基于能源自组织的能源-信息-交通-社会耦合网络研究综述

该文归纳了复杂网络视角下研究能源–信息–交通–社会耦合网的背景意义、国内外研究现状、面临的研究挑战及亟需解决的关键科学问题。基于自组织理论对亟需解决的关键科学问题进行深入思考,并定义了能源自组织(energy self-organization,ESO)概念。通过ESO个体与集群的复杂特性分析,总结和比较了ESO与现有诸多文献研究类似概念的差别与优势,完善了复杂网络分析在区域能源互联网中的应用理论体系。通过提出ESO个体和集群的复杂网络建模、最优网络流分配、同步控制、故障级联机理分析及利益交互博弈等问题的研究思路与方法,揭示和增强能源–信息–交通–社会耦合网局部和整体在相互作用过程中的独立自治、自优化、自适应等特性。最后,分析展望了基于复杂网络分析研究能源–信息–交通–社会耦合网络的前景。

信息能源系统自-互-群立体协同优化方法

可再生能源高速发展、信息智能技术深度融合以及终端用能的多样化需求使得能源生产、分配及消费形式都呈现出时空异步、信能融合、多能互补以及智物协同的新趋势,这使得终端信息能源系统的平衡、协同、管控必须与之相适应。根据终端、拓扑网络以及综合能源管理云平台的特性,该文首先设计了自适应嵌入式信息能源智能终端,提出基于有限智能需求的边缘智能策略,以及多智能终端之间互协作策略,最终基于云平台提出拓扑网络与云平台纵向联合能源调配方案。构建了端-网-云立体协同架构以及自-互-群的立体管控策略,实现了综合能源系统不同层级资源协同优化调度,保障大规模动态信息能源系统的安全高效运行。

考虑5G通信负荷协同优化的云边计算网络能量管理模型

随着物联网发展,数据中心与5G网络相继成为可观的用能负荷,给低碳网络建设带来挑战。降低计算网络对电网负担,提升可再生能源应用比例并削减购电成本是实现低碳计算目标面临的重要议题。该文首先建立考虑电网、可再生能源混合供能的跨域数据中心与5G边缘计算网络用能调度模型;基于信息-能源流耦合性,提出联合任务卸载、功率控制与云边计算负载迁移策略,实现网络购电成本的空间转移、削减;其次,考虑时延、服务机制与能耗的耦合性,设计基于主从博弈的云计算服务定价机制,鼓励计算资源共享实现云边用能行为优化。仿真分析表明,所提方法能够提高云边网络合作积极性,有效减少各方网络主体的购电成本并降低电网负载压力。