智能电网中终端用户的双向能量交易算法

针对智能电网中配备有可再生源收集装置和储能电池的终端用户,基于能量收集的随机性、电价变化和电池的存储能力,研究终端用户与电网的双向能量交易问题,目的 是最大化用户的收益.采用李雅普诺夫优化理论提出的实时算法复杂度低,且不需要知道用户能量需求、电价变化和可再生源到达的统计特性.理论分析表明,所提算法可使优化目标无限趋于最...     

动态电价下混联水电站群运营方式研究

随着发电侧电力市场的开放和"厂网分开、竞价上网"的实施,具有峰谷电价意义的动态电价必将取代单一的电价体制.从发电侧角度,研究在给出一种动态上网电价模式时,利用创建的基于动态电价的混联水电站群优化调度多维动态规划模型来寻求收入最大的调度策略.     

非线性电池模型下能量收集通信系统功率控制

针对发送端配备能量收集设备的无线通信系统,基于Lyapunov优化框架,提出了一种以最大化长期平均传输速率为目标的在线功率控制策略.功率决策算法中考虑了可充电电池充放电过程中的能量损失,采用非线性数学模型来描述充放电效率.将电池电量的约束条件转为能量虚队列的稳定性要求,将需要最大化的传输速率的相反数作为惩罚项,在仅拥有当前信道状态和电池状态的条件下,通过使漂移加惩罚最小化,在满足约束条件的同时最大化平均传输速率.仿真结果显示,所提算法的性能略低于离线注水算法,优于贪婪算法和半功率算法,也优于同样采用Lyapunov方法、但没有考虑充放电效率的现有其他算法.     

时变动态电路的时变伴随模型分析法

文中提出一种时变动态电路瞬态分析的有效方法─—时变伴随模型分析法．基于梯形算法推导出时变ＬＣＭ（电感、电容、互感）元件的一种新的时变伴随模型．与其它方法相比，该方法具有模型简单、直观，计算机编程容易和运算量小等特点．适当地控制步长ｈ可获得满意的计算精度．     

智能电网中电动汽车充电的自适应电价控制方法

针对电动汽车的充电提出一种电价控制策略。聚合管理者集中管理电动汽车的电池,并且考虑用电高峰时电网的电能供给有限,通过电价控制调整充电的需求量。采用自适应动态规划,通过在线网络训练,得到最优的电价策略。仿真结果表明,该自适应电价控制方法能够通过学习电动汽车的移动性和充电过程,从而调整实际充电需求量至期望水平,保证智能电网的稳定运行。     

基于动态分时电价的含电动汽车电网无功优化策略

电动汽车大规模无序充电会导致电压下降、网损增加、变压器寿命下降等问题,传统无功补偿设备往往灵活性较差,不能主动适应电动汽车带来的随机性、波动性.因此,提出了一种基于动态分时电价的含电动汽车电网无功优化策略,该策略首先根据预测无功负荷值制定动态分时电价,结合消费者心理学原理量化车主对电价刺激的响应,通过改变充电装置的运行...     

混合供电发射机的能量调度和自适应功率算法

针对混合供电的点到点无线通信链路,讨论了能量收集过程、数据到达过程以及衰落信道统计分布均未知情况下发射机的能量调度和自适应发送功率问题,目的是在保证通信系统一定性能的要求下最小化传统电网的能耗,即有效利用可再生能源的能量.基于Lyapunov优化提出一种低复杂度动态算法,理论证明了该算法可使优化目标无限趋于最优,同时保证最大数据时延不超过用户要求.仿真结果表明,提出的算法在性能和数据时延上都优于其他2种贪婪算法.     

基于实时电价机制的微网多时间尺度能量管理研究

实时电价机制在本质上是分时电价机制的一种,但能反应每小时甚至更短时间段的电价波动。部分调度策略的制定依赖峰谷时段的划分,在仅有实时电价信息时无法有效执行。提出了一种基于实时电价信息的多时间尺度优先级调度策略,通过优先级信息将多个时间尺度紧密结合起来。根据主网实时电价信息与微网内柴油机单位发电成本之间的数量关系,确定日前每小时柴油机、网间交互功率、储能的优先调度顺序,直接指导日内短时间尺度调度,克服电价时段的划分对制定调度策略的影响。运用鲁棒优化处理风光出力不确定性。最后以一并网型微网为例,分析优先级调度策略对实时电价机制的适应性以及在充分利用可再生能源、保证微网经济可靠运行方面的优越性。     

基于动态规划算法的增程式汽车能量管理研究

针对增程式汽车存在的经济性问题,本文以运动型多用途汽车(sport utility vehicle, SUV)为例,采用动态规划算法,优化增程式汽车能量管理控制策略。给出了增程式汽车结构及主要参数,并基于AVL/Cruise模型,搭建增程式汽车关键部件模型,基于动态规划模型及动态规划的基础理论,提出增程式汽车全局动态规划控制策略求解方法,同时采用AVL Cruise中的Interface模块与Matlab/Simulink进行联合仿真。仿真结果表明,在功率跟随和动态规划两种控制策略下,功率跟随的燃油消耗为0.56 kg,动态规划控制策略的燃油消耗为0.53 kg,与功率跟随控制策略相比,燃油消耗大约减少了5.6%,经济性明显提高,说明动态规划算法的控制更加精确,效果更好,而且动力电池荷电状态(state-of-charge, SOC)大幅变化的次数少,发动机大致工作在高效区域。该研究达到了减小等效燃油消耗的目的,具有广阔的应用前景。     

集群时变拓扑下的链路修复

针对集群拓扑的时变特性引起的网络分割问题,设计了一种多目标的协同修复方法。基于拓扑修复模型,将链路修复节点引入,建立了信道链路模型。通过多目标链路约束,设计了多目标链路优化算法。结果表明：该算法通过解密集度策略以及速率约束策略,实现了最优的通信位置规划。通过扩大种群数,该算法取得较为精确的帕累托最优解集,能够在两个分割网络间确定最优的通信位置,实现了分割网络间的数据投递。     

基于动态能耗模型的微电网经济运行优化

微电网系统是一个具有多能源输入的综合性能耗网络系统,系统高昂的运行成本已成为其大规模推广应用的一个关键性障碍。针对微电网系统内冷、热、电等多种负荷的能耗特性及能耗设备的运行特性,采用智能算法对数据进行分析拟合,得到系统内各能耗设备的动态能耗模型。通过分析一次能源对冷、热、电三种负荷的转换利用方式及各能源之间的互补关系,构建了微电网系统的经济运行优化模型,采用量子行为粒子群优化算法对其进行优化求解,得到系统的最佳能源结构及综合运行成本。考虑不同季节下系统的运行特点及负荷特性,利用不同的算例对所提模型的有效性和可行性进行了验证。     

基于基站休眠技术的无线通信网络能源协作策略

有效提高无线通信网络能源效率,降低能源成本,提升通信服务质量,一直是通信领域重要的研究课题. 本文利用基站休眠技术关闭低负载状态或处于空闲状态的基站,联合能源采集技术采集清洁能源供基站和其他系统使用,通过系统能源协作降低能源的浪费,该协作模型是一个约束优化问题,使用一种动态权重约束优化处理算法对模型进行求解分析. 实验表明,本文提出的系统模型能有效降低网络能耗,提高通信速率.     

模型库动态管理技术研究

提出一种以VC 6．0为开发平台，实现用户对模型库动态管理技术，并利用该技术开发应用程序界面。该技术特点是用户可建立适合自身特定领域的模型库，并可根据信息的变化，适时修改模型库中的模型。该技术在机电液通用仿真系统的元件模型库创建中得到应用，友善性良好。     

面向智能电网负荷调节的自适应储能系统控制

提出一种自适应储能系统控制方法,对智能电网中电动汽车的动态无线充电负荷进行调节.该方法在系统代价函数中联合考虑电网侧功率的变化率和充放电对电池寿命的影响,采用自适应动态规划算法,通过在线神经网络训练,估计并最优化系统长期代价,从而得到近似最优的储能系统控制策略.仿真结果表明,该方法能有效降低电网侧功率的斜率,使负荷更加平稳,同时延长储能系统中电池的寿命.     

用能价格对住宅分布式能源系统的导入影响分析

根据居民用能价格变化,分析探讨了住宅分布式发电系统的经济性,得出了在实施阶梯电价后,上海地区光伏发电系统已具有实际的导入价值,而燃气热电联产机组则因为阶梯气价经济性较差,不具有实际导入价值.     

基于自适应动态规划的能量管理系统研究综述

自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming, ADP)作为最优控制领域的研究热点,其在能量管理系统(Energy Management System, EMS)领域中有着广泛的应用。ADP算法是通过系统输入输出数据自适应调整控制策略实现优化控制,尤其在解决复杂非线性系统最优控制问题方面具有强大优势。本文介绍了ADP算法的研究进展及其在EMS领域的应用,分析了该算法在离散EMS和连续EMS的研究现状和算法实现方式,并介绍了实时自适应动态规划(Real-time Adaptive Dynamic Programming, RT-ADP)算法及其应用的可行性。     

小蜂窝认知网络中基于干扰和能量效率的动态频谱管理

针对基于非授权频段的小蜂窝认知网络中的抑制干扰和降低功耗问题,提出了干效性的概念,即传输每比特数据所产生的干扰.建立基于能效性和干效性的多目标收益函数,以最大化长期折扣收益为目标,利用随机动态优化理论中基于马尔科夫决策过程的Restless Bandits模型,计算其最优频谱管理决策,给出了动态频谱管理决策的过程.该方法具有分布式和动态特性且计算复杂度较低.仿真结果表明该方法能显著提高系统收益能效性、干效性等性能.