基于果蝇优化算法的风功率预测数据可信度量化分析

针对风功率预测数据精度较低,可信度难以度量的问题,研究了基于果蝇优化算法的风功率预测数据可信度量化分析方法。采用一次指数平滑方法平滑处理风功率预测的历史风速数据,将完成平滑处理的数据输入LSSVM风功率预测模型中,该模型设置线性最小二乘系统作为支持向量机的损失函数。选取果蝇优化算法优化LSSVM风功率预测模型,设置风功率预测的均方根误差作为果蝇优化算法的适应度函数,获取LSSVM风功率预测模型的最优参数,量化分析了风功率预测数据可信度。实验结果表明,该方法预测风功率的均方根误差低于0.3,具有较高的风功率预测数据可信度。

基于改进环网编码法的配电网辐射性判别方法

配电网辐射性约束是配电网优化问题中的一个重要约束,但目前用于判断配电网辐射性的方法都较为复杂,限制了相关问题的求解效率。为解决这一问题,文中从图论的角度出发,对配电网拓扑结构中可能出现的孤岛和环路的特征进行了分析,提出了配电网满足辐射性的充要条件。进一步将其与元启发式算法中常用的环网编码法结合,并对环网编码法进行了改进,提出了环路法与割集法两种可用于检测配电网辐射性以及修正不可行解的方法。将提出的方法应用到配电网重构问题中,并基于IEEE 33节点系统,通过对不同辐射性检验方法的计算结果和计算效率的对比,证明了方法的正确性与高效性。

基于两阶段优化模型的电动汽车充电站放电策略

随着电动汽车的普及,合理制定其充放电策略,实现主动配电网和充电站的双赢成为电动汽车负荷并网的研究重点,为此提出一种充电站充放电计划的两阶段优化模型。该模型综合考虑了主动配电网和充电站双方的利益,并计及了电动汽车实际负荷与预测负荷不符的情况。在日前优化阶段,以成本分析为基础,采用Nash谈判法求解配电网和充电站的多目标优化,利用Karush-Kuhn-Tucker条件表示Pareto前沿。在日内优化阶段,在不改变日前优化确定的充放电计划基础上,根据实时负荷,采用Q-learning算法,进行充电站充电服务优化。最后构建配电网系统算例,对提出的优化模型进行仿真,验证了本文方法的有效性。

考虑多元用户报价的交直流混合配电网动态经济调度

针对交直流混合配电网中多元用户灵活互动的问题,提出一种考虑多元用户报价的交直流混合配电网动态经济调度策略模型。根据用户类别分别建立各类用户参与电网互动的模型,将储能按资产归属不同分为用户拥有的储能和电网公司拥有的储能,拥有储能的用户根据自身电能供应和需求可作为电能的供应者和需求者,向电网公司申报价格和电量来参与经济调度;以配电网购电成本最低为目标,考虑潮流约束,建立交直流混合配电网多时段动态经济调度模型,并采用内点法进行优化求解。基于一个交直流混合配电网算例进行仿真分析,结果表明所提模型能够降低电网公司购电成本,促进多元用户灵活互动及交直流配电网间的互动。

家庭智能用电的随机&可调节鲁棒优化混合调度策略研究

针对包含光伏及储能系统的家庭用户,考虑光伏发电的预测距离运行点越远精度越低的特点,以及家庭用户用电行为具有不确定性的特点,建立了分布式电源、家庭负荷及用户用电行为不确定性的模型。结合随机优化与可调节鲁棒优化的优点,提出了一种家庭智能用电的随机与可调节鲁棒优化混合调度策略,以系统运行成本最小为目标,保证用户用电自由与舒适度,同时提高光伏的本地消纳水平。基于工程博弈论思想和改进粒子群算法,将优化模型转换为混合整数线性规划问题进行求解。通过算例仿真,验证了该调度策略的有效性。