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实时电价是需求侧管理策略的重要手段,是解决智能电网供需平衡的理想需求响应机制,能起到削峰填谷的作用。为此,为智能电网设计了一种分布式实时电价算法:基于改进对偶分解的近端中心算法,求解用户总效用与电能供应商成本之差最大的优化问题。在此算法中,对偶问题的拉格朗日乘子即为实时电价,通过迭代更新拉格朗日乘子,形成电能供应商的实时电价与用户的实时能耗水平之间的互动,算法最终为每个用户找到最优的能耗水平(即用户的总效用最大化),同时使得电能供应商的成本最小化。所提算法既保留了问题的可分离性,又加快了收敛速度,克服了基于对偶分解的次梯度法求解该优化问题在用户规模较大时收敛慢甚至不收敛的缺点。仿真结果充分表明了所提算法具有快速收敛的特性。 相似文献
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智能电网实时电价研究综述:模型与优化方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在智能电网中,实时电价(real-time pricing,RTP)是解决智能电网供需平衡的理想需求响应机制,具有节能环保、保障用户和电能提供者最大化效益等方面的优势.在分析实时电价机制优化模型国内外发展现状基础上,总结出了实时电价优化模型:从用户的总需求量水平出发建立优化模型.相应地,总结了解决这一模型的优化方法:对偶法、内点法、分布式迭代法(分步式法)以及博弈论等优化求解方法.最后,展望了智能电网中实时电价机制的进一步研究方向. 相似文献
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