主动配电网(active distribution network,ADN)因其具有调度控制灵活、用户交互性高、能源利用率高等特征正逐渐取代传统配电网,在系统安全运行的前提下实现了经济性最优的目标。文章充分考虑配电网整体运行的经济性,提出一种基于交替...主动配电网(active distribution network,ADN)因其具有调度控制灵活、用户交互性高、能源利用率高等特征正逐渐取代传统配电网,在系统安全运行的前提下实现了经济性最优的目标。文章充分考虑配电网整体运行的经济性,提出一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的主动配电网分层优化经济调度方法。首先,以最小配电网整体运行成本为目标建立了主动配电网分层优化调度模型,借助ADMM算法分解为上下两层进行求解,上层以最小化配电网整体运行成本为目标进行优化,下层考虑配电网内部节点接入的分布式光伏和储能单元,以最小化本地储能运行成本和购电成本为目标进行优化。其次,上下两层通过有限的边界信息交换,相互迭代,直至满足收敛条件,得出最优解。最后,通过设计算例进行测试,验证了所提调度方法的有效性和可行性。展开更多
主动配电网优化调度是实现主动配电网中各类分布式能源协调、高效利用的有效手段。随着分布式能源渗透率的逐渐提高,传统的集中式优化调度面临计算复杂、通信量大、目标单一等问题,基于此,提出了一种基于交替方向乘子法(alternating dir...主动配电网优化调度是实现主动配电网中各类分布式能源协调、高效利用的有效手段。随着分布式能源渗透率的逐渐提高,传统的集中式优化调度面临计算复杂、通信量大、目标单一等问题,基于此,提出了一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的主动配电网分布式多目标优化调度方法。建立了计及分布式电源、柔性负荷、储能装置等的多区域、多目标优化调度模型,采用ADMM进行相邻分区间的交替迭代并行计算,降低了计算复杂度,并且各分区可根据利益主体的不同实际情况与重点需求,科学、独立地确定不同的优化目标,与目前普遍采用的统一设定各分区相同优化目标的调度方法相比,大大提高了灵活性;同时,相邻分区间只需交互少量信息,使通信量大幅减小。最后通过对算例的分析验证了所提方法的可行性与高效性。展开更多
可再生能源的消纳推动着储能技术的发展,共享储能因其分散性特征得到了广泛的关注。在共享储能优化调度中,面临多主体之间的利益分配问题,因此提出一种基于纳什谈判理论的共享储能电站运行优化方法。文章构建了共享储能电站及工业用户...可再生能源的消纳推动着储能技术的发展,共享储能因其分散性特征得到了广泛的关注。在共享储能优化调度中,面临多主体之间的利益分配问题,因此提出一种基于纳什谈判理论的共享储能电站运行优化方法。文章构建了共享储能电站及工业用户的联合模型,基于纳什谈判理论建立各运营主体的合作运行模型,根据均值不等式将此非凸非线性问题等效为系统收益最大化和电能交易支付谈判2个子问题,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)对其进行分布式求解。算例选取3家典型工业用户参与的共享储能联合系统,通过合作谈判前后对比分析,得出所提优化方法可以有效提高各主体的效益,同时促进新能源的消纳。展开更多
电源规划与电网规划紧密相关,有必要考虑其相互影响进行协同规划。该文兼顾分布式决策环境与多适应性条件,提出了一种电源与电网协同的多适应规划框架,利用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADM M)分别构建...电源规划与电网规划紧密相关,有必要考虑其相互影响进行协同规划。该文兼顾分布式决策环境与多适应性条件,提出了一种电源与电网协同的多适应规划框架,利用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADM M)分别构建了耦合共享变量的电源规划决策子问题与电网规划决策子问题,2个子问题相互通信、交替求解,实现了电源与网架协同的分布式自治规划。该框架和方法保留了决策主体信息的私密性,同时确保了电源规划方案和电网规划方案所构成的整体系统的经济性和适应性。在Garver-6系统上对该文方法的有效性进行了验证。展开更多
低压用户侧大量分布式光伏和储能接入有利于可再生能源发电就地消纳,然而,低压用户与中压配电网分属不同利益主体,其相互之间的运行优化指标往往存在冲突。为此,提出一种高渗透率分布式光伏和储能接入的中低压配电网多目标分布式协调优...低压用户侧大量分布式光伏和储能接入有利于可再生能源发电就地消纳,然而,低压用户与中压配电网分属不同利益主体,其相互之间的运行优化指标往往存在冲突。为此,提出一种高渗透率分布式光伏和储能接入的中低压配电网多目标分布式协调优化运行策略,考虑中低压配电网潮流约束,分别以配电网总成本及多台区负载率差异最小、低压配电网储能运行成本最小和光伏消纳率最大为目标,构建中、低压配电网优化模型,并采用熵权法对中低压配电网优化目标进行加权,建立中低压配电网协调优化模型;基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM),推导了求解协调优化模型的中、低压配电网迭代优化目标函数形式,设计了中、低压配电网协调优化策略,中压配电网通过影子价格迭代不断引导低压配电网用户调整分布式电源出力,仅通过少量边界信息交换实现中低压配电网多目标协调优化运行。最后,选取IEEE 33-7节点标准算例系统进行测试,证明了所提中低压配电网多目标分布式优化运行策略的有效性及可行性。展开更多
随着具备分布式资源的产消者群逐渐成为新兴电力市场主体,分布式资源如何从仅满足产消者群自给自足到进一步有效利用成为重要命题。首先,分析分布式电能发展现状,针对产消者群提出一种分布式交易框架。在此框架下,根据产消者群实际情况...随着具备分布式资源的产消者群逐渐成为新兴电力市场主体,分布式资源如何从仅满足产消者群自给自足到进一步有效利用成为重要命题。首先,分析分布式电能发展现状,针对产消者群提出一种分布式交易框架。在此框架下,根据产消者群实际情况建立了产消者群模型,并制定日前-实时两阶段电能交易方法。在日前阶段,基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)实现产消者群的日前电能交易,通过电能供需关系迭代拉格朗日乘子得到交易价格,既解决了产消者群议价难题也提升了可再生资源利用率;接着,在实时阶段,基于广义二价拍卖(generalized second-price,GSP)规则使产消者群在电能拍卖中合理出价,既解决了“光伏发电容易受到天气影响及产消者自身负荷预测准确度低导致电能偏差”的问题,也满足了实时电能交易中多产消者群之间对交易时限的要求。最后,通过算例验证了文章所提出方法的合理性。展开更多
为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer,P2P)能源市场中产消者的最优清算问题,重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战,采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multi...为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer,P2P)能源市场中产消者的最优清算问题,重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战,采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM),推导出P2P市场的交易机制。该方法考虑每个产消者的效用函数,并引入分布式发电机(distributed generator,DG)和电能存储系统(battery energy storage system,BESS)。算法中每个产消者通过迭代与其相邻的产消者同步交换少量信息,并优化以满足不同的需求。通过对6-peers系统的数值验证,证明了所提出方法的有效性。与基于池的交易机制相比,完全去中心化的P2P问题在单位时间内交易电量提升了160%,社会福利从-9.47元增加到32.43元。展开更多
负荷频率控制(load frequency control,LFC)是维持电力系统安全稳定运行的基础。对于多区域互联电力系统,由于描述动态过程的微分方程组相当复杂,这给负荷频率控制器的设计带来了困难。在此背景下,针对多区域互联电力系统,提出基于交替...负荷频率控制(load frequency control,LFC)是维持电力系统安全稳定运行的基础。对于多区域互联电力系统,由于描述动态过程的微分方程组相当复杂,这给负荷频率控制器的设计带来了困难。在此背景下,针对多区域互联电力系统,提出基于交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier,ADMM)的分布式最优负荷频率控制器设计方法,以取得良好的控制性能,同时具备较高的计算效率。首先,介绍了负荷频率控制问题的微分方程模型。之后,基于二次多项式和矩阵稀疏化构建了分布式最优LFC策略的数学模型,并采用ADMM求解。最后,以三区域互联电力系统为例对所提方法进行了验证。仿真结果表明,针对负荷扰动和时变参数,所提方法能够把各区域的频率偏差和区域间联络线上的功率偏差控制到0。展开更多
个性化联邦学习侧重于为各客户端提供个性化模型,旨在提高对异构数据的处理性能,然而现有的个性化联邦学习算法大多以增加客户端参数量为代价提高个性化模型的性能,使计算变得复杂.为了解决此问题,文中提出基于稀疏正则双层优化的个性...个性化联邦学习侧重于为各客户端提供个性化模型,旨在提高对异构数据的处理性能,然而现有的个性化联邦学习算法大多以增加客户端参数量为代价提高个性化模型的性能,使计算变得复杂.为了解决此问题,文中提出基于稀疏正则双层优化的个性化联邦学习算法(Personalized Federated Learning Based on Sparsity Regularized Bi-level Optimization,pFedSRB),在客户端的个性化更新中引入l 1范数稀疏正则化,提升个性化模型的稀疏度,避免不必要的客户端参数更新,降低模型复杂度.将个性化联邦学习建模为双层优化问题,内层优化采用交替方向乘子法,可提高学习速度.在4个联邦学习基准数据集上的实验表明,pFedSRB在异构数据上表现出色,在提高模型性能的同时有效降低训练用时和空间成本.展开更多
实时电价是智能电网需求侧管理的有效方法,对于维持电力供需平衡、削峰填谷至关重要。为提高实时电价模型的低碳经济性和精确性,在充分考虑用户与供电侧双方利益前提下提出碳交易机制,并根据新能源的发电特性构建风光出力不确定模型,建...实时电价是智能电网需求侧管理的有效方法,对于维持电力供需平衡、削峰填谷至关重要。为提高实时电价模型的低碳经济性和精确性,在充分考虑用户与供电侧双方利益前提下提出碳交易机制,并根据新能源的发电特性构建风光出力不确定模型,建立以用户总效用最大、供电侧成本最小为目标的社会福利最大化实时电价模型。提出基于改进交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier, ADMM),即高斯回代交替方向乘子法(ADMM with Gaussian back substitution, ADMM-GBS)的分布式优化调度方法,通过将不确定模型转化为确定模型求解。仿真结果表明,所提实时电价策略能够提升社会福利,验证了模型和算法的有效性。展开更多
分布式可再生能源发电的发展可使传统电力用户也可以成为电力提供方,即所谓的电力产消者(Prosumer)。电力产消者可通过电力交易获利。除电力外,天然气和热能也是需求侧广泛采用的能源形式。随着能源转换技术的快速发展和商业化,如有机...分布式可再生能源发电的发展可使传统电力用户也可以成为电力提供方,即所谓的电力产消者(Prosumer)。电力产消者可通过电力交易获利。除电力外,天然气和热能也是需求侧广泛采用的能源形式。随着能源转换技术的快速发展和商业化,如有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)、电转气技术以及多种能源形式间的转换和分布式交易成为提高终端用能效率和社会效益的可行途径。在此背景下,文章研究产消者通过ORC系统进行分布式多能源交易的机制。首先,给出一种包含ORC系统的能源中心架构,建立ORC系统的稳态数学模型。然后,介绍传统的集中式交易模型,并根据在交易过程中是否包含可信赖的第三方机构,提出两种可行的分布式交易机制。基于所提出的分布式交易机制构建了交易优化模型,并采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行分布式优化。最后,采用IEEE 123节点配电系统对所提出的分布式交易机制进行说明,分析通过ORC系统进行多能源转换和交易的经济效益及技术要求,并对两种分布式交易机制进行比较。展开更多
文摘主动配电网(active distribution network,ADN)因其具有调度控制灵活、用户交互性高、能源利用率高等特征正逐渐取代传统配电网,在系统安全运行的前提下实现了经济性最优的目标。文章充分考虑配电网整体运行的经济性,提出一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的主动配电网分层优化经济调度方法。首先,以最小配电网整体运行成本为目标建立了主动配电网分层优化调度模型,借助ADMM算法分解为上下两层进行求解,上层以最小化配电网整体运行成本为目标进行优化,下层考虑配电网内部节点接入的分布式光伏和储能单元,以最小化本地储能运行成本和购电成本为目标进行优化。其次,上下两层通过有限的边界信息交换,相互迭代,直至满足收敛条件,得出最优解。最后,通过设计算例进行测试,验证了所提调度方法的有效性和可行性。
文摘主动配电网优化调度是实现主动配电网中各类分布式能源协调、高效利用的有效手段。随着分布式能源渗透率的逐渐提高,传统的集中式优化调度面临计算复杂、通信量大、目标单一等问题,基于此,提出了一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的主动配电网分布式多目标优化调度方法。建立了计及分布式电源、柔性负荷、储能装置等的多区域、多目标优化调度模型,采用ADMM进行相邻分区间的交替迭代并行计算,降低了计算复杂度,并且各分区可根据利益主体的不同实际情况与重点需求,科学、独立地确定不同的优化目标,与目前普遍采用的统一设定各分区相同优化目标的调度方法相比,大大提高了灵活性;同时,相邻分区间只需交互少量信息,使通信量大幅减小。最后通过对算例的分析验证了所提方法的可行性与高效性。
文摘可再生能源的消纳推动着储能技术的发展,共享储能因其分散性特征得到了广泛的关注。在共享储能优化调度中,面临多主体之间的利益分配问题,因此提出一种基于纳什谈判理论的共享储能电站运行优化方法。文章构建了共享储能电站及工业用户的联合模型,基于纳什谈判理论建立各运营主体的合作运行模型,根据均值不等式将此非凸非线性问题等效为系统收益最大化和电能交易支付谈判2个子问题,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)对其进行分布式求解。算例选取3家典型工业用户参与的共享储能联合系统,通过合作谈判前后对比分析,得出所提优化方法可以有效提高各主体的效益,同时促进新能源的消纳。
文摘电源规划与电网规划紧密相关,有必要考虑其相互影响进行协同规划。该文兼顾分布式决策环境与多适应性条件,提出了一种电源与电网协同的多适应规划框架,利用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADM M)分别构建了耦合共享变量的电源规划决策子问题与电网规划决策子问题,2个子问题相互通信、交替求解,实现了电源与网架协同的分布式自治规划。该框架和方法保留了决策主体信息的私密性,同时确保了电源规划方案和电网规划方案所构成的整体系统的经济性和适应性。在Garver-6系统上对该文方法的有效性进行了验证。
文摘在现有基于物理模型的高光谱异常探测HAD(Hyperspectral Anomaly Detection)方法中,低秩表示LRR(Low-Rank Representation)模型以其强大的背景和目标特征分离能力而受到广泛的关注和采用。然而,由于依赖手动参数的选择以及较差的泛化性,导致其实际应用受到限制。为此,本文将LRR模型与深度学习技术相结合,提出了一种新的适用于HAD的基础深度展开网络,称为LRR-Net。该方法借助交替方向乘法ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)优化器高效地求解LRR模型,并将其求解步骤耦合至深度网络中以指导其搜索过程,为深度网络提供了一定的理论基础,具有较强的可解释性。此外,LRR-Net以端到端的方式将一系列正则化的参数转换为可学习的网络参数,从而避免了手动调参。4组不同的高光谱异常探测实验证明了LRR-Net的有效性,与其他无监督的异常探测方法相比,LRR-Net具有较强的泛化性和鲁棒性,能够提高HAD的精度。
文摘低压用户侧大量分布式光伏和储能接入有利于可再生能源发电就地消纳,然而,低压用户与中压配电网分属不同利益主体,其相互之间的运行优化指标往往存在冲突。为此,提出一种高渗透率分布式光伏和储能接入的中低压配电网多目标分布式协调优化运行策略,考虑中低压配电网潮流约束,分别以配电网总成本及多台区负载率差异最小、低压配电网储能运行成本最小和光伏消纳率最大为目标,构建中、低压配电网优化模型,并采用熵权法对中低压配电网优化目标进行加权,建立中低压配电网协调优化模型;基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM),推导了求解协调优化模型的中、低压配电网迭代优化目标函数形式,设计了中、低压配电网协调优化策略,中压配电网通过影子价格迭代不断引导低压配电网用户调整分布式电源出力,仅通过少量边界信息交换实现中低压配电网多目标协调优化运行。最后,选取IEEE 33-7节点标准算例系统进行测试,证明了所提中低压配电网多目标分布式优化运行策略的有效性及可行性。
文摘随着具备分布式资源的产消者群逐渐成为新兴电力市场主体,分布式资源如何从仅满足产消者群自给自足到进一步有效利用成为重要命题。首先,分析分布式电能发展现状,针对产消者群提出一种分布式交易框架。在此框架下,根据产消者群实际情况建立了产消者群模型,并制定日前-实时两阶段电能交易方法。在日前阶段,基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)实现产消者群的日前电能交易,通过电能供需关系迭代拉格朗日乘子得到交易价格,既解决了产消者群议价难题也提升了可再生资源利用率;接着,在实时阶段,基于广义二价拍卖(generalized second-price,GSP)规则使产消者群在电能拍卖中合理出价,既解决了“光伏发电容易受到天气影响及产消者自身负荷预测准确度低导致电能偏差”的问题,也满足了实时电能交易中多产消者群之间对交易时限的要求。最后,通过算例验证了文章所提出方法的合理性。
文摘为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer,P2P)能源市场中产消者的最优清算问题,重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战,采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM),推导出P2P市场的交易机制。该方法考虑每个产消者的效用函数,并引入分布式发电机(distributed generator,DG)和电能存储系统(battery energy storage system,BESS)。算法中每个产消者通过迭代与其相邻的产消者同步交换少量信息,并优化以满足不同的需求。通过对6-peers系统的数值验证,证明了所提出方法的有效性。与基于池的交易机制相比,完全去中心化的P2P问题在单位时间内交易电量提升了160%,社会福利从-9.47元增加到32.43元。
文摘负荷频率控制(load frequency control,LFC)是维持电力系统安全稳定运行的基础。对于多区域互联电力系统,由于描述动态过程的微分方程组相当复杂,这给负荷频率控制器的设计带来了困难。在此背景下,针对多区域互联电力系统,提出基于交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier,ADMM)的分布式最优负荷频率控制器设计方法,以取得良好的控制性能,同时具备较高的计算效率。首先,介绍了负荷频率控制问题的微分方程模型。之后,基于二次多项式和矩阵稀疏化构建了分布式最优LFC策略的数学模型,并采用ADMM求解。最后,以三区域互联电力系统为例对所提方法进行了验证。仿真结果表明,针对负荷扰动和时变参数,所提方法能够把各区域的频率偏差和区域间联络线上的功率偏差控制到0。
文摘个性化联邦学习侧重于为各客户端提供个性化模型,旨在提高对异构数据的处理性能,然而现有的个性化联邦学习算法大多以增加客户端参数量为代价提高个性化模型的性能,使计算变得复杂.为了解决此问题,文中提出基于稀疏正则双层优化的个性化联邦学习算法(Personalized Federated Learning Based on Sparsity Regularized Bi-level Optimization,pFedSRB),在客户端的个性化更新中引入l 1范数稀疏正则化,提升个性化模型的稀疏度,避免不必要的客户端参数更新,降低模型复杂度.将个性化联邦学习建模为双层优化问题,内层优化采用交替方向乘子法,可提高学习速度.在4个联邦学习基准数据集上的实验表明,pFedSRB在异构数据上表现出色,在提高模型性能的同时有效降低训练用时和空间成本.
文摘实时电价是智能电网需求侧管理的有效方法,对于维持电力供需平衡、削峰填谷至关重要。为提高实时电价模型的低碳经济性和精确性,在充分考虑用户与供电侧双方利益前提下提出碳交易机制,并根据新能源的发电特性构建风光出力不确定模型,建立以用户总效用最大、供电侧成本最小为目标的社会福利最大化实时电价模型。提出基于改进交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier, ADMM),即高斯回代交替方向乘子法(ADMM with Gaussian back substitution, ADMM-GBS)的分布式优化调度方法,通过将不确定模型转化为确定模型求解。仿真结果表明,所提实时电价策略能够提升社会福利,验证了模型和算法的有效性。
文摘分布式可再生能源发电的发展可使传统电力用户也可以成为电力提供方,即所谓的电力产消者(Prosumer)。电力产消者可通过电力交易获利。除电力外,天然气和热能也是需求侧广泛采用的能源形式。随着能源转换技术的快速发展和商业化,如有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)、电转气技术以及多种能源形式间的转换和分布式交易成为提高终端用能效率和社会效益的可行途径。在此背景下,文章研究产消者通过ORC系统进行分布式多能源交易的机制。首先,给出一种包含ORC系统的能源中心架构,建立ORC系统的稳态数学模型。然后,介绍传统的集中式交易模型,并根据在交易过程中是否包含可信赖的第三方机构,提出两种可行的分布式交易机制。基于所提出的分布式交易机制构建了交易优化模型,并采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行分布式优化。最后,采用IEEE 123节点配电系统对所提出的分布式交易机制进行说明,分析通过ORC系统进行多能源转换和交易的经济效益及技术要求,并对两种分布式交易机制进行比较。
