随着售电侧市场的逐步放开和分布式资源在配电网中渗透率的不断提高,电力市场和配电网运行面临新的机遇与挑战。在此背景下,该文针对兼具电能生产和消费能力的配电系统产消者,以交互能源机制作为提升系统运行经济性与安全性的手段,提出...随着售电侧市场的逐步放开和分布式资源在配电网中渗透率的不断提高,电力市场和配电网运行面临新的机遇与挑战。在此背景下,该文针对兼具电能生产和消费能力的配电系统产消者,以交互能源机制作为提升系统运行经济性与安全性的手段,提出了面向能源社区的能量管理模型,利用配电网的天然网络特性,通过图论对能源社区配网拓扑进行细化建模。在计及电网运行约束的条件下,建立以能源社区运行成本最小的日前优化调度模型。针对能源社区中大规模产消者需求响应运行决策问题,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)制定能源社区分布式优化调度策略;针对大规模产消者优化策略迭代计算问题,提出良好契合网络模型的分支节点并行求解算法,进一步降低运算和通信负担。最后通过算例验证了所提模型的有效性。展开更多
随着大规模数据的增加,解决Lasso问题成为一个新的热点,以往的方法很难满足大数据背景下的时间和效率问题。为了解决大规模数据及高维数据而带来的计算和储存的困难,本文从三个方面分析最新的算法,即一阶方法、随机方法及并行和分布计...随着大规模数据的增加,解决Lasso问题成为一个新的热点,以往的方法很难满足大数据背景下的时间和效率问题。为了解决大规模数据及高维数据而带来的计算和储存的困难,本文从三个方面分析最新的算法,即一阶方法、随机方法及并行和分布计算。本文介绍和分析了解决最小收缩和选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)问题的最新算法:梯度下降方法、交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers,ADMM)和坐标下降方法。其中梯度下降结合一阶方法和Nesterov的加速和光滑技术;交替方向乘子方法将随机方法融入在最新的算法中;坐标下降方法利用其坐标系的特点结合一阶方法、随机方法和并行和分布计算,本文分别从原始目标函数和对偶目标函数的角度对算法进行分析和研究。展开更多
求交流潮流约束机组组合(AC power flow constrained unitcommitment,ACUC)问题的最优解具有复杂性,不仅需要考虑问题中的多个整数变量,问题本身也具有NP-hard特点。该文提出了ACUC问题的一种新求解方法,采用交替方向乘子法(alternating...求交流潮流约束机组组合(AC power flow constrained unitcommitment,ACUC)问题的最优解具有复杂性,不仅需要考虑问题中的多个整数变量,问题本身也具有NP-hard特点。该文提出了ACUC问题的一种新求解方法,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)分解和协调ACUC数学模型。通过对0/1整数变量的复制,并令其中一个复制变量可连续变化,原问题可转换为一个具有可分结构的混合整数非线性规划(mixedinteger nonlinear programming,MINLP)问题,应用ADMM方法可将该问题的求解转化为两个子问题的交替求解。通过对IEEE39节点和118节点系统的验证计算,以结果说明了所举方法能有效地处理整数变量,在ACUC问题中具有可行性。在与其他算法的对比中,也体现出ADMM算法的目标费用更低、计算时间更短的特点。展开更多
文摘随着售电侧市场的逐步放开和分布式资源在配电网中渗透率的不断提高,电力市场和配电网运行面临新的机遇与挑战。在此背景下,该文针对兼具电能生产和消费能力的配电系统产消者,以交互能源机制作为提升系统运行经济性与安全性的手段,提出了面向能源社区的能量管理模型,利用配电网的天然网络特性,通过图论对能源社区配网拓扑进行细化建模。在计及电网运行约束的条件下,建立以能源社区运行成本最小的日前优化调度模型。针对能源社区中大规模产消者需求响应运行决策问题,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)制定能源社区分布式优化调度策略;针对大规模产消者优化策略迭代计算问题,提出良好契合网络模型的分支节点并行求解算法,进一步降低运算和通信负担。最后通过算例验证了所提模型的有效性。
文摘随着大规模数据的增加,解决Lasso问题成为一个新的热点,以往的方法很难满足大数据背景下的时间和效率问题。为了解决大规模数据及高维数据而带来的计算和储存的困难,本文从三个方面分析最新的算法,即一阶方法、随机方法及并行和分布计算。本文介绍和分析了解决最小收缩和选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)问题的最新算法:梯度下降方法、交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers,ADMM)和坐标下降方法。其中梯度下降结合一阶方法和Nesterov的加速和光滑技术;交替方向乘子方法将随机方法融入在最新的算法中;坐标下降方法利用其坐标系的特点结合一阶方法、随机方法和并行和分布计算,本文分别从原始目标函数和对偶目标函数的角度对算法进行分析和研究。
文摘求交流潮流约束机组组合(AC power flow constrained unitcommitment,ACUC)问题的最优解具有复杂性,不仅需要考虑问题中的多个整数变量,问题本身也具有NP-hard特点。该文提出了ACUC问题的一种新求解方法,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)分解和协调ACUC数学模型。通过对0/1整数变量的复制,并令其中一个复制变量可连续变化,原问题可转换为一个具有可分结构的混合整数非线性规划(mixedinteger nonlinear programming,MINLP)问题,应用ADMM方法可将该问题的求解转化为两个子问题的交替求解。通过对IEEE39节点和118节点系统的验证计算,以结果说明了所举方法能有效地处理整数变量,在ACUC问题中具有可行性。在与其他算法的对比中,也体现出ADMM算法的目标费用更低、计算时间更短的特点。
