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1.
在综合能源系统背景下,提出一种基于主从博弈机制的配电—气能源系统与多个综合负荷聚合商的互动均衡模型。考虑次日能源价格的制定,配电—气系统以总利润最大化为目标求解日前最优能流。在价格机制作用下,综合负荷聚合商通过优化能源配置降低自身能源购置成本,从而实现配电—气系统与综合负荷聚合商的互利共赢。为求取主从博弈均衡解,采用二阶锥松弛(SOCP)和罚凸凹过程(PCCP)消除配电—气系统优化模型中的非凸源,并应用KKT条件和强对偶理论将原模型转化为单层凸优化模型。由此通过迭代求解混合整数二阶锥规划问题逐渐缩紧配气网管道气流松弛域,最终获得博弈均衡解。最后,以IEEE 33节点配电网和20节点配气网构成的系统为例进行仿真说明,所得结果验证了文中模型及方法的有效性。  相似文献   
2.
为解决电力系统中存在的多种时间尺度下经济调度和发电控制的协同问题,即长时间尺度下优化,短时间尺度下优化和实时控制的问题,本文提出了一种统一时间尺度的实时经济发电调度和控制框架,并为该框架提出了懒惰强化学习方法(Lazy reinforcement learning,LRL).该方法将懒惰控制器引入以人工社会——计算实验——平行执行和社会系统为基础的强化学习中,使得机组组合,经济调度,自动发电控制和发电命令调配的问题有机结合在一起,取代过去传统的发电控制框架.为了减少仿真所需的真实时间,平行系统包含多个虚拟系统和一个真实系统.仿真实验比较了懒惰学习算法,松弛人工网络以及4608种组合常规发电控制算法在IEEE新英格兰10机39节点仿真系统的控制效果.实验表明,懒惰强化学习方法的控制效果最优.仿真结果验证了懒惰强化学习方法在基于ACP和社会系统的REG框架下具有有效性和可行性.  相似文献   
3.
针对能源互联网中的海量分布式设备和电动汽车的需求,利用C#和Java编程语言设计并开发面向能源互联网的能量管理系统。该系统采用典型B/S 架构,以Asp.Net动态网页开发技术和数据库技术为核心,由云端后台算法、云端服务器的MySQL数据库、前端的网页三大部分构成。详细介绍了软件平台的系统框架,分为上下两层。其中,上层为日前-实时协同的多时间尺度能量管理系统模块,下层包含分布式设备协调控制子系统和电动汽车协调控制子系统。最后,通过仿真算例分析,能量管理系统能对海量的分布式设备和电动汽车进行优化调度,验证了该软件的可移植性、有效性和实用性。  相似文献   
4.
5.
非侵入式负荷监测与分解(NILMD)是获取电器用电信息的关键技术,针对当前NILMD缺乏考虑不同电器关联运行的用电模式和电器状态的强波动性以致分解精度低的问题,提出一种计及电器状态关联规则的新型负荷分解方法。通过仿射传播聚类提取电器的运行状态,基于互信息熵,运用关联规则算法挖掘电器状态的关联性;调整含关联规则的样本权值并结合k近邻算法实现状态辨识;利用极大似然估计完成负荷功率分解。测试算例验证了所提方法的有效性和准确性。  相似文献   
6.
为了有效应用数字化技术提供的精细化地理与负荷信息,根据中压配电网的基本特点,将配电网中的元件抽象为图论中的节点和支路,以经济性和可靠性为目标,建立一种新型的大规模中压配电网双Q规划模型;将0-1变量编码方式转化为序列整数编码方式,降低模型求解的复杂度;提出精英蚁群Q算法,并利用该算法求解辐射状网架,根据最短路法和联络优先原则设置联络线,经过反复迭代得到闭环最优网架。广州某新建园区的算例结果验证了所提模型与算法的有效性。  相似文献   
7.
设计了光伏逆变器无源分数阶滑动模态控制器(Passive Fractional-Order Sliding-Mode Controller, PFSMC)来实现不同运行条件下的最大功率跟踪。首先,基于跟踪误差构建储能函数,保留系统阻尼有益项以提高跟踪速率,并完全补偿其他的系统非线性以实现全局一致的控制性能。随后,引入分数阶滑动模态控制(Fractional-Order Sliding-Mode Control, FSMC)作为附加控制输入对储能函数进行能量重塑以提高光伏逆变器的动态响应性能,同时分数阶滑动模态的引入可大幅提高闭环系统的鲁棒性。为验证所提控制器的有效性,进行了两种算例研究,即光照强度变化和电网电压跌落。仿真结果表明,PFSMC与常规PID控制、无源控制(Passivity-BasedControl,PBC)和FSMC相比,其能在各类工况下实现最快的动态响应以及最低的超调量。最后,基于d Space的硬件在环实验(Hardware-in-the-Loop, HIL)验证了所提算法的硬件实现可行性。  相似文献   
8.
9.
10.
在现代互联大电网背景下,研究了多区域强鲁棒性的智能发电控制策略。在Q学习的架构下,将深度神经网络的预测机制作为强化学习的动作选择机制,提出了一种具有强鲁棒性的深度Q学习算法,设计了基于该算法的智能发电控制器。针对智能电网下的智能发电控制问题,在多智能体系统的框架下采用所提深度Q学习算法进行控制,并与传统的PID、Q学习和Q(λ)算法进行对比。在IEEE标准2区域和以南方电网4区域为背景的仿真模型(采用了23 328种不同模型参数)中进行数值仿真,仿真结果验证了所提深度Q学习算法的可行性和有效性,也验证了所设计控制器的强鲁棒性。  相似文献   
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