In this paper we discuss the Two-Bit Diffserv Architecture, study the RIO packet dropping policy and FM-PA packet marking algorithm, develop the FMPA, compare the two FMPA By simulation on NS.
针对微网独立运行时面临运行成本高,受可再生能源出力和多能负荷功率不确定性影响大等问题,提出一种基于混合两阶段鲁棒优化的多微网合作运行方法。首先,为了应对源荷双重不确定性挑战,在传统两阶段鲁棒优化基础上,提出一种基于多场景...针对微网独立运行时面临运行成本高,受可再生能源出力和多能负荷功率不确定性影响大等问题,提出一种基于混合两阶段鲁棒优化的多微网合作运行方法。首先,为了应对源荷双重不确定性挑战,在传统两阶段鲁棒优化基础上,提出一种基于多场景数据的最恶劣概率场景驱动的混合两阶段鲁棒优化方法,并采用可并行计算列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法来提高求解效率。然后,在建立的多微网点对点分布式能源交易系统框架上,根据纳什谈判理论构造多微网合作成本最小化问题和收益分配问题,并提出一种耦合可并行计算C&CG的交替方向乘子法进行求解。最后,根据各微网不同的贡献率,设计一种基于点对点电能交易贡献度的非对称纳什谈判机制来分配各微网的合作收益。算例结果表明,所提方法能兼顾系统的鲁棒性、经济性和隐私性,并实现每个微网公平合理的收益分配。展开更多
文摘In this paper we discuss the Two-Bit Diffserv Architecture, study the RIO packet dropping policy and FM-PA packet marking algorithm, develop the FMPA, compare the two FMPA By simulation on NS.
文摘针对微网独立运行时面临运行成本高,受可再生能源出力和多能负荷功率不确定性影响大等问题,提出一种基于混合两阶段鲁棒优化的多微网合作运行方法。首先,为了应对源荷双重不确定性挑战,在传统两阶段鲁棒优化基础上,提出一种基于多场景数据的最恶劣概率场景驱动的混合两阶段鲁棒优化方法,并采用可并行计算列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法来提高求解效率。然后,在建立的多微网点对点分布式能源交易系统框架上,根据纳什谈判理论构造多微网合作成本最小化问题和收益分配问题,并提出一种耦合可并行计算C&CG的交替方向乘子法进行求解。最后,根据各微网不同的贡献率,设计一种基于点对点电能交易贡献度的非对称纳什谈判机制来分配各微网的合作收益。算例结果表明,所提方法能兼顾系统的鲁棒性、经济性和隐私性,并实现每个微网公平合理的收益分配。