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电力市场环境下基于改进纳什议价方法的多微网能源交易机制设计
被引量：
9
1
作者
帅轩越
王秀丽
+2 位作者
原
晟
淇
陈果
黄屹俊
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期97-105,共9页
为设计一套科学合理的多微网间能源交易机制,针对多微网交易过程中难以体现交易市场竞争程度与利益分配不合理两个问题,提出了一种基于改进纳什议价方法的多微网交易机制。建立微网内各单元运行模型与收益模型,考虑到各微网间能够进行...
为设计一套科学合理的多微网间能源交易机制,针对多微网交易过程中难以体现交易市场竞争程度与利益分配不合理两个问题,提出了一种基于改进纳什议价方法的多微网交易机制。建立微网内各单元运行模型与收益模型,考虑到各微网间能够进行电能交易,实现微网群内能源互补,提出多微网间动态电价模型,构建多微网市场交易模型;以微网群整体收益最大为目标,建立多微网合作运行模型,以各微网非合作博弈下的运行收益作为谈判崩裂点,利用改进纳什议价方法对各微网的收益进行分配。对比分析了各微网在独立运行、非合作博弈以及合作博弈共3种模式下的结果,以验证所提方法能够维持每个微网参与合作的积极性。以4个微网为算例,在MATLAB平台上利用Yalmip工具与IPOPT求解器分别进行建模与仿真。结果表明:所提的多微网能源交易模型能反映微网间交易的竞争程度,相比各微网独立运行,微网群的总收益提高了766.98元,同时与主网间的交互电量减少了153.08 kW·h;相比各微网处于非合作博弈模式,所提出的分配方法使得4个微网的收益分别提高了1.07%、0.76%、0.66%、0.88%,能够鼓励各微网参与合作。
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关键词
多微网
电力市场
能源交易
非合作博弈
合作博弈
动态电价
纳什议价
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职称材料
适用于大规模充电场站的深度强化学习有序充电策略
被引量：
3
2
作者
陈果
王秀丽
+2 位作者
原
晟
淇
帅轩越
周前
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期88-95,共8页
针对大型充电场站内规模化电动汽车的有序充电问题,提出一种基于双深度Q网络(DDQN)深度强化学习方法的电动汽车充电安排策略,能有效计及电动汽车出行模式和充电需求的不确定性,实现充电场站充电成本最小化的目标。首先,对电动汽车泊车...
针对大型充电场站内规模化电动汽车的有序充电问题,提出一种基于双深度Q网络(DDQN)深度强化学习方法的电动汽车充电安排策略,能有效计及电动汽车出行模式和充电需求的不确定性,实现充电场站充电成本最小化的目标。首先,对电动汽车泊车时间和充电需求特征进行提取;其次,为解决维数灾问题,提出一种“分箱”方法和充电次序优化策略以控制状态和动作空间的大小,从而建立了一种适用于大规模电动汽车有序充电的马尔可夫决策过程(MDP)模型;然后,应用DDQN的强化学习算法对电动汽车有序充电策略进行求解;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性,不仅能有效减少充电场站的充电成本,而且能使模型训练难度不受电动汽车规模影响。
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关键词
电动汽车
充电场站
深度强化学习
有序充电
维数灾
马尔可夫决策过程
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职称材料
题名
电力市场环境下基于改进纳什议价方法的多微网能源交易机制设计
被引量：
9
1
作者
帅轩越
王秀丽
原
晟
淇
陈果
黄屹俊
机构
西安交通大学电气工程学院
国网上海市电力公司
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期97-105,共9页
基金
国家电网总部科技项目(SGSH0000DJJS2000155)。
文摘
为设计一套科学合理的多微网间能源交易机制,针对多微网交易过程中难以体现交易市场竞争程度与利益分配不合理两个问题,提出了一种基于改进纳什议价方法的多微网交易机制。建立微网内各单元运行模型与收益模型,考虑到各微网间能够进行电能交易,实现微网群内能源互补,提出多微网间动态电价模型,构建多微网市场交易模型;以微网群整体收益最大为目标,建立多微网合作运行模型,以各微网非合作博弈下的运行收益作为谈判崩裂点,利用改进纳什议价方法对各微网的收益进行分配。对比分析了各微网在独立运行、非合作博弈以及合作博弈共3种模式下的结果,以验证所提方法能够维持每个微网参与合作的积极性。以4个微网为算例,在MATLAB平台上利用Yalmip工具与IPOPT求解器分别进行建模与仿真。结果表明:所提的多微网能源交易模型能反映微网间交易的竞争程度,相比各微网独立运行,微网群的总收益提高了766.98元,同时与主网间的交互电量减少了153.08 kW·h;相比各微网处于非合作博弈模式,所提出的分配方法使得4个微网的收益分别提高了1.07%、0.76%、0.66%、0.88%,能够鼓励各微网参与合作。
关键词
多微网
电力市场
能源交易
非合作博弈
合作博弈
动态电价
纳什议价
Keywords
multi-microgrid
electricity market
energy transaction
non-cooperative game
cooperative game
dynamic electricity price
Nash bargaining
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
适用于大规模充电场站的深度强化学习有序充电策略
被引量：
3
2
作者
陈果
王秀丽
原
晟
淇
帅轩越
周前
机构
西安交通大学电气工程学院
国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期88-95,共8页
基金
国家电网公司科技项目(5400-202099508A-0-0-00)。
文摘
针对大型充电场站内规模化电动汽车的有序充电问题,提出一种基于双深度Q网络(DDQN)深度强化学习方法的电动汽车充电安排策略,能有效计及电动汽车出行模式和充电需求的不确定性,实现充电场站充电成本最小化的目标。首先,对电动汽车泊车时间和充电需求特征进行提取;其次,为解决维数灾问题,提出一种“分箱”方法和充电次序优化策略以控制状态和动作空间的大小,从而建立了一种适用于大规模电动汽车有序充电的马尔可夫决策过程(MDP)模型;然后,应用DDQN的强化学习算法对电动汽车有序充电策略进行求解;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性,不仅能有效减少充电场站的充电成本,而且能使模型训练难度不受电动汽车规模影响。
关键词
电动汽车
充电场站
深度强化学习
有序充电
维数灾
马尔可夫决策过程
Keywords
electric vehicle
charging station
deep reinforcement learning
coordinated charging
curse of dimensionality
Markov decision process
分类号
U491.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电力市场环境下基于改进纳什议价方法的多微网能源交易机制设计
帅轩越
王秀丽
原
晟
淇
陈果
黄屹俊
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
9
下载PDF
职称材料
2
适用于大规模充电场站的深度强化学习有序充电策略
陈果
王秀丽
原
晟
淇
帅轩越
周前
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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