考虑需求响应的微电网优化调度

目前，可再生能源的不确定性、需求侧响应和多目标优化问题已成为微电网优化的主要研究课题.针对这些挑战，提出了一种考虑环境成本和需求响应的优化策略.使用燃料电池机组、热电联产机组、储能系统相结合的互补发电方式，以应对大量可再生能源并网的不确定性.以微电网经济成本和环境成本最小化为目标，采用激励补偿与分时定价相结合的需求响应方法对客户消费的电量进行建模，并根据时间组数据和不同时段的电量构建24 h弹性矩阵和激励补偿，进一步得到最优的电力负荷需求值.采用多目标粒子群优化算法和Pareto最优解理论对设计案例进行求解，仿真结果表明：当用户100%参与需求响应时，微电网的综合成本相对于用户未参与需求响应时降低了19.1%,污染气体总排放量降低了18.2%;考虑环境成本时，微电网的污染气体排放量相对于未考虑环境成本时降低了10.13%,证明了所提策略的有效性.     

考虑需求响应的主动配电网协调调度策略研究

需求响应作为削峰填谷的一种重要资源,在主动配电网调度策略中的作用越来越突出。文章建立了基于需求响应的电力系统双层调度模型。上层模型是包含基于激励的需求响应的系统动态经济调度模型,下层模型是基于价格的需求响应的协调模型。改进的IEEE30节点系统仿真结果表明,文章提出的模型可以充分调动需求响应参与削峰填谷的积极性,降低主动配电网总运行成本。     

高弹性电网下考虑需求响应的多时间尺度优化调度策略

台风灾害下,需求响应能为电力系统提供灵活的负荷削减能力,考虑需求响应有利于提高电力系统抵御台风灾害的能力.为了响应电网的高弹性建设需求,提出考虑需求响应的多时间尺度优化调度模型.首先,在台风经停全时间尺度下,针对激励型需求响应的不确定性建立容量-成本模型和机组等效出力模型.其次,引入台风灾害下线路实时故障率,以支路过载...     

考虑灵活性的含分布式光伏配电网双层优化调度方法

间歇性分布式光伏电站的大量接入,增加了配电网运行的不确定性,给配电网的运行灵活性带来很大的冲击.首先分析配电网中,与主网联络点、储能和需求响应负荷所能够提供灵活性大小的计算方法;然后,建立考虑灵活性的含分布式光伏配电网双层优化调度模型,上层模型求解在某一光伏电站出力场景下最小化配电网运行费用的调度方案,而下层模型则求解...     

考虑需求侧响应的电气设备调度混合分散式优化

为了缓解用能持续增加对电力系统造成的负担和解决大规模电气设备联合调度时的优化计算问题,提出了考虑需求侧响应的大规模可控用电设备和储能设备的混合分布式优化调度方法。首先建立可控用电设备负荷和储能设备的数学模型,在此基础上,构建了以系统和各设备运行特性为约束,以系统购电费用、用户不满意费用和储能设备损耗费用之和最小为目标函数的混合整数非线性集中式优化数学模型。其次,针对此高维、多目标和多约束且难于求解的非线性集中式优化模型,采用拉格朗日松弛法将其分解为两个子问题,即分别对应可控电气设备负荷的优化调度问题和储能设备的优化调度问题。而且,对于前者又可进一步分解为各可控电气设备负荷的优化调度子问题并通过内点法求解计算;对于后者又可分解为各个储能设备问题的混合整数线性优化调度子问题并通过Benders分解法并行求解计算。然后,为了验证所提混合分布式优化方法的有效性及其优越性,基于算例,对比分析集中式和分散式优化调度时的目标函数值和电气设备优化调度结果,不同规模电气设备对集中式和分散式优化方法计算效率的影响。根据结果可见,所提优化调度方法与集中式优化方法的目标函数值基本一致,但所提方法对应的电气设备优化调度结果可以很好地响应分时电价策略,储能设备削峰填谷效果好;而且所提混合分布式优化方法可以降低优化问题的求解复杂度,计算效率高,几乎不受电气设备规模的影响。     

考虑灵活性需求的电力系统优化调度

提出一种考虑灵活性需求的电力系统优化调度方法.基于多维Copula函数构建风光出力联合概率分布模型,以描述其时空相关特性,并利用该模型进行随机生产模拟.构建量化指标来评估电力系统的灵活性裕度,并以经济性最优为目标,建立考虑灵活性需求的随机优化调度模型.基于确定性等价转化方法和分段线性化方法,将上述随机非线性规划模型转换...     

Optimal Micro-Task Scheduling for Multi-Hop D2D-Enabled Mobile Edge Computing

基于多跳D2D通信的移动边缘计算网络最优子任务调度算法

高林,张钦宇

（哈尔滨工业大学（深圳） 电子与信息工程学院,广东 深圳 518055）

中文说明：

互联网的快速发展和5G/6G时代的来临带来了海量数据,给云端数据中心造成了巨大的数据流和计算压力。移动边缘计算通过利用网络边缘端和移动端的海量设备资源,可有效缓解日益激增的数据和计算压力。本文研究一个基于移动端设备资源共享的移动边缘计算场景,其中邻近移动设备通过多跳D2D通信相互连接并进行资源共享。本文主要研究上述场景中的子任务分割和调度问题,即每个任务根据其功能和资源需求分割为多个顺序的子任务（如数据下载子任务、数据处理子任务、数据上传子任务）,并为不同子任务调度不同的资源。本文主要关注子任务最优调度问题,建立了一个任务失败概率和能量消耗联合最小化的复杂优化问题,并提出了线性松弛方案将其转换为实际可解的整数规划问题。仿真结果验证本文所提最优调度方案在系统总代价和任务失败概率两个方面的性能均优于其他方案（如任务不分割调度方案和资源不共享方案）。

关键词：移动边缘计算、子任务调度、多跳D2D通信

     

考虑分布式电源的配网自动化方案

针对分布式电源高渗透率配网的故障恢复问题,提出了一种新的配网自动化方案.在FTU集中控制方式的基础上,引入了多Agent系统来实现分布式电源的分散控制,提高了故障后配网供电的恢复效率,并通过具体实例分析了配电网不同位置的故障供电恢复问题,分析结果验证了该方法的有效性.     

计及需求响应和蓄电池综合损耗的微电网优化调度

文中针对并网型微电网优化运行问题,在充分考虑微电网中需求侧资源的前提下,建立了含风机、光伏、微燃机和储能系统的并网型微电网经济优化调度模型.模型中结合分时电价和需求响应中的可转移负荷,并考虑储能寿命损耗和安全运行条件.构建以系统运行总费用最小和系统净负荷最小的多目标函数.采用遗传算法,通过MATLAB对所提模型进行求解,算例结果表明文中提出的模型在充分考虑可转移负荷和储能实际运行损耗的前提下,实现微网的经济运行.     

计及灵活性需求偏差的综合能源系统分布鲁棒优化调度

为了分析分布式新能源和需求侧灵活响应资源的不确定性对综合能源系统(IES)的影响:首先,建立了IES灵活性供需模型;其次,构建了基于场景概率驱动的IES两阶段分布鲁棒优化模型;最后,采用列与约束生成算法进行迭代求解,通过仿真验证了该模型和求解算法的有效性。相较于传统的IES优化调度,其所提模型减少了系统的总运行成本,提升了系统的灵活性。     

考虑需求响应和联络线交互的含微电网的主动配电网多目标协同调度优化

为实现含微电网的主动配电网各目标主体的综合效益最优,考虑引入需求响应和联络线交互策略,建立上层配电网有功网损最小,下层微电网第一阶段经济性和环保性指标综合最优、第二阶段功率不平衡量最小的双层两阶段调度优化模型.设置节点电压、储能设备荷电状态等越限惩罚项,以保证系统安全经济运行.借助二阶锥和凝聚函数对模型进行简化处理,编...     

响应动态需求的灵活型公交路径优化调度模型

为解决灵活公交乘客需求差异性大、实时变化性大的问题,提出一种考虑乘客动态需求的灵活公交路径优化调度模型.在已知乘客预约需求量、车辆载客容量、车队规模等条件下,根据乘客需求动态变化特征对接驳行程时间进行实时迭代更新,将车辆的运营成本(车辆行驶时间)和乘客的时间成本(乘客上车前等待车辆的时间、实际到达时间与期望到达时间之间的差值)最小化作为目标,构建了考虑乘客动态需求的灵活型公交路径优化调度模型,并采用基于引力模型的启发式算法进行求解.最后,通过实例分析验证了模型和算法的可行性.结果表明:对随机产生的15个需求点的102个出行需求,全部服务完成所需车辆为17～21辆,平均每辆车的旅行时间为24.59 min,100组数据的求解时间均在25.00 s以内,计算耗时平均为12.04 s.可见该优化模型能够在实时调整接驳规划时间的前提下,更大程度满足乘客动态需求,有效减小规划路径的误差,缩短行车距离和乘客出行时间,相比忽略接驳行程时间变化的灵活公交调度模型结果更优.     

计及合环约束的分布式电源与配电网联合优化

针对分布式电源(DG)出力不稳定以及线路负荷波动大对电网造成的不利影响,提出了一种计及合环约束的分布式电源与配电网联合优化模型。上层模型考虑线路拓扑重构,对DG进行选址定容;下层模型计及DG出力的时序特性,动态调整线路拓扑,进一步提升对于DG的接纳,并且优化线路的运行。同时,在重构的过程中考虑合环电流约束以确保方案的可行性,并采用二阶锥松弛将原问题转换为混合整数二阶锥规划。最后,在MATLAB环境下通过cplex求解器,以IEEE33节点模型为例开展仿真分析,验证了所提方法的有效性。     

考虑供电可靠性的智能配电网优化重构

配电网馈线联络的不断加强和配电自动化的建设使网络重构成为可能,通过对网络开关的调度控制来优化调整配电网的网络结构,从而提高配电网的供电可靠性.在传统经济性重构的基础上,进一步考虑了供电可靠性,提出了一种计及网损和系统停电损失的智能配电网优化重构模型,并采用改进遗传算法对IEEE 33节点配电系统进行优化重构问题的求解,结果表明,所提模型和算法具有可行性.