性问题： 强调快速发展的需求侧资源在共享储能中有潜在应用，但存在不确定性问题，这些问题亟待解决。这可能指出了需求侧资源的需求模式不确定或难以准确预测。
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模型与算法：
- 引入了电动汽车和温控负荷的虚拟储能模型，并与实际储能结合，构建了考虑不确定性的“广义共享储能模型”和相应的优化算法。
- 目标是确定实际储能的最佳容量配置，以最大程度地满足用户需求，同时最小化能源消费成本和运营商的储能配置成本。
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多类型储能优化配置： 共享储能运营商根据用户需求实现多类型储能的优化配置，并设计了虚拟储能持有者的满意度补偿，以确保他们的用户体验和经济利益。
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不确定性描述与求解方法： 使用Wasserstein距离描述电动汽车和温控负荷的不确定性，并采用基于风险价值的分布鲁棒机会约束算法来解决这些问题。
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算例结果： 研究表明，采用广义共享储能模型和分布鲁棒机会优化算法，能够有效地考虑不确定性，并且能够降低用户的能源消费成本和运营商的储能配置成本。
总的来说，这项研究提出了一种综合考虑不确定性的共享储能优化模型，并使用了特定的算法和模型来解决这一问题，从而降低了能源消费成本并优化了储能系统的配置。
关键词:共享储能;电动汽车;温控负荷;分布鲁棒;虚拟储能;
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共享储能： 指的是一种储能资源共享的系统或模型，旨在通过复用储能资源来有效解决高成本和低利用率的问题。这可能包括不同类型的储能设备，如电池储能系统。
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电动汽车： 表示研究中考虑了电动汽车作为一种储能资源。这可能涉及电动汽车电池的利用，例如将电动汽车连接到电网以提供储能或从电网获取电能。
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温控负荷： 指的是与温度控制相关的负荷，可能涉及建筑的暖通空调系统或其他需要温度调节的设备。这被引入作为共享储能系统中的另一种潜在的储能资源。
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分布鲁棒： 意味着在考虑不确定性时采用了分布鲁棒性的方法。这可能包括对各种不确定性因素的鲁棒性建模，以确保系统在不确定情况下的稳健性。
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虚拟储能： 指的是通过建立模型或仿真来模拟储能资源的一种方式。在这种情况下，可能是通过电动汽车和温控负荷的虚拟储能模型，用于优化实体储能的配置。
这些关键词共同构成了一个研究框架，其中共享储能系统考虑了多种储能资源，包括电动汽车和温控负荷，并通过虚拟储能模型以及分布鲁棒的方法来优化系统的配置和运营。这旨在解决储能系统中的不确定性问题，以提高系统的效率和经济性。
仿真算例：本文的算例分析选择了上海市某地的 3 种不同 类型的负荷作为研究对象，基于历史数据在每个季 度选取一个典型日进行优化。其中，用户 1 和用户 2 分别为带有分布式光伏发电的居民区负荷和商业区 负荷，而用户 3 为带有风力发电的工业区负荷。优 化时间尺度为 15 min，为简化计算，假定电动汽车型 号均相同，参数值设置见附录 A 表 A1。
仿真程序复现思路：
复现这篇文章的仿真可以采用一种编程语言，如Python。以下是一种简化的思路和伪代码，具体实现可能需要根据具体情况和所用工具进行调整：
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize# 步骤 1: 加载历史数据
historical_data = pd.read_csv("historical_data.csv")# 步骤 2: 初始化参数和分布鲁棒机会
initial_params = # 初始参数的猜测
robust_opportunity = # 初始的分布鲁棒机会# 步骤 3: 定义广义共享储能模型
def shared_storage_model(params, user_loads):# 在这里进行广义共享储能模型的定义，考虑分布鲁棒机会# 返回模型的目标函数值return objective_value# 步骤 4: 定义目标函数
def objective_function(params):# 调用广义共享储能模型，考虑分布鲁棒机会return shared_storage_model(params, historical_data)# 步骤 5: 定义约束条件
def constraints(params):# 根据文章中的约束条件进行定义# 确保返回一个数组，每个元素对应一个约束条件的值return constraint_values# 步骤 6: 运行优化算法
result = minimize(objective_function, initial_params, constraints={'type': 'eq', 'fun': constraints})
optimized_params = result.x# 步骤 7: 更新分布鲁棒机会
robust_opportunity = update_robust_opportunity(robust_opportunity, historical_data, optimized_params)# 步骤 8: 重复迭代，直到满足停止条件
while not stopping_criteria():# 重复步骤 3 到 7# 步骤 9: 输出最终优化结果
print("最终优化结果：", optimized_params)
在这个伪代码中，update_robust_opportunity 函数是用于更新分布鲁棒机会的函数，其实现需要根据具体的分布鲁棒机会算法而定。停止条件函数 stopping_criteria 应该根据问题的性质来定义，可能是达到一定的迭代次数、目标函数值的收敛等。
这是一个非常简化的例子，具体的实现可能需要更详细和复杂的模型，以及对实际数据和问题的适应。在实际工程中，可以使用专业的优化工具和模拟工具来更好地进行仿真和优化。
