基于强化学习的电动汽车换电站实时调度策略优化

随着电动汽车的应用推广,换电站的调度优化逐渐成为研究热点。传统的基于换电需求预测值的调度策略在实际应用中面临着难以适应动态干扰因素、预测误差累积等问题。为了解决这些问题,提出了一种基于带基线的蒙特卡罗策略梯度法的换电站实时调度策略,用于优化换电站的充放电策略以及响应电池数量。提出了带基线的蒙特卡罗策略梯度强化学习,并为换电站实时调度问题选取合适的状态空间和动作空间;设计了奖励函数对智能体进行离线训练,从电池状态数据、分时电价和排队电动汽车数量中学习得到最优策略网络;在离线训练好的模型基础上进行实时调度策略测试。基于换电站的服务可用率和经济效益验证了所提调度策略的有效性和经济性,算例结果表明所提策略能对电网负荷起到一定的削峰填谷作用。     

电力市场环境下考虑可再生能源保障性消纳的电价风险评估

由于以风电、光伏为主的可再生能源出力的不确定性,高比例可再生能源的接入会给电力市场出清电价带来风险。基于此,以可再生能源保障性消纳作为电力市场出清模型边界,提出考虑可再生能源不确定性的市场电价风险评估方法。首先,利用基数约束子模块化场景缩减技术刻画可再生能源出力的不确定性,生成具有代表性的有限场景集合。其次,建立考虑可再生能源保障性消纳的电力市场出清模型并提出节点电价计算方法。然后,提出电价风险评估指标体系,从节点、区域和系统等多个层面评估可再生能源出力不确定性引发的电价风险。最后,通过改进的IEEE30节点算例系统验证所提方法的有效性。分析结果表明,所提方法能够有效评估可再生能源不确定性带来的系统电价风险以及节点电价风险,对可再生能源参与电力市场的相关研究具有一定的参考价值。     

基于双重激励含电动汽车的虚拟电厂优化调度

近年来,电动汽车因其在节能减排中具有优势而发展迅猛,但若无序充电则会导致系统负荷“峰上加峰”,在分时电价激励下,电动汽车有序充放电也会引起新的峰谷差出现。为了解决该问题,利用主从博弈思想,提出基于分时电价和碳配额双重激励的含电动汽车的虚拟电厂优化调度模型。首先,引入等效负荷的概念,并根据等效负荷制定双重激励政策,引导电动汽车峰时放电、谷时充电。虚拟电厂作为激励政策的制定者处于主体地位,以收益最大为目标函数,电动汽车作为激励政策的接受者处于从体地位,以成本最小为目标函数。最后,对所建立的优化模型求纳什均衡解,并和仅考虑分时电价激励对比。算例结果表明,所提模型可以提高虚拟电厂和电动汽车的总体收益,同时可以避免新的峰谷差出现。     

航站楼空调送风末端系统经济性分析和优化模型

为提供空调末端形式的优化设计依据,提出了空调末端系统运行成本的主要影响因素,分析确定了影响因素的变化范围,并建立了空调末端系统运行多参数经济分析模型,分析了各参数的影响程度。结果表明,运维成本占比不高,人工成本的差别不影响成本变化趋势,但运行时长对运行成本的影响较大,运行时长越长,机组效率的影响越大。小风量分布式末端机组经济节能性好,控制策略灵活。整体式空调机组具有较广的适应性,对于大部分航站楼的空调末端系统都是最优解。适合对于电价政策复杂的情况,应具体问题具体分析,代入模型得出准确的优化方案。该研究为交通建筑空调末端系统的优化运行及设计提供参考。     

“负载-效用”两级均衡下智能电网实时电价定价策略

社会福利最大化下的实时电价定价机制未考虑电力系统各主体的利益独立性,无法实现电力系统各主体的收益效用均衡,另一方面可能造成用户负载峰谷的产生或者转移。将"负载-效用"两级均衡融入智能电网实时电价的定价优化,建立了实时电价定价策略的两级均衡模型。基于电网系统各主体的收益效用函数推导出采购电价与实时电价的定价机制,并在定价机制的基础上,设计了基于多目标遗传算法(NSGA-II)的模型求解算法。最后,数值仿真实验表明了两级均衡模型下的实时电价定价机制更能保证电网系统各参与方的收益效用均衡,也使得用户负载更加均衡。     

飞入寻常百姓家 3G上网卡套餐推荐

联通营业厅内3G交费处长长的队伍见证了3G网络消费群体的壮大,随着3G网络"随时、随地、稳定高速上网"的特性被越来越多消费者认知,以及3G网络服务套餐资费的走低,3G网络逐渐走进了寻常大众生活……     

基于KNN-ANN算法的边际电价预测

在电力市场中,价格一直受到买卖双方的广泛关注。但是,电价影响因素的不确定性给电价的预测带来难度。针对该问题,提出一种通过结合人工神经网络和KNN算法来进行时间序列预测的模型,用KNN算法找出历史数据中相似的数据子序列集合(最近邻),并用人工神经网络来寻找这些最近邻的最优权重,得出预测的时间序列。以美国纽约州电力市场的电价数据进行实验分析,同时比较了利用ARIMA算法以及Naive I预测的结果,证明该方法简单、有效。     

基于尖峰电价的家庭能量管理最优控制算法

智能电网技术的发展,为家庭能量管理系统(HEMS)提供了新的研究方向。针对HEMS,提出了一种基于尖峰电价的家庭用电设备最优控制算法,该方法使用层次分析法(AHP)对可调整用电设备的综合满意度进行评估,建立以满意度最高和满意度与费用最少兼顾为目标的数学模型,同时考虑家庭分布式电源及储能设备对家庭用电的影响,使用户满足电力公司在需求响应时段的约束要求并获得最满意、舒适的控制策略。最后通过案例仿真验证所提出的控制算法的实用性和有效性。     

智能家居中基于实时电价的家用电器调度方案

针对现有调度方案中不能解决电器使用的不确定性和可再生能源的问题,提出了一种考虑不确定性的基于实时电价的家用电器任务调度方案,该方案采用线性规划的建模方法,以最小费用支出为优化目标,兼顾了PV光伏系统、家用蓄电池以及向电网出售剩余电力情况下的能量流动,用随机规划方法和蒙特卡罗模拟来解决电器使用过程中的不确定性,保证了用户满意度.最后经实验证明,该方案具有重要的实际意义.     

开放教育《操作系统》课程的教学设计与改进

回顾、分析了笔者过去几年《操作系统》课程的教学实践,对教学思想及教学设计方面的局限与盲区作了反思。在此基础上提出了进一步改进的思考与设想。并简介了部分已经实现的教学设计。