量化电网不确定性对调度计划影响的经济运行域概念及其凸包求解方法

建设含高比例新能源的新型电力系统是实现“双碳”目标的重要途径,刻画考虑多种不确定性因素的电网经济运行区间是支撑高渗透率新能源消纳的关键技术。因此,提出计及电网不确定性因素经济性影响的电网经济运行域(economic operating region,EOR)概念,圈定强不确定性环境下电网最优调度计划集合。在此基础上,以考虑新能源出力不确定性为例,构建适用于工程实际的凸包经济运行域数学模型,并提出基于双层迭代的求解算法。最后,分析凸包经济运行域的形态和物理内涵,证明凸包经济运行域相比于基于鲁棒优化的箱型经济运行域具有更好的经济性,验证了所提双层迭代算法的有效性和较好的适用性。

基于深度强化学习的新型电力系统调度优化方法综述

随着新能源并网规模不断扩大,能源形式更加灵活多变,电力系统调度运行面临新的挑战。随着系统复杂度和不确定性增加,传统基于物理模型的优化方法难以建立精确的模型进行实时快速求解,而深度强化学习(DRL)可以从历史经验中自适应地学习调度策略并实时决策,避免了复杂的建模过程,以数据驱动的方式应对更高的不确定性和复杂度。文中首先介绍了新型电力系统调度运行问题;然后,介绍了DRL原理及其分类算法;接着,分析了各类DRL算法在求解新型电力系统调度决策问题时的优势与劣势;最后,对需进一步研究的方向进行了展望。

新数字媒体技术下游戏的发展以及创新分析

近年来,随着科技的发展,越来越多的游戏软件出现在大众面前,游戏成为人们娱乐休闲的有效方式。与此同时,一些游戏职业选手不断增加。众所周知,随着国民经济的不断发展,人民生活水平日益提高的同时越来越注意对生活的享受,游戏就是在这一背景下诞生的。游戏软件行业的竞争越来越激烈,新游戏层出不穷的同时一些问题也随之而来,如何利用新数字媒体推动游戏行业的发展与创新是本文研究的重点问题。