基于双层优化的智能小区用电管理
这是一篇关于需求侧资源,代理商,售电商,双层优化,一主多从,定价策略的论文, 主要内容为电力市场化进程的加快,电动汽车的普及,加之以智能电网技术的支撑,这些为智能用电和售电商以及小区代理商的发展提供了机遇。售电商为小区代理商提供电能支持,小区代理商作为电能“中介”为用户提供电能和服务,代表用户与售电商博弈,售电商与代理商联合为用户提供电力服务。本文针对智能小区内各个利益主体之间的关系问题构建优化模型。首先,结合储能系统快速释放和吸收电能的特点,提出了以储能供应商为主体的智能小区微电网双层优化模型,该模型以储能供应商套利收益最大为上层目标,以智能小区代理商的运行效益最大为下层目标,通过双层优化实现二者的利益均衡;其次,结合电动汽车、光伏,小微储能装置模型提出新的家庭需求侧资源与代理商的双向能量交换模型;最后,提出一主多从优化模型来表现“主(代理商)”与“从(售电商)”之间的博弈关系,为售电商制定最优定价策略,代理商在代表用户与售电商博弈过程中,亦实现自身利益最大,达到售电商、代理商、用户三者间的利益均衡。模型求解上,基于所建立的三个双层优化模型均运用KKT条件转化,形成只包含有上层问题的单层优化问题,运用非线性约束线性化方法求解,特别地,对“一主多从”问题,将其转化成常规双层问题后进行求解。通过算例仿真计算并分析了影响储能供应商利益最大化的相关要素;讨论了需求侧资源与家庭和代理商之间单向与双向交互模式下的经济效益,提出了智能家庭最优能量管理策略;分析了最优的定价以及充电策略,以及参数变化对优化结果的影响,为各利益主体提供了有效的决策依据。
电力市场输配电运营商协调系统运行的决策方法研究
这是一篇关于输配协同,保障性消纳,协调价格,双层优化,风电的论文, 主要内容为随着大量分布式电源(Distribution generator,DG)和可控设备参与到传统配电网中,传统配电网逐渐向主动配电网(Active distribution network,ADN)转变。此外,“中发九号”文件的发布,标志我国新一轮电力改革的启动,文件提出要逐步放开售电侧市场。配电网日益主动化、市场化,使得输配电网间的交互关系愈加紧密。配电运营商(Distribution system operator,DSO)作为配电网的管理者,具备配网管理和市场协调的双重职能。输电运营商(Transmission system operator,TSO)负责组织输电侧现货市场交易,在促进清洁能源消纳中发挥重要作用。在输配协同下进行TSO与DSO决策方法研究,可有效降低复杂大电网整体运行压力,同时调动输配侧电力市场灵活资源,以促进清洁能源消纳。本文首先对传统配电网支路潮流进行建模分析,对模型中电压、电流进行相角松弛,将其转换为Distflow模型。针对Distflow模型支路潮流等式约束非线性问题,引入二阶锥优化理论,并进行二阶锥松弛,从而将Distflow模型转化成线性二阶锥规划模型。基于上述模型,综合考虑配网灵活可控资源,以配网运行经济性为目标,构建DSO协调可控资源的决策模型,分析可控资源的协调配合对配网运行安全性的影响,该决策模型可为配网市场的开展提供技术支撑。其次,在风电参与集中现货市场交易背景下,针对中国电力市场中长期合同交易与现货交易相协调的发展模式,构建风电参与现货交易的TSO决策模型。综合考虑风电的发电能力、日前预测功率和常规机组调节能力,建立风电商和常规机组中长期合同电量分解的日分时电力合同曲线。在此基础上,通过引入能够反映风电预测误差和波动性对系统运行成本影响的风电协调因子,并将风电协调因子作为风电协调价格的设定依据,构建基于风电协调价格的TSO决策模型。该决策模型有助于实现中长期交易与现货交易的有效衔接,发挥集中式现货市场的集中协调优势以促进风电消纳。最后,提出了风电保障性消纳模型,考虑TSO和DSO主从博弈关系,构建考虑风电保障性消纳和风电协调价格的输配协同下TSO与DSO双层决策模型。其中,上层模型是DSO决策模型,下层模型是TSO决策模型。利用(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)KKT方法表示下层TSO决策模型最优性条件,将双层决策模型转化为带均衡约束的数学规划(Mathematical program with equilibrium constraints,MPEC)单层决策模型,并对MPEC模型中互补约束条件以及目标函数中非线性变量乘积进行线性化处理。通过算例分析,验证了所提决策模型能有效调动输配侧灵活资源,发挥配网内可控资源的灵活调节作用,提升了系统对风电的接纳能力。
基于数据与模型混合驱动的售电商收益提升策略研究
这是一篇关于需求响应,实时电价,储能配置,能量共享,数据-模型混合驱动,双层优化,合作博弈的论文, 主要内容为我国已进入以新能源为主体的能源结构快速转型期,电源侧间歇性、波动性的特征与负荷侧随机性需求的高速增长,已成为电力系统面临的巨大挑战。新型电力系统发展趋势与新能源消纳能力、快速平衡能力严重不足的矛盾正在加剧。为了缓解电力电量平衡难、资源高效利用难的痛点,需求响应、储能、负荷聚合等用户侧技术正在受到广泛关注,传统“源随荷动”将逐步转型为“源网荷储”协调互动。在上述背景下,本文将立足于售电商角度,考虑通过合理制定实时电价、配置储能系统以及参与需求侧能量共享市场等方式,聚合用户并且充分挖掘需求侧潜力以参与需求响应项目,不仅能够帮助售电商提高市场收益,同时能够促进电力供需平衡。首先,提出一种改进卷积神经网络—长短期记忆网络混合模型对实时电价机制下用户用电响应行为建模,利用原有实时电价实施背景下积累的大量历史数据,封装以购电量为输入、实时电价为输出的需求响应动态特性函数。在此基础上,提出售电商参与需求响应项目背景下,一种以净收益最大化为目标的实时电价决策模型。考虑到售电商所服务的用户类型与数量不断发生变化,需求响应动态特性不能实时、精准地描述用户响应行为,因此提出一种配置储能并将储能运行策略与实时电价定价策略协调优化的双层优化模型,以提高需求响应精度与项目收益。近年,共享经济被证明能够促进资源优化配置,本文借鉴共享经济思想,提出一种由多个售电商形成联盟并且通过共享需求侧调节响应能力的模式。在上述共享市场模式下,进而提出一种基于合作博弈的售电商需求侧调节成本优化模型,实现降低每个售电商的需求侧调节成本。通过对所提模型与机制进行算例仿真,得到结论如下:通过对深度学习模型增加并行线性部分,模型将具有更高的计算精度,更利于售电商精准掌握用户特性。储能系统能够帮助售电商规避售电亏损的风险,比起仅依靠调整实时电价满足需求响应的方式,配置储能后售电商净收益明显增加。同样地,相较于不共享需求侧调节能力的情况下,售电商通过合作参与共享市场后DR总收益均得到提升。研究证明本文所提模型与机制能够帮助售电商提高市场收益。
面向多能互补园区售电商竞价策略和运行优化研究
这是一篇关于多能互补,园区,竞价策略,市场出清,双层优化的论文, 主要内容为随着人们对能源可持续发展和环境问题的日益关注,多能互补园区作为综合能源系统的实践实例,得到快速的发展。多能互补园区能够充分利用多种能源的相互耦合和转换,实现多能协同调度优化,提高能源的利用效率。此外,智能电网技术的发展使得需求侧资源的主动性和可控性得到提高,使多能互补园区内丰富的需求侧资源参与电力市场成为可能。在此背景下,本文对多能互补园区参与电力市场竞价以及内部的运行优化机制展开研究。首先对多能互补园区内各类能量转换设备、能量存储设备和用户负荷进行了数学建模,并提出由多能互补园区售电商这一主体作为园区的运营主体,对内整合园区设备资源和负荷,进行统一调度,对外作为园区利益主体代表参与电力市场。并建立园区售电商的优化调度模型,通过实际算例表明互补园区售电商作为园区运营主体带来的益处。接着本文考虑园区售电商参与包含日前市场和实时市场的二阶段电力市场,并考虑可再生能源发电的不确定性,建立园区售电商参与电力市场的双层优化模型,上层为园区用能效用最大化,下层为市场出清,并通过KKT条件、互补松弛条件和强对偶定理进行线性化处理,将双层模型转换为单层模型求解。通过算例分析表明,园区售电商可以根据园区的运行状态和市场情况,通过最优报价控制园区与市场的互动行为,实现效益的最大化,促进可再生能源消纳。最后本文研究多能互补园区售电商对内部设备资源和负荷的运行优化机制。考虑园区内能源用户与园区售电商为不同利益主体,提出园区售电商通过制定电、热、冷的能源价格引导用户用能。考虑用户的用能效用的情况下,建立园区售电商运行优化的双层模型,上层为园区的效益最大化,下层为用户用能成本最小。并通过KKT条件、互补松弛条件和强对偶定理进行线性化处理,将双层模型转换为单层模型求解。通过算例分析表明,使用提出的运行优化互动机制,园区售电商可以合理的选择用能策略,实现优化运行,可以制定能源价格合理的引导用户用能,使得园区的效益得到提升,用户的用能成本下降,实现双方共赢。
基于数据与模型混合驱动的售电商收益提升策略研究
这是一篇关于需求响应,实时电价,储能配置,能量共享,数据-模型混合驱动,双层优化,合作博弈的论文, 主要内容为我国已进入以新能源为主体的能源结构快速转型期,电源侧间歇性、波动性的特征与负荷侧随机性需求的高速增长,已成为电力系统面临的巨大挑战。新型电力系统发展趋势与新能源消纳能力、快速平衡能力严重不足的矛盾正在加剧。为了缓解电力电量平衡难、资源高效利用难的痛点,需求响应、储能、负荷聚合等用户侧技术正在受到广泛关注,传统“源随荷动”将逐步转型为“源网荷储”协调互动。在上述背景下,本文将立足于售电商角度,考虑通过合理制定实时电价、配置储能系统以及参与需求侧能量共享市场等方式,聚合用户并且充分挖掘需求侧潜力以参与需求响应项目,不仅能够帮助售电商提高市场收益,同时能够促进电力供需平衡。首先,提出一种改进卷积神经网络—长短期记忆网络混合模型对实时电价机制下用户用电响应行为建模,利用原有实时电价实施背景下积累的大量历史数据,封装以购电量为输入、实时电价为输出的需求响应动态特性函数。在此基础上,提出售电商参与需求响应项目背景下,一种以净收益最大化为目标的实时电价决策模型。考虑到售电商所服务的用户类型与数量不断发生变化,需求响应动态特性不能实时、精准地描述用户响应行为,因此提出一种配置储能并将储能运行策略与实时电价定价策略协调优化的双层优化模型,以提高需求响应精度与项目收益。近年,共享经济被证明能够促进资源优化配置,本文借鉴共享经济思想,提出一种由多个售电商形成联盟并且通过共享需求侧调节响应能力的模式。在上述共享市场模式下,进而提出一种基于合作博弈的售电商需求侧调节成本优化模型,实现降低每个售电商的需求侧调节成本。通过对所提模型与机制进行算例仿真,得到结论如下:通过对深度学习模型增加并行线性部分,模型将具有更高的计算精度,更利于售电商精准掌握用户特性。储能系统能够帮助售电商规避售电亏损的风险,比起仅依靠调整实时电价满足需求响应的方式,配置储能后售电商净收益明显增加。同样地,相较于不共享需求侧调节能力的情况下,售电商通过合作参与共享市场后DR总收益均得到提升。研究证明本文所提模型与机制能够帮助售电商提高市场收益。
基于数据与模型混合驱动的售电商收益提升策略研究
这是一篇关于需求响应,实时电价,储能配置,能量共享,数据-模型混合驱动,双层优化,合作博弈的论文, 主要内容为我国已进入以新能源为主体的能源结构快速转型期,电源侧间歇性、波动性的特征与负荷侧随机性需求的高速增长,已成为电力系统面临的巨大挑战。新型电力系统发展趋势与新能源消纳能力、快速平衡能力严重不足的矛盾正在加剧。为了缓解电力电量平衡难、资源高效利用难的痛点,需求响应、储能、负荷聚合等用户侧技术正在受到广泛关注,传统“源随荷动”将逐步转型为“源网荷储”协调互动。在上述背景下,本文将立足于售电商角度,考虑通过合理制定实时电价、配置储能系统以及参与需求侧能量共享市场等方式,聚合用户并且充分挖掘需求侧潜力以参与需求响应项目,不仅能够帮助售电商提高市场收益,同时能够促进电力供需平衡。首先,提出一种改进卷积神经网络—长短期记忆网络混合模型对实时电价机制下用户用电响应行为建模,利用原有实时电价实施背景下积累的大量历史数据,封装以购电量为输入、实时电价为输出的需求响应动态特性函数。在此基础上,提出售电商参与需求响应项目背景下,一种以净收益最大化为目标的实时电价决策模型。考虑到售电商所服务的用户类型与数量不断发生变化,需求响应动态特性不能实时、精准地描述用户响应行为,因此提出一种配置储能并将储能运行策略与实时电价定价策略协调优化的双层优化模型,以提高需求响应精度与项目收益。近年,共享经济被证明能够促进资源优化配置,本文借鉴共享经济思想,提出一种由多个售电商形成联盟并且通过共享需求侧调节响应能力的模式。在上述共享市场模式下,进而提出一种基于合作博弈的售电商需求侧调节成本优化模型,实现降低每个售电商的需求侧调节成本。通过对所提模型与机制进行算例仿真,得到结论如下:通过对深度学习模型增加并行线性部分,模型将具有更高的计算精度,更利于售电商精准掌握用户特性。储能系统能够帮助售电商规避售电亏损的风险,比起仅依靠调整实时电价满足需求响应的方式,配置储能后售电商净收益明显增加。同样地,相较于不共享需求侧调节能力的情况下,售电商通过合作参与共享市场后DR总收益均得到提升。研究证明本文所提模型与机制能够帮助售电商提高市场收益。
公路网全资产养护规划决策方法研究
这是一篇关于公路养护规划决策,全资产管理,资产关联性,多目标优化,双层优化,交通分配,Pareto解集,均衡分析的论文, 主要内容为我国已经建立了规模庞大的公路网系统,如何经济高效地养护与管理已建成的路基、路面、桥隧构造物、沿线设施等公路资产成为我国公路交通部门面临的一个重要问题。在传统的各公路资产分类管理模式中,各类公路资产在养护规划决策时对其他公路资产与公路网系统整体考虑极其有限,致使各类公路资产养护决策最优无法代表整个公路网系统达到最优。基于此,国内外研究学者基于全资产管理模式,将公路全资产养护管理与决策作为导向进行了大量研究,然而这其中大多数研究仅将各类公路资产放在同一平台同时进行养护决策和资金分配,并未在公路网系统的角度考虑各类公路资产之间的资产关联性,因而仍无法真正实现公路网系统整体全局最优的养护规划决策。基于此,本文提出了一种考虑资产关联性的公路网全资产养护规划决策方法。首先,进行了公路网系统资产关联性分析。分别对公路网系统中的系统表现关联性、系统随机关联性、资源约束关联性的作用机理进行了分析。确定了考虑资产关联性的公路网全资产养护规划决策需要满足的三个要求即:使用综合考虑各类公路资产性能水平的公路网技术状况综合评价指标作为决策目标,在养护决策中合理考虑公路养护作业期间路网的交通流分布变化及其影响,使用能够兼顾协同各类公路资产与路网整体性能水平对不同资产设施的项目选择方案综合分析与权衡考虑的公路网全资产养护综合决策方法。其次,基于使用一个综合考虑各类公路资产性能水平的公路网技术状况综合评价指标作为决策目标的要求,进行了公路技术状况评价指标体系分析。基于我国现行公路技术状况评价体系,对公路资产中的路基、路面、桥隧构造物中的桥梁、隧道、涵洞,沿线设施技术状况评价指标,以及综合考虑上述资产的公路技术状况综合评价指标进行分析,并对各个评价指标的适用情况进行了总体评价。然后,基于在养护决策中合理考虑公路养护作业期间路网的交通流分布变化及其影响要求,进行了公路养护期间路网交通影响研究。首先对公路各类资产,包括路基、路面、桥隧构造物中的桥梁、隧道、涵洞、以及沿线设施的常见养护作业项目对路段的交通流影响进行分析,选择对路段影响较大的路面的预防、修复养护作业与桥梁隧道的预防、修复养护作业分析其对路网交通流分布的影响,在此基础上先后建立公路养护期间路段通行能力计算模型、路段广义交通阻抗函数模型,以及基于随机用户均衡的路网交通分配模型,并建立基于自适应逐次平均法(Self-regulated Method of Successive Averages,SR-MSA)的交通分配模型求解算法。之后,基于使用能够协同兼顾各类公路资产与路网整体性能水平对不同资产设施的项目选择方案综合分析与权衡考虑的公路网全资产养护综合决策方法的要求,进行了公路网全资产养护规划决策方法研究。建立了包括养护成本目标、公路技术状况目标、用户成本目标,以及环境影响目标的决策目标量化模型。考虑了公路养护期间路网交通流变化对各决策目标的影响,建立了公路网全资产养护规划决策双层多目标优化模型,其中上层模型为以建立的四个决策目标为目标函数的公路网全资产养护多目标优化模型,下层模型基于上层模型给出的养护决策方案的路网交通分配模型。基于更好地分析各目标之间关系的要求,选择使用后验优化法解决多目标问题,设计了基于参考点的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III,NSGA III)与SR-MSA的双层多目标优化求解算法获得Pareto解集,并设计了基于目标归一化与层次分析法的加权求和法确定最终满意解的方法。最后,为验证本文所建立的公路网全资产养护规划决策方法的有效性与可行性,进行了案例分析。基于一个实际公路网,考虑其路面与桥梁进行了为期5年的公路网级养护规划决策案例分析,建立双层多目标优化模型并采用NSGA III与SR-MSA生成4目标Pareto解集。然后,进行了养护成本目标与公路技术状况目标、用户成本目标、环境影响目标之间的均衡分析。并基于均衡分析结果对Pareto解集进行了目标归一化、采用层次分析法和加权求和排序法得到满意解。通过满意解与不养护方案的规划分析期内路网的各项决策指标进行比较,验证偏好满意决策方案的养护投资效益水平。案例分析结果可以验证本文所建立的公路网全资产养护规划决策方法的有效性与可行性,在全资产养护规划决策中,可以辅助决策者设计具有较高的投资效益比且以人为本、环境友好、资源节约型的养护决策方案。综上所述,本文建立的公路网全资产养护规划决策方法研究成果可以助力我国公路发展由建向养转变的新需求、支持我国公路养护管理的智能化决策与发展需求、为我国公路全资产养护决策规划与管理的研究提供一种新思路。同时,与已有研究相比,本研究具有如下创新:(1)建立了考虑资产关联性的公路网全资产养护规划决策方法理论框架、优化模型与求解算法,可以弥补现有公路养护管理决策理论和方法的不足,完善公路养护规划决策与管理理论与方法;(2)在公路网全资产养护决策规划中合理地融入了交通分配,建立了双层优化模型,可以更加真实地考虑不同类型公路养护项目作业对路网整体交通流的影响;(3)建立了考虑了养护成本、公路技术状况、用户成本、环境影响的公路养护决策多目标优化模型,通过NSGA III求解进行Pareto均衡分析,可以更加科学合理地指导养护决策规划过程,得到更加以人为本、环境友好的养护方案。
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