不确定性环境下的孤岛型微电网鲁棒优化算法

针对可再生能源出力和负荷功率的不确定性,提出了日前计划-日内调度的孤岛型微电网鲁棒优化算法,其中日前计划针对可能出现的最恶劣场景,利用列约束生成算法将问题分解为主问题和子问题,交互迭代求解最优经济调度方案;日内调度阶段,利用每一时段的实时测量信息,基于日前计划调度结果对调整成本进行二次优化,通过对传统能源发电的功率调整进行惩罚来追踪日前计划调度结果,并对弃风、弃光功率进行分段惩罚,最大程度地消纳可再生能源。算例表明:该算法能使微电网在输入输出不确定情况下保持良好的鲁棒性和经济性,验证了算法的有效性。     

数字图像水印攻击方法新分类*

分析了数字图像水印攻击方法及对策,提出了一种新的数字图像水印攻击分类,可以完善已有攻击分类.数字水印基准测试软件为数字水印算法提供一种评测标准.在文献[7,8]的基础上,介绍了新的数字水印攻击基准Certimark,并对Checkmark和Stirmark中典型的射影攻击和旋转攻击进行了分析比较.     

分布式视频编码关键技术及研究进展*

系统地阐述了分布式视频编码(distributed video coding,DVC)技术框架的基本原理和近五年的发展历程;列举了国内外多个研究小组的基本思想研究现状;分析了分布式视频编码技术的发展趋势;揭示了技术的关键和研究热点;展望了该技术在信息安全、可伸缩编码、多描述编码以及光场编码中的应用前景.     

双纵模热稳频激光源的模糊PID控制研究

为了满足激光拍频干涉仪所需要的高的频率稳定性的激光光源,研究了双纵模热稳频的机理。以控制激光管放电电流为主要热控制方式及自创的对激光管进行感应加热作为微量控制的先进方法为控制手段,采用模糊控制理论与专家系统相结合的控制策略,建立模糊PID控制器,对双纵模激光源进行稳频。无须建立被控对象数学模型,对时滞、非线形和时变性具有一定的适应能力。实验结果显示,稳频精度无明显变化,但预热时间明显缩短,抗干扰性明显增强,强干扰后也能迅速稳频。     

不确定离散系统的鲁棒Gl2滤波器设计

对于凸多面体不确定离散系统,研究了满足误差估计系统鲁棒稳定且满足一定Gl₂性能指标的线性全阶稳定滤波器设计方法.分别给出了确定性和不确定性离散系统具有Gl₂性能的线性矩阵不等式（linear matrix inequality, LMI)充要条件和充分条件.在此基础上,通过使用滤波器参数化方法,分别推导出了以LMI描述的确定性和不确定性系统的Gl₂滤波器存在的充要条件和充分条件,进而可以使用LMI凸优化程序求解滤波器.通过对算例的计算,结果表明,在噪声信号为独立范数有界情况下,鲁棒Gl₂滤波比H_∞滤波具有更少的保守性.     

考虑需求侧管理和碳交易的电-气互联网络分散式低碳经济调度

在能源互联网和低碳背景下,提出一种考虑需求侧管理(demand side management, DSM)和碳交易的电-气互联网络分散式低碳经济调度模型。首先,根据碳交易市场的实际情况建立阶梯型碳交易机制,并利用电转气(power to gas, P2G)的低碳特性,得到P2G参与碳交易市场的激励机制;其次,由现有DSM的机理与实现方式,在负荷侧考虑不同的DSM来最大化地协调网络的低碳性与经济性;然后,根据所建模型的非凸特性,对气网潮流进行二阶锥松弛且采用连续锥规划算法对松弛间隙进行检验,逐步缩小气潮流的仿真误差,保证松弛的严格性。为了满足不同决策主体的分散自治权与信息私密性,在上述基础上建立分散式优化模型并引入基于嵌套连续锥规划的同步交替方向乘子法(synchronous-alternating direction method of multipliers, S-ADMM)进行求解;最后,通过算例仿真对不同场景下网络的调度结果及不同的调度策略下的运行结果进行比较分析。结果表明,在阶梯型碳交易机制下,虽然总碳交易成本增加了0.02%,但碳排量、运行成本分别减少了4.53%和3.74%;DSM参与到所提模型中使碳排量、弃风量分别降低了9.87%和75.4%,进而有效地提升了电-气互联网络的低碳经济性。     

多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度

分布式光伏、风电等可再生能源出力具有较强的随机性和不确定性,其大量并网给配电网的运行带来了极大的挑战。本文提出了一种多类型源储协调互动的配电网分布鲁棒优化调度方法,基于分布鲁棒优化理论,对配电网中传统离散设备、可再生能源以及储能决策进行协调优化,提高配电网运行的经济性和安全性,实现了配电网运行决策保守性与鲁棒性的有效平衡。首先,考虑多类型源储资源的协调互动,建立配电网优化调度模型,并将其转化为混合整数二阶锥规划的形式;其次,利用可再生能源出力场景集进行不确定性刻画,建立分布鲁棒优化模型,并通过列和约束生成算法进行求解;最后,在PG&E69节点系统上进行算例分析,验证了所提方法的可行性与准确性。     

考虑电动汽车时空接入随机性的充储电站有序充放电分散式优化

针对电动汽车时空接入的随机性,提出一种基于改进拉格朗日对偶松弛法的充储电站有序充放电分散式优化调度方法.首先,根据出行链和马尔可夫决策理论,建立计及出行路径随机性的电动汽车时空接入模型和不同温度及交通路况下的电动汽车单位行驶里程能耗模型;其次,考虑电动汽车的充放电约束、充储电站和配电网的运行约束,构建以充储电站收益最大化为目标函数的充储电站侧优化数学模型;然后,基于改进拉格朗日对偶松弛法,提出该模型的分散式优化求解方法;最后,以某典型城区道路拓扑为例,对比分析不同出行路径、温度、交通路况和调度策略下各充储电站的收益、负荷曲线和计算效率.算例结果表明:所提方法综合考虑多种环境因素,使充储电站的调度结果更加全面实际,且计算效率得到了大幅提升.     

储能与AGC机组协同的鲁棒调度

利用储能所具有的调节速率快的特点参与自动发电控制(AGC)机组调度,对应对风光间歇性具备明显的优势.已有计及储能的调度决策方法往往不能准确刻画储能应对风光间歇性的作用.为此,提出了储能协同AGC机组应对风光间歇性的两阶段鲁棒优化调度模型,将储能与AGC机组在控制中的动作轨迹抽象为任意2个瞬间之间的过程,利用储能所具有的快速充放电特点,弥补AGC机组响应速度的不足,提高其爬坡能力来释放机组的调节潜力,从而应对可再生能源发电的间歇性问题.所提两阶段模型具有解耦复杂、迭代次数多的特点,采用列约束生成(C&CG)算法进行求解.算例结果表明,与不考虑利用储能应对间歇性的模型相比,所提模型具有较强的鲁棒性,可有效降低对电力系统调度的配置需求,在经济和效率上有明显的优势.     

考虑不确定性的高速公路光储充电站选址定容

针对高速公路并网光储充电站选址定容中存在的不确定性,提出了一种基于数据驱动的分布式鲁棒优化的两阶段选址定容方法.阶段1基于蒙特卡洛模拟方法得到充电点的位置,利用整数规划模型确定充电站的位置;阶段2兼顾充电站利益及用户满意度,建立基于数据驱动的分布式鲁棒优化定容模型,通过KL(Kullback-Leibler)散度构建以经验概率分布为中心的概率分布模糊集合描述不确定量,利用风险理论将分布式鲁棒优化模型转化为混合整数线性规划问题,进而对充电站内的充电桩数量及光储容量进行优化.最后,通过环形路网对所提方法进行验证并进行敏感度分析.结果表明:所提方法可行、有效;配置光储设备能降低年均寿命成本;通过控制KL散度公差、样本数量、续航里程、充电功率等能有效平衡系统的经济性与鲁棒性.