這個標題涉及到交直流配電網中柔性軟開關接入的規劃-運行協同優化方法。下面是對這個標題各部分的詳細解讀：

1. 交直流配電網：

   • 這指的是一個電力系統，同時包含交流和直流電力傳輸的元素。這樣的系統可能結合了傳統的交流電力傳輸和近年來興起的直流電力傳輸技術，以提高系統的效率和靈活性。

2. 柔性軟開關接入：

   • "柔性軟開關"可能指的是一種具有靈活控制和調整能力的開關設備。在這個上下文中，"接入"表示將這種柔性軟開關引入到交直流配電網中，可能是為了提高系統的可控性和適應性。

3. 規劃-運行協同優化方法：

   • 這表明文章關注的是一種方法，用于同時考慮系統規劃（設計）和運行（實際操作）階段，以優化交直流配電網中柔性軟開關的應用。這可能包括在系統設計階段就考慮柔性軟開關的位置和參數，并在運行階段實時調整以優化系統性能。

因此，整個標題可能表示文章研究了在交直流配電網中引入柔性軟開關的規劃和運行協同優化方法。這種方法的目標可能包括提高系統的效率、穩定性，以及在實時操作中對電力需求的靈活滿足。這對于推動電力系統的先進化和智能化具有潛在的重要性。

摘要：含分布式源-儲-荷的直流配電系統需要通過柔性軟開關等電力電子化配電設備與交流系統互聯，構成的交直流混合系統不僅可以提高系統整體的可靠性，還可以通過靈活的潮流控制優化系統運行方式，并降低系統損耗。由于用以交直流系統互聯的柔性軟開關接入方案對全系統可靠性和最優運行方式都有影響，針對這一規劃-運行協同問題，首先提出了交直流混合系統的改進顯式可靠性計算方法，進而建立了考慮可靠性經濟成本和網損的交直流混合配電系統規劃-運行協同雙層優化模型。上層模型基于加權功率傳輸分布因數，以系統傳輸損耗最優為目標確定柔性軟開關的接入方案，下層以可靠性成本最低為目標獲取交直流混合系統的最優運行方式。最后,在算例系統中進行了仿真對比驗證，結果表明所提出的規劃-運行協同優化方法能夠有效提升交直流混合系統的可靠性和經濟性。

這段摘要描述了一個研究關于含分布式源-儲-荷的直流配電系統，該系統通過柔性軟開關等電力電子化配電設備與交流系統進行互聯，形成了一個交直流混合系統。以下是對摘要各部分的詳細解讀：

1. 系統特點：

   • 描述了研究對象是含有分布式源（可能是分布式發電設備，如太陽能電池板或風力發電機）、儲能設備和負荷的直流配電系統。
   • 提到了系統需要通過柔性軟開關等電力電子化配電設備與交流系統進行互聯，這可能是為了實現系統的柔性控制和優化。

2. 系統優勢：

   • 指出構成的交直流混合系統可以提高整體系統的可靠性。這可能涉及到在系統中引入多種能源和儲能設備，以應對各種運行情況。

3. 優化目標：

   • 討論了通過靈活的潮流控制來優化系統運行方式，并降低系統損耗。這意味著系統能夠根據需要調整能源流動，以提高能源利用效率和減少能源損耗。

4. 規劃-運行協同問題：

   • 引入了一個關鍵概念，即交直流系統互聯的柔性軟開關接入方案對全系統可靠性和最優運行方式都有影響，形成了規劃-運行協同問題。

5. 研究方法：

   • 針對規劃-運行協同問題，提出了改進顯式可靠性計算方法，并建立了考慮可靠性經濟成本和網損的交直流混合配電系統規劃-運行協同雙層優化模型。

6. 優化模型層次：

   • 上層模型以系統傳輸損耗最優為目標，通過加權功率傳輸分布因數確定柔性軟開關的接入方案。
   • 下層模型以可靠性成本最低為目標，獲取交直流混合系統的最優運行方式。

7. 仿真驗證：

   • 在算例系統中進行了仿真對比驗證，結果表明所提出的規劃-運行協同優化方法能夠有效提升交直流混合系統的可靠性和經濟性。

綜合而言，該研究聚焦于如何通過柔性軟開關等手段實現交直流混合系統的規劃和運行協同優化，以提高系統的可靠性和經濟性。

關鍵詞:交直流混合配電網:柔性軟開關改進顯式可靠性評估加權功率傳輸分布因數規劃運行協同

當解讀這些關鍵詞時，可以理解為以下幾個關鍵概念：

1. 交直流混合配電網：

   • 指的是一種電力系統，結合了交流（AC）和直流（DC）電力傳輸的特性，通常包括分布式能源、儲能設備和負載等元素，通過同時利用交流和直流電力傳輸的優勢來提高系統的效率和靈活性。

2. 柔性軟開關：

   • 這可能是指一種電力電子設備，具有對電力流動進行可控調節的特性。這種開關可能具有高度可編程性，能夠根據需求動態地控制電能的流動路徑和方向。

3. 改進顯式可靠性評估：

   • 指的是通過對系統進行分析和評估，特別是在考慮到柔性軟開關等設備在系統中的影響下，評估系統可靠性的方法。可能涉及對潛在故障和系統瓶頸進行模擬和量化評估。

4. 加權功率傳輸分布因數：

   • 這可能是一種用于評估系統中不同部分或節點之間功率傳輸分布均衡程度的指標。通過對電力傳輸路徑的權衡和評估，可以確定合適的傳輸路徑或節點配置，以優化系統的功率傳輸。

5. 規劃運行協同：

   • 表示在電力系統中，規劃和運行的相互協同和優化。在這種情況下，可能是指通過合理的系統規劃，來支持系統在運行時的最佳狀態，實現最佳的能源分配、傳輸和利用。

這些術語可能涉及到一個研究或工程項目，旨在利用柔性軟開關等技術，通過評估和優化系統的可靠性、功率傳輸分布和規劃運行協同，來改善交直流混合配電網的性能和效率。

仿真算例：本文構建了如圖 4 所示的交直流混合系統。交流系統為 IEEE 33 系統；直流系統由 7 個直流節點、6 條直流線路和 1 條直流聯絡線構成。系統的基準電壓均為 12.66 kV，基準容量為 10 MVA，總有功負荷為 3 925 kW，總無功負荷為 2300 kvar。SOP 容量為 1 MW，損耗系數 A 為 0.01。其 中 節 點 1 接 入 上 級 電 網 ，節 點 34 接 入 直 流DG，額定電壓均為 1.05 p.u.。SOP 交流端口的待選接入節點為節點 17、18、22、25、32、33；直流端口的待選接入節點為節點 36、37、38、39。系統相關參數見附錄 A。仿 真 的 硬 件 環 境 為 Intel（R） Core（TM） i7-11700 @ 2.50 GHz，仿 真 使 用 MATLAB 2020b 和Gurobi 中的 2.5 GHz CPU 和 16 GB RAM 進行仿真計算。最優性的最大閾值設置為 1%。

仿真程序復現思路：

仿真的復現思路涉及以下步驟，其中使用 MATLAB 和 Gurobi 進行仿真計算：

1. 系統建模

function network = createMixedSystem()% 創建混合系統模型，包括交流和直流系統的節點、線路和連接關系% 可根據具體需求構建系統模型% 返回包含系統信息的結構體或對象 network% 示例：創建交流和直流系統的節點、線路等信息network.AC_system = createACSystem(); % 創建交流系統模型network.DC_system = createDCSystem(); % 創建直流系統模型
endfunction AC_system = createACSystem()% 創建交流系統模型，包括節點、線路等信息% 返回包含交流系統信息的結構體或對象 AC_system% 示例：創建交流系統節點、線路信息AC_system.nodes = [1:33]; % 33個節點AC_system.lines = {...}; % 線路信息，根據實際情況填寫% 其他交流系統參數設置
endfunction DC_system = createDCSystem()% 創建直流系統模型，包括節點、線路等信息% 返回包含直流系統信息的結構體或對象 DC_system% 示例：創建直流系統節點、線路信息DC_system.nodes = [36:39]; % 4個節點DC_system.lines = {...}; % 線路信息，根據實際情況填寫% 其他直流系統參數設置
end

2. 參數設置

function systemParameters = loadParameters()% 從附錄 A 或其他數據源加載系統相關參數% 返回包含系統參數的結構體或對象 systemParameters% 示例：從文件加載系統參數systemParameters = load('附錄A參數.mat'); % 假設參數保存在一個 MATLAB 文件中
end

3. 硬件環境配置

hardwareConfig = struct('CPU', 'Intel Core i7-11700 @ 2.50 GHz', 'RAM', '16 GB');
% 硬件環境配置，指定計算資源等信息
% 可以根據需要設定其他硬件環境參數

4. 仿真計算

function result = runSimulation(network, parameters, hardware)% 進行仿真計算% network: 包含系統信息的結構體或對象% parameters: 包含系統參數的結構體或對象% hardware: 硬件環境配置信息% 返回包含仿真結果的結構體或對象 result% 調用優化器進行仿真計算，這里以 Gurobi 為例% 假設使用 Gurobi 進行優化，具體情況可根據需求修改% 這部分代碼可能需要根據具體情況和算法進行設計% 示例：假設使用線性規劃進行優化model = createOptimizationModel(network, parameters); % 創建優化模型options = struct('Algorithm', 'Interior-Point', 'MaxIter', 1000); % 優化器選項result = gurobi(model, options); % Gurobi 優化求解
endfunction model = createOptimizationModel(network, parameters)% 根據系統模型和參數創建優化模型% 返回優化器需要的模型對象或結構體 model% 示例：創建線性規劃模型% 這部分根據具體問題構建優化模型，涉及約束條件和目標函數的設定% model = ...; % 創建優化模型，使用 Gurobi 或其他優化器的 API
end

5. 結果分析

function analyzeResults(result)% 分析仿真結果% result: 包含仿真結果的結構體或對象% 對仿真結果進行分析和可視化% 根據需求進行結果的分析和展示
end

這些示例函數提供了仿真程序的框架，但具體的實現需要根據系統的復雜性和仿真需求進行調整和擴展。仿真程序的編寫需要細致地考慮系統模型、優化算法、約束條件等多方面因素，并進行充分的測試和驗證以確保結果的準確性和可靠性。