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虚拟电厂供需侧双层协调自适应鲁棒优化调度
1
作者 吕小红 刘维 +1 位作者 刘克恒 蒋婧 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第4期431-442,共12页
源荷预测是虚拟电厂(virtual power plant,VPP)制定未来调度计划的重要依据。提出一种基于多频组合短期源荷预测的VPP发电侧和用户侧协同优化调度方法。首先对时间序列的负荷数据进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decompos... 源荷预测是虚拟电厂(virtual power plant,VPP)制定未来调度计划的重要依据。提出一种基于多频组合短期源荷预测的VPP发电侧和用户侧协同优化调度方法。首先对时间序列的负荷数据进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),并将其重构为高低2种频率,使用图卷积神经网络(graph convolution network,GCN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的GCN-LSTM算法进行预测,并将多频模型得出的预测结果聚合形成不确定模糊集合。考虑需求响应,建立VPP双层优化调度模型。上层以用户利益最大化为目标,综合利用需求响应调度作用,基于制定的分时电价优化多类型可控负荷。下层以分布式电源出力成本最小为目标,同时兼顾供需两侧利益,实现VPP内部资源的优化,并运用改进列约生成算法将上述模型分解为主、子问题进行求解。通过算例分析对所构建的模型进行经济性、鲁棒性和有效性验证。 展开更多
关键词 多频组合 源荷预测 虚拟电厂 调度优化 长短时记忆 模态分解
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基于PCC⁃ML深度学习的微电网多目标协调优化运行 被引量：1
2
作者 李建杰 盖鹏宇 +3 位作者 王历华 张健 孙洪波 辛春青 《电气传动》 2023年第5期17-24,共8页
为提高微电网可再生能源优化配置,降低微电网源荷不确定性,提出基于Pearson相关系数元学习(PCC-ML)源荷预测的微电网多目标协调调度优化方法。首先,运用Pearson相关性分析(PCC)分析原始多维输入变量组成的时间序列,通过元学习(ML)对微... 为提高微电网可再生能源优化配置,降低微电网源荷不确定性,提出基于Pearson相关系数元学习(PCC-ML)源荷预测的微电网多目标协调调度优化方法。首先,运用Pearson相关性分析(PCC)分析原始多维输入变量组成的时间序列,通过元学习(ML)对微电网源荷数据进行特征提取、候选模型准备、标记、离线训练和在线预测结果评估5个过程管理;然后,基于预测结果建立微电网两阶段滚动调度优化模型,阶段一为日前预调度阶段,以实现微电网区域全局运行经济性最优为优化目标;阶段二为实时运行调控阶段,考虑微电网新能源实时出力不确定性,对预测偏差实时调控,实现微电网各设备运行成本最优。接着,利用列约束生成算法(C&CG)分解为主、子问题进行交互迭代求解两阶段优化模型。最后,算例分析表明所提方法能满足可见和不可见预测任务的性能需求,提高微电网经济收益。 展开更多
关键词 微电网 源荷预测 元学习 调度优化 列约束生成算法
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基于源荷预测的含多能储能区域电热系统的优化调度
3
作者 许烽 陶远超 +4 位作者 陆翌 裘鹏 李心宇 孙浩 覃洪培 《浙江电力》 2023年第9期17-26,共10页
随着新型电力系统建设不断推进,以风光为代表的可再生能源装机容量进一步增加,源荷双侧的随机性和不确定性为电力系统运行带来极大的挑战。为此,提出一种基于多能源荷预测的区域电热系统储能优化调度方法,利用多能储能灵活调节能力及系... 随着新型电力系统建设不断推进,以风光为代表的可再生能源装机容量进一步增加,源荷双侧的随机性和不确定性为电力系统运行带来极大的挑战。为此,提出一种基于多能源荷预测的区域电热系统储能优化调度方法,利用多能储能灵活调节能力及系统电热耦合特性提高光伏消纳水平。首先,运用改进极限学习机模型和K-means聚类算法对光伏出力及电热负荷进行预测。然后,引入条件风险价值量化光伏出力不确定性对运行成本的影响,以运行成本和条件风险价值加权之和最小为目标,建立含蓄电池、飞轮储能及蓄热罐的区域电热系统优化运行调度模型,通过多能储能响应电热系统灵活运行调节需求。最后,通过算例分析表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 源荷预测 多能储能 电热系统 优化调度 条件风险价值
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