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1.
随着能源互联网的发展,在未来多能源网络将深度耦合的大背景下,传统的电网调度模式已不能够满足对多能源系统协同优化的要求,电动汽车的大量推广也给制定更合理的调度策略,支撑多能源系统运行带来了新的挑战和机遇。基于上述背景,文中考虑电网潮流、天然气网潮流、能源中心供能和电动汽车出行及充电需求等约束,利用模糊理论处理电动汽车总体需求及风电出力的不确定性,以全系统供能成本和污染物排放最小为目标,建立了计及大量电动汽车接入下的多能源系统协同调度模型,并采用内点法进行求解。最后,以典型的11节点多能源系统为算例,分析了电动汽车不同充放电模式和不同能源中心结构下的调度策略及效益,并比较了不同接入车数与不同置信水平下的调度结果,验证了电动汽车参与多能源系统的协同调度能够提升系统运行的经济性。  相似文献
2.
针对电网企业在碳排放评估时忽略电能产生和传输过程的问题,引用比例分享碳排放模型对电网进行碳排放评估。在考虑经济性和安全性的前提下,引入网损的总碳排放率指标,建立了基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的电网碳排放优化模型。该模型将目标函数值作为个体适应度值的评估依据,并通过量子旋转门对动作进行调整,最终选出最优个体和其相应的目标值。IEEE 39节点仿真实例表明 QGA可更好地解决电网碳排放评估和优化等问题,且与传统遗传算法相比,QGA具有更好的适应性。  相似文献
3.
考虑到实际通信网络中不可避免受到传输时延、噪声以及时变拓扑等因素的影响,提出一种计及非理想通信环境的经济调度鲁棒协同一致性优化算法。通过引入虚拟一致性变量,使得智能体之间的通信拓扑更加灵活,方便机组的即插即用,从而解决了时变拓扑下的一致性协同。在一致性计算中引入了一致性增益函数,有效抑制了传输噪声和时延。IEEE 39和118节点算例仿真表明:所提算法适用于非理想通信网络下的一致性经济调度,在保证收敛性的同时,可以获得较为满意的优化结果。  相似文献
4.
在CPS指令动态分配过程中,应用单智能体Q(λ)算法下的CPS合格率虽然可以满足要求,但还存在收敛速度较慢、寻优空间较小等问题.为此,提出应用多智能体相关均衡强化学习的方法来弥补单智能体强化学习的不足.根据调频时延将AGC机组分成煤电、气电和水电等类型,对CEQ(λ)应用于这n类智能体组成的CPS调节指令动态分配进行研究分析.标准两区域模型及南方电网模型仿真研究表明:多智能体CEQ(λ)算法适用于随机、机组组合复杂的互联电网CPS指令动态最优分配,能有效提高系统的适应性、鲁棒性和CPS考核合格率.  相似文献
5.
针对电力系统运行过程中负荷及故障的不确定性,在经济调度中引入风险评估原理,并提出了一种全新的基于知识迁移的细菌觅食强化学习优化算法。该算法将细菌觅食算法的寻优模式与Q学习算法的试错迭代机制结合,利用多主体协同合作来更新共有的知识矩阵,并以基于知识延伸的维度缩减方式避免了“维数灾难”。在预学习获得最优知识矩阵后,利用知识迁移加速在线学习进程。IEEE RTS-79测试系统的仿真结果表明:所提算法在保证获得高质量最优解的同时,寻优速度可达经典智能算法的9~20倍,适合求解大规模复杂电网的风险调度快速优化。  相似文献
6.
随着能源互联网的提出,传统的单一能源优化利用模式正在发生变革,多种能源网络协调优化模式展现出广阔的发展前景。在此背景下,首先以能源中心建模方法建立了多能源系统的联合优化调度框架,在此基础上构建了计及含阀点效应供能成本和碳排放目标的典型多能源系统联合优化调度模型。其次,对于此不连续可微、非凸的非线性问题,以知识迁移Q学习算法和内点法构成级联式算法进行求解,即上层Q学习以机组有功功率作为动作变量,下层以内点法求解机组有功功率确定后的多能源系统优化模型,并通过知识迁移提高求解效率。最后,以33能源中心测试系统为算例的仿真分析,验证了所提模型及算法的有效性。  相似文献
7.
为解决电动汽车的大规模实时优化调度问题,根据接入电动汽车不同的期望充电完成时间,将其划分为若干个不同优先级的电动汽车集群,在满足车主充电需求、配电网安全运行的同时,建立了考虑电动汽车充放电的大规模集群实时优化调度模型。该调度模型主要分为两个层次:首先,采用灰狼优化(GWO)算法对上层调度进行求解,从而获得各个电动汽车集群的充放电策略;然后,利用提出的能量缓冲一致性算法,制定出集群内的各辆电动汽车的底层充放电策略。仿真算例表明:所搭建的集群优化模型能明显降低电动汽车的大规模实时优化调度难度,同时,GWO算法和能量缓冲一致性算法在求解电动汽车的大规模优化调度问题上,更具有实用性和快速性。  相似文献
8.
为提高区域电网自动发电控制(automatic generation control, AGC)的控制性能指标,利用接入电网的大规模电动汽车参与AGC.在满足车主充电需求的前提下,建立了电动汽车的实时上下调节容量评估模型.在此基础上,构建了电动汽车集群与传统水电、火电机组的AGC功率分层分配框架.为满足上层不同类型机组的快速经济分配,提出了一种深度交互教学(deep interactive teaching-learning, DITL)优化算法进行求解,该算法在标准教学优化算法的基础上,将单个班级扩展到多个班级,并采用小世界交互网络构建不同教师/学生之间的交互网络,从而提升算法的全局搜索及局部搜索能力.在电动汽车集群内部,则根据调节成本系数实现第二层不同局部控制中心的AGC功率分配,然后根据充电时间裕度排序实现不同电动汽车的底层AGC功率分配.海南电网仿真算例表明:该文所提的上层分配框架可有效实现电动汽车与传统水火电机组的协调,DITL算法能有效提升AGC的动态控制性能,降低系统的调节成本.  相似文献
9.
结合电网能流和碳排放流的传输特性,建立了电网最优碳-能复合流的数学模型,并提出了基于群智能的多步回溯Q(λ)强化学习算法,有效解决了电网碳-能复合流的动态优化问题.其中以线性加权的方式把电网网损、碳流损耗和电压稳定设计为奖励函数,通过引入粒子群的多主体计算,每个主体都有各自的Q值矩阵进行寻优迭代.IEEE118节点仿真结果表明:较传统Q(λ)算法本文所提出算法能在保证较好全局寻优能力的同时,收敛速度至少能提高10倍以上,为解决实际大规模复杂电网的碳-能复合流在线滚动优化提供了一种快速、有效的方法.  相似文献
10.
针对微电网孤岛运行模式下新能源发电强随机性导致的系统频率波动,提出了基于多智能体相关均衡强化学习(Correlated Equilibrium Q(λ),CEQ(λ))的微电网智能发电控制方法.在所搭建含有光伏发电、风力发电、小水电、微型燃气轮机和飞轮储能的微电网负荷频率控制(Load frequency Control,LFC)模型基础上,以频率偏差作为状态输入,提出了一种微电网孤岛运行模式下的CEQ(λ)智能发电控制器.仿真结果显示,与PI控制、单智能体R(λ)控制相比,CEQ(λ)控制器具有更好的在线学习能力,能显著增强孤岛微电网的鲁棒性和适应性,有效提高了频率的考核合格率.  相似文献
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