基于鲁棒后悔度的日前市场购电联合优化

随着风电并网规模的不断增大,风电输出功率的不可预测性对电力市场交易的影响增大,弃风比例增加。为了优化日前市场的交易计划并合理利用风资源,该文联合日前能量市场、备用容量市场以及实时平衡市场优化日前购电计划,用区间数表示风电出力的不确定性和实时市场电价的不确定性。在确定日前市场最优购电策略时,由于风电出力和实时市场的能量平衡费用无法准确预知,该文考虑购电决策者的后悔心理,以鲁棒后悔度最小为目标得到日前市场最优购电策略。具体算例分析表明,该文购电方案可以有效降低购电决策者的后悔心理,合理利用风资源,降低购电成本。

基于鲁棒后悔度的含风电日前和日内市场两阶段出清优化

由于风电的不确定性,含有风电较多的系统将引入日内市场,以减小实时市场的功率偏差,提高系统运行的经济性和稳定性。文中利用区间模型表示风电出力的不确定性,在日前市场中考虑日内市场风电偏差功率的不确定性,建立日前市场和模拟日内市场联合优化模型;在各个日内市场考虑对应实时市场风电偏差功率的不确定性,建立各日内市场和模拟实时市场联合优化模型。在日前市场和日内市场中考虑购电决策者的后悔心理,以鲁棒后悔度最小为目标,实现分阶段不同时间尺度购电出清优化,提高日前市场和日内市场购电方案的经济性和鲁棒性。最后,基于一个具体算例对优化模型和结果进行详细的分析,体现了两阶段优化出清方法的可行性和优越性。

基于期望后悔度的旋转备用多目标优化研究

考虑系统运行成本、旋转备用容量成本和能量成本,以及失负荷惩罚和弃风惩罚,并融入分时电价,提出一种期望后悔度度量指标,建立以系统总成本最小和惩罚费用最小为目标的双层优化模型,并对多目标量子粒子群算法进行改进。外层采用改进的多目标量子粒子群优化算法求解上、下旋转备用容量,内层采用优先顺序法求解机组组合和旋转备用的经济分配。从而得到成本期望后悔度-惩罚期望后悔度的Pareto前沿,并分析分时电价和权重系数对系统总成本和惩罚费用的影响。最后,通过算例验证所提优化模型和算法的有效性。

基于后悔度的博弈剔除算法的逻辑认知分析

博弈分析中存在大量的逻辑问题,通过认知逻辑可以精确表达主体间认知互动中的推理。首先,构建了基于后悔度的博弈认知模型,从选手选择某一策略所导致的后悔度分析主体的理性特征,为多种博弈剔除算法的认知机制提供统一的逻辑刻画。其次,基于后悔度模型,重提主体理性定义,并证明该理性可作为公开宣告的事实,借助公开宣告逻辑,为Halpern等人提出的重复最大最小化后悔度算法提供合理的逻辑认知基础。

基于鲁棒后悔度的光储微网优化调度

提出了一种光储微网系统的鲁棒后悔度优化调度方法,以抑制系统中光伏输出和负荷需求的不确定性扰动。依据不确定参数的预测值及分时电价,动态非均匀划分调度时段以降低求解复杂度。考虑到蓄电池循环寿命在不同充放电深度下的损耗,构建光储微网鲁棒后悔度优化调度模型。由于模型求解属于一类带有非线性的双层优化问题,采用拉格朗日两段松弛和交叉熵混合求解算法获取鲁棒优化调度方案。算例仿真表明,所提求解算法能够实现最大扰动下的经济后悔度最小化,并且动态非均匀调度时段划分能够加快优化模型求解速度。相对于确定性优化调度,鲁棒后悔度优化能够有效减少不确定性因素对模型的影响,从而验证了所提优化调度方法的有效性和可行性。

考虑后悔规避的风储联合参与日前市场竞标策略

为应对风储联合参与日前市场竞标的风险,减弱决策者的后悔心理,提出了一种考虑后悔规避的风储联合参与日前市场竞标策略。采用蒙特卡洛法将风电出力、市场电价的随机模型转化为多概率场景的确定模型;在日前市场竞标阶段,引入后悔度指标描述风储联合系统的后悔心理,同时考虑实时市场的不平衡结算因素,以最小-最大后悔度为优化目标,建立风储联合参与日前市场的竞标模型。最后,通过算例分析将本文方法与随机规划法和鲁棒优化法的竞标策略进行对比,验证了本文所提方法的有效性和可行性。

双连接场景中基于强化学习的基站选择算法

为了满足日益增长的数据服务需求,网络运营商密集部署了大量5G小型基站。在3GPP R14中,定义了5G双连接的场景,即用户可以同时接入5G基站和4G基站。但是,目前主流的基站选择算法并不适用于这种场景。因此,为了解决5G双连接网络中的基站选择问题,文中提出一种基于强化学习的基站选择算法。该算法以用户设备为中心,以最大化用户吞吐量为目标。算法将基站选择问题映射为一个强化学习问题:将用户设备作为学习者,将无线接入技术选择策略作为动作空间,将当前时刻连入基站所获得的吞吐量作为回报值,从而计算出下一时刻选择各个基站的概率。仿真结果表明,在双连接场景中,相比于传统的RSS算法,文中算法可以减少用户设备切换次数,并提高统计时间段内用户的总吞吐量。

大学生在线冲动性购买对重复购买意愿的影响研究

随着互联网的迅猛发展和移动智能终端的普及,人们的网购意愿不断增强。大学生作为中国网络消费的活跃群体和新生代主力军,因观念、性格等因素的影响,大学生在网购中存在着欲望强烈、无计划、非理性、从众性的购买,即在线冲动性购买。大学生在线冲动性购买后,是否满意、后悔,是否有重复购买意愿对网络商家的发展有着巨大的意义。本文主要对大学生在线冲动性购买对重复购买意愿的影响进行研究,从而为网络商家提供实操性的营销建议。

一类参数不确定规划的三目标规划解决方法

针对目标函数具有区间参数的不确定优化命题 ,分析了以往不确定优化命题双目标优化满意解的缺陷 ,给出了一种鲁棒优化的定义 ,提出了不确定系统的优化需考虑后悔度 ,把不确定的优化命题转化为确定型的三目标优化命题 .实例分析考虑决策后悔度的三目标优化命题作为不确定优化命题的替代命题更加合理 .该方法的成功作为一个具体实例印证了顾基发研究员“物理 -事理 -人理”的系统方法论的普遍指导意义 .