农业综合能源系统多场景置信间隙决策低碳调度

针对现代农业园区风-光-垃圾-沼-储联合调度的碳排放问题,构建了基于多场景置信间隙决策理论的现代农业综合能源系统低碳调度优化模型。首先,使用改进的Shapley值法,对碳排放额度进行分摊,得到考虑风险因素的各主体阶梯碳交易价格模型。其次,在各主体阶梯碳交易价格模型基础上,考虑到源荷不确定性,基于多场景置信间隙决策理论构建了现代农业园区运行成本最小和二氧化碳排放量最低的多目标优化调度模型。最后,以我国东北地区某一农业园区数据为例,对所建模型进行验证。算例结果表明,改进的Shapley值使阶梯碳交易价格更贴合实际,同时,园区运行成本降低37.25%,碳排放量减少59.84%,最终实现了多能协调优化,提高了园区低碳环保性以及抵抗风险的能力。     

一种基于多分辨率图像融合的边缘检测算法

边缘检测是图像处理中的一个重要环节。文章提出了一种基于小波变换的图像融合边缘检测方案。该方案具体考察了Log算子、Canny算子和小波变换边缘检测算法,通过提取图像边缘对其特点进行了讨论和比较,再将三种算法边缘检测的结果进行图像融合,得到一幅新的边缘检测图像。仿真实验结果表明,此种方法效果要优于单独采用某种算子获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘提取方法。     

计及风光出力时变相关特性的输电可靠性裕度评估

风-光并网背景下,为准确评估风-光相关性出力及系统输电可靠性裕度(transmission reliability margin,TRM),提出了一种计及风-光出力时变相关特性的TRM评估方法。首先,计及风-光出力存在的时变相关特性和季节特性,提出了基于时变Copula函数的风-光24 h联合出力场景生成方法,所生成的场景为准确评估TRM提供基础。然后,在考虑TRM时间尺度特性的同时,引入GlueVaR度量系统存在的传输能力缺额风险,进而构建了区分决策者不同风险偏好的TRM期望净收益模型。最后,以风-光场景集为基础,利用序贯蒙特卡洛模拟方法生成系统时序运行场景集,结合IEEE-RTS系统利用优化算法求解模型。与以往方法相比,所提评估方法不仅提高了风-光出力场景生成的精度,而且保障了系统的可靠经济运行,实现了TRM的差异化评估。     

基于多方势博弈的综合能源系统运行优化

随着居民用能量的不断升高,综合需求响应已经成为保障上级能源网安全稳定、提高能源转换效率和挖掘需求侧潜力的重要手段。针对考虑综合需求响应的综合能源系统中各方参与者最优决策问题,文章基于势博弈理论建立了以各方收益最大为目标的运行优化模型。模型在考虑电、热、冷多能互补的前提下,引入综合能源系统运营商并和用户、上级能源网进行交互。构建了模型对应的势函数,将求解模型的纳什均衡转化为求解势函数最优值,并采用分布式优化算法求解。仿真模拟结果表明,所建模型可以较快求得纳什均衡解,在用户利益不受损的前提下增加了运营商的收益,削减了峰谷差,提高了电网稳定性。     

基于Copula-UCVaR风险度量的风电场投资时序规划

文章将调峰充裕性风险和经济价值考虑到风电场群和常规机组的有机协调中,并据此提出了一种风电场投资时序决策方法。首先,为衡量风电场投资的经济价值,结合期权理论构建了经济价值评价模型。其次,为了研究风速相关性对调峰充裕性风险的影响,并且考虑投资者的风险偏好,在利用Copula函数描述风速相关性之后,提出了基于改进的考虑投资者风险偏好的条件风险价值（conditional value-at-risk with the utility function,UCVaR）指标。进而建立了双层规划模型,综合评估了经济价值和调峰充裕性风险,并结合蒙特卡洛模拟和遗传算法进行求解。最后,算例给出了6种情景下的最优时序方案,计算结果表明了风速相关性、投资者的风险偏好和风险度量指标的选择都对风电场投资时序规划有较大的影响。