基于AEPSO-BPNN的光伏阵列多场景参数辨识

针对光伏阵列内部机理较为复杂、参数难以快速准确辨识的问题,提出了一种自适应进化粒子群算法优化BP神经网络（AEPSO-BPNN）的模型建立和参数辨识方法。通过引入自适应、进化和重构等改进策略,可以提高粒子群算法的收敛性能,并将其对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,使神经网络算法在迭代后期不易陷入局部最优解,以提高参数辨识的精确度和速度。根据光伏阵列的实测输出电流和理论计算电流的差值,并考虑环境变化对内部参数的影响,构造均方根误差函数作为算法的适应度函数,从而将复杂的多参数辨识问题转化为带约束条件的非线性多变量最优化问题。最后采用多场景法,验证算法在不同光照强度和温度下的适用性和效果,并与其他算法进行对比,仿真结果表明该算法在误差、收敛速度和运行时间上有较大优势。     

基于多群体协同进化的电力市场均衡模型

可再生能源配额制及绿证制度作为一种新型的市场交易政策,能够极大地促进新能源的消纳。考虑配额制及绿证制度引入后,电力批发市场和绿证交易市场存在耦合的影响关系,市场中发电商存在相互博弈行为。基于电力市场均衡策略,建立了两个市场协同下的多寡头非合作博弈模型。在电力批发市场中,发电商以古诺形式参与市场竞争。在绿证市场中,绿电商以供给函数形式进行绿证竞争。针对博弈模型,采用多群体协同进化算法对纳什均衡点进行求解,重点对两种市场交互下的发电商策略性行为进行分析。仿真结果表明了模型的有效性及算法的可行性。     

非侵入式电力负荷多目标分解框架

现有基于最优化的非侵入式负荷分解方法存在两个问题:使用一到两个特征对家庭负荷的分解效果差;而使用三个及以上特征作为用电设备辨识的目标函数难度高。提出非侵入式电力负荷多目标分解框架,解决传统方法利用特征数少、加权系数难确定等问题。以有功功率、无功功率、视在功率、谐波和电流波形作为电器运行状态的目标函数,建立多目标优化负荷分解模型。利用多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm,MOEA)对实测用电数据进行负荷分解求得Pareto最优解集。最后通过多准则决策方法选出识别结果。实验结果表明,增加特征可提高MOEA算法对多个用电设备同时运行时识别准确率,且与当前主流算法相比,所提框架对家庭负荷分解的准确率更高。     

基于演化博弈的用户综合用能行为决策方法研究

随着综合能源市场中人们的能源消费形式日趋多样化,如何根据用户用能需求的变化特征分析用户群体的综合用能行为决策是目前亟需解决的重要问题。针对该问题,提出了一种基于演化博弈的用户综合用能行为决策方法。首先,考虑居民、大工业以及商业用户在内的三类用户,基于主客观组合赋权法构建了一种计及用户用能特性和用户舒适度因素的效用模型。在此基础上,基于演化博弈方法提出用以描述用户用能选择动态过程的博弈模型。最后,利用分布式迭代求解方法对模型进行求解。基于仿真算例的结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于混沌DESAPSO算法的无人机三维航迹规划

粒子群(PSO)算法易陷入局部最优,将其运用于无人机三维航迹规划会导致航迹品质不高,针对这一问题,提出了将差分进化(DE)算法、模拟退火(SA)算法嵌入PSO算法中,构成混沌差分进化模拟退火粒子群(DESAPSO)算法,从三个方面提高了航迹品质:一是利用DE算法的变异、交叉及竞争选择增加种群多样性;二是利用SA算法概率突跳能力跳出局部最优解;三是对PSO算法参数进行混沌优化,进一步增强种群多样性.仿真结果表明:混沌DE-SAPSO算法改进航迹品质效果明显,获得了满意的无人机三维航迹.     

两主两从博弈下的装备维修器材供应链协调研究

以相互竞争的两条装备维修器材供应链作为研究背景,提出了一种基于Stackelberg主从博弈的激励协调模型,并通过最优反应动态思想给出求解该模型的一般思路,结合粒子群优化算法对军事算例进行仿真,对比分析供应商合作与非合作下的计算结果,供应商非合作下奖金激励策略可以有效实现供应链协调,但供应商若能实现合作,将使供应商达到利益最优化,可忽略奖金激励的影响.     

基于演化博弈的建筑工人流动行为研究

建筑劳务市场处于不完全信息条件下,建筑工人流动与用工企业挽留呈现动态博弈关系。运用演化博弈论的思想和方法,构建演化博弈模型,分析不同条件下演化稳定策略,探索用工单位的挽留措施对建筑工人流动行为的影响。结果表明,目前用工模式下,用工单位是否采取挽留措施,建筑工人均会选择流动。政府作为第三方,应该积极推动目前用工模式改革,引导建筑工人有序流动。     

考虑有限理性的电力系统连锁故障多阶段动态博弈防御模型

为了防御由连锁故障引发的大停电事故,提出一种考虑参与人有限理性的连锁故障多阶段动态博弈防御模型。基于故障方的有限理性假设和故障方行动的关联性假设,综合考虑元件自身故障、外界环境、潮流转移和隐性故障等因素对元件停运概率的影响,提出基于实时运行条件的元件停运概率表征有限理性的故障方不完美的选择能力;根据可掌握的事故状态信息,提出潮流转移严重度和系统失负荷严重度表征故障方追求自身利益的意识;基于风险分析方法,生成故障方的策略集合。从风险理论的角度出发,将运行风险作为收益函数,用于定量评估防御方行动的有效性。以IEEE 39节点系统为例,验证了所提模型的合理性。     

基于动态博弈的矿工不安全行为研究

针对矿工不安全行为选择的问题,首先建立安全监督检查人员与矿工间的动态博弈模型;其次分析不同情形下动态博弈的子博弈精炼纳什均衡及结果;最后实证分析验证模型的适用性,提出具有延续累积特征的激励约束机制。     

计及户用分布式电源的合作博弈智能用电技术

在智能电网环境下,参与需求侧管理的居民用户可以根据发布的实时电价进行合适的家庭负荷用电安排。文中考虑分布式电源作为居民用户电力自发自用的一种方式,提出基于合作博弈的居民用户智能用电技术。在建立用户电力消耗模型、用电成本模型和负荷控制模型的基础上,将需求侧居民智能用电技术描述为一个合作博弈模型,模型中以多个用户作为博弈参与者,以用户的日负荷用电安排作为参与者的策略。该合作博弈模型在纳什均衡解处,各用户的能源消费最小。算例仿真结果表明,用户参与合作博弈的负荷用电安排可有效降低其电费,且当用户配有分布式电源时,电费将进一步降低。