基于主从博弈的多虚拟电厂动态定价与优化调度

在“双碳”背景下,分布式可再生能源以及储能、需求响应等灵活性资源快速发展,虚拟电厂通过控制技术将分布式资源高效整合,提高了分布式能源发电效益。随着社会资本进入电力市场,不同虚拟电厂将会属于不同的投资商,形成多主体博弈格局,根据投资商投资偏好,虚拟电厂将由不同灵活性的资源构成。为兼顾虚拟电厂运营商和虚拟电厂利益,文章构建了运营商和多虚拟电厂双层主从博弈模型,考虑上层定价与下层出力的相互影响,研究运营商动态价格制定和虚拟电厂优化运行调度问题。下层以各虚拟电厂运行成本最小为目标,分别建立含有电储能、需求响应和氢储能的多虚拟电厂优化调度模型;上层以运营商利润最大为目标,结合下层出力计划进行虚拟电厂购售电价动态制定。采用粒子群算法迭代求解博弈模型,通过算例分析,该模型能够兼顾多主体利益,有效提高运营商收益并降低虚拟电厂运行成本。

适用于多虚拟电厂交易的改进拜占庭容错算法共识机制

分布式能源投资主体的多样性,使各资源在互动过程中的信任构建更加困难,因此需要探究多虚拟电厂交互模式并构建相应信任体系。基于主侧区块链技术构建了多虚拟电厂交易模型总体架构,明确了多虚拟电厂交易流程。通过主侧锚定技术构建跨链通道,实现多虚拟电厂链上协同运行模式。针对节点维护区块链网络环境积极性不高导致的信任环境缺失和区块链性能下降的问题,基于节点功能不同提出了一种差异化信用评价指标来规范节点行为,同时利用该指标对拜占庭容错算法(practical byzantine fault tolerance,PBFT)进行改进。实验结果表明使用差异化信用评价指标改进的共识算法在所提多虚拟电厂架构下能构建信任环境并提升共识效率。

基于二阶随机动力学的多虚拟电厂自趋优能量管理策略

分布式资源(distributed energy resources,DERs)的随机元素会引起多虚拟电厂(multi-virtual power plant,MVPP)系统内虚拟电厂(virtual power plant,VPP)策略频繁变化。对于某主体,如何感知其他主体策略突然变化时对自身收益的影响趋势,并快速调整自身策略,是亟需解决的难点。该文提出基于二阶随机动力学的多虚拟电厂自趋优能量管理策略,旨在提升VPP应对其他主体策略变化时的自治能力。首先,针对DERs异质运行特性,聚焦可调空间构建VPP聚合运行模型;然后,基于随机图描绘VPP策略变化的随机特性;其次,用二阶随机动力学方程(stochastic dynamic equation,SDE)探索VPP收益结构的自发演化信息,修正其他主体策略变化时自身综合收益;再次,将修正收益作为融合软动作-评价(integrated soft actor–critic,ISAC)强化学习算法的奖励搭建多智能体求解框架。最后,设计多算法对比实验,验证了该文策略的自趋优性能。

基于内部电力交易的多虚拟电厂优化调度

随着可再生能源的融入和电力系统分散化的发展,虚拟电厂(VPP)成为管理分布式能源的一种有效模式。单个虚拟电厂供电与需求不一定完全匹配,而同区域内不同虚拟电厂之间可以构成电量互补的关系。为此,从允许虚拟电厂之间进行电力交易的视角出发,制定多虚拟电厂间的内部交易电价,以各虚拟电厂总体成本最小化为目标,构建基于内部电力交易的多虚拟电厂优化调度模型。包含3个独立的虚拟电厂,各虚拟电厂聚合单元都有燃气轮机、风力发电、光伏发电以及需求响应负荷,3个虚拟电厂共享1个储能。通过这种方式,调动各虚拟电厂间自愿的电力买卖行为,促进虚拟电厂间的电力交易,优化各自的运营策略,以实现资源的最大化利用,增强电力系统的经济性和灵活性。为了评估模型的有效性,以是否允许虚拟电厂间进行内部交易为变量,设置两个不同场景进行对比分析。结果表明,允许并鼓励同区域内不同虚拟电厂之间进行内部电力交易,不仅有助于提高虚拟电厂各自的运行效率,降低整体运营成本,同时减少了虚拟电厂在电力市场中的交易需求,减轻了电力市场的交易负担。

基于温控负荷参与的多虚拟电厂联合调度研究

空调等温控负荷在虚拟电厂(VPP)的优化调度中起着至关重要的作用。针对VPP中新能源功率输出不稳定问题,提出了基于温控负荷参与的多VPP联合调度策略。首先,研究了温控负荷聚合模型,构建了多VPP分布式能源协调互补的联合调度框架,在日前阶段根据预测数据制定联合调度计划,多VPP管理中心对各VPP进行多能互补。其次,在日前阶段引入考虑用户意愿度的温控负荷模型,在日内阶段根据短期预测数据对调度计划进行滚动修正,减少新能源功率输出波动带来的供需偏差。最后,通过MATLAB调用Cplex仿真分析,验证了多VPP联合优化调度策略不仅保证了供电可靠性,还有效减少了预测偏差带来的补偿费用。

多虚拟电厂日前鲁棒交易策略研究

随着市场改革逐步深入,大量社会资本涌入售电侧展开激烈竞争,未来电力市场交易必然存在多个虚拟电厂参与的格局,且各虚拟电厂内部风电等清洁能源存在不确定性,基于此,构建了多虚拟电厂非合作动态博弈日前市场优化交易模型。各主体充分考虑需求响应和电动汽车等为运行约束,采用市场模拟出清来表征其他虚拟电厂对自身决策的作用关系,并通过库恩-塔克（Karush-Kuhn-Tucker,KKT）条件等值表达,以收益最大化为目标制定最优竞标方案。此外,考虑虚拟电厂内部可再生能源出力不确定性以及控制对象的调节能力,将确定性竞标模型扩展为两阶段鲁棒优化模型,并通过列约束生成算法对主子问题进行交替求解,其中子问题中利用强对偶理论及Big-M法对max-min模型进行对偶并线性化处理。最后通过对整合不同分布式能源的多虚拟电厂系统进行算例分析,为虚拟电厂市场交易提供思路和参考。

三维热权函数法和多虚拟裂纹扩展技术

热权函数法直接利用温度场与热权函数的乘积的积分来求应力强度因子(SIF)的过渡过程,它可以免除对每一时刻进行热弹性力学有限元或边界元应力分析,计算效率大大提高。本文给出了三维热权函数法的基本方程,并提出了求解三维热权函数法基本方程的多虚拟裂纹扩展法(MVCE法)。在MVCE法中,可以引入无穷多个虚拟裂纹扩展模式;虚拟裂纹扩展模式与应力强度因子的插值直接相联系,所得到的方程组的系数矩阵是一个三对角矩阵,具有良好的计算性能。它对于裂纹前缘SIF分布急剧变化的情况,有良好的数值模拟能力。实例计算表明,MVCE法具有极高的计算效率,并具有很高的计算精度。

硬件支持的多虚拟机数据交换及动态带宽分配方法

针对同一宿主计算机上多虚拟机之间数据交换开销大且带宽分配不灵活的问题,提出了一种硬件支持的多虚拟机数据交换及动态带宽分配方法,并进行建模和实验.该方法釆用IO虚拟化的思想,面向以太网控制器的硬件架构进行改进与优化.通过对虚拟机的发送数据进行解析,同时扩展发送引擎对接收BD环的访问权限,实现数据从发送引擎直接向目的虚拟机接收队列的交换过程;通过对虚拟机中接收队列的数据信息进行统计与分析,实现对各个虚拟机的带宽进行动态分配与调整.以自主研发的千兆以太网控制器为原型搭建测试平台进行实验.结果表明,本文提出的方法不仅减小了多虚拟机之间数据交换和带宽分配的CPU开销,而且对以太网控制器和虚拟机管理程序均保持了兼容.

基于区块链的多虚拟电厂主从博弈优化运行

在未来以新能源为主体的新型电力系统中,多虚拟电厂的能源管理将更加复杂和具有挑战性。考虑到区块链技术信息安全、机制透明、区域共治的特点,从虚拟电厂的功能特征出发,创建由商业链、技术链和资产链组成的区块链。综合考虑多虚拟电厂形成的多决策主体利益关联与冲突的局面,建立了考虑网络安全约束的多虚拟电厂主从博弈优化运行方法。在此基础上,研究了区块链技术下的多虚拟电厂优化运行模式,从网络层级框架、交互机制、智能合约和激励机制等方面进行了设计。最后,通过算例仿真验证了所提方法的有效性。

高比例可再生能源渗透下多虚拟电厂多时间尺度协调优化调度

考虑可再生能源出力、电力负荷和电价等一系列不确定性因素,提出了高比例可再生能源渗透下的多虚拟电厂日内两阶段优化调度模型。该模型通过对多虚拟电厂中运行设备小时级时间尺度和分钟级时间尺度的协调优化,达到分级消除系统中随机和扰动因素的影响,实现高比例可再生能源的安全消纳。并且在多虚拟电厂优化调度模型中,借助Markowitz均值-方差理论,提出利润函数的风险刻画,准确描述不确定性的影响。最后,通过算例分析,说明所提出模型可有效降低决策风险和不确定性因素的影响。

基于多虚拟信号校验的ZigBee网络信号防冲突算法

针对ZigBee网络节点在大规模的数据通信过程中,会因为通信时域不一致引起冲突的问题,提出了一种基于三角校验碰撞预测的放信道信号冲突机制。运用对同一节点进行通信的信号组成一个多信号虚拟校验区域。通过建立的无线传感信号碰撞冲突检测模型进行通信时域冲突的预测判断。通过时域内的信号二维区域碰撞预测,计算碰撞的可能概率。实验结果表明,运用该方法能够对大数据、对节点、长时间的ZigBee通信网络通信进行优化,提高了节点信道的通信效率。同时,这种方法还大幅降低了无线通信网络的数据碰撞的可能性。

基于改进多虚拟信号注入的永磁同步电机MTPA控制

内置式永磁同步电机为充分利用磁阻转矩,常采用MTPA控制策略,直接公式计算MTPA控制策略易受参数变化影响,一些研究者提出了虚拟信号注入MTPA控制策略。传统多虚拟信号注入MTPA控制需要四路虚拟信号注入,计算量较大。文章提出一种新的多虚拟信号注入MTPA控制策略,将传统四路虚拟信号注入减少到两路,极大减少了运算量,同时不影响MTPA控制精度。仿真结果与实验结果验证了该方法的有效性,在不影响MTPA控制精度的条件下,显著减少了计算量,具有更好的应用价值。

联邦云马尔可夫链多虚拟机并行迁移

针对虚拟机(VM)迁移过程中,迁移时间和停机时间对用户使用感受的影响,从提高网络服务质量降低网络运行成本角度出发,提出一种基于联邦云马尔可夫链多虚拟机并行迁移策略.首先,对传统的虚拟机顺序迁移过程进行研究,并研究构建出多虚拟机情况下的并行迁移过程,给出其迁移时间和停机时间计算模型.然后,将多虚拟并行迁移构思为一个泊松分布过程,并基于马尔可夫链构建多虚拟并行迁移的数学分析模型.最后,通过实验,给出模型参数对多虚拟并行迁移过程的影响,并且对比了顺序迁移过程的迁移时间、停机时间及网络成本,验证了并行迁移过程在处理大数据迁移中的优势.

一种基于多虚拟平台的计算机网络综合实验模拟系统构建

虚拟平台技术是计算机专业中的新兴平台技术,可将虚拟软件平台中的计算机硬件融合至同一个计算机操作系统中,在此计算机操作系统中可灵活操作虚拟硬件。在现代网络服务商提供的网络服务中,基于虚拟平台技术的计算机操作系统已实际应用至网络服务商的实践实验中,同时虚拟平台技术的发展已同步面向计算机专业实训领域。文章针对计算机实验室的软、硬件综合实训方案设计的特殊需求,创新实验了计算机专业实训中未曾出现的新功能,以期提高计算机实验室的利用率。

应对灾难风险的多虚拟机快速协同撤离机制研究

大规模灾难事件可能对通信网基础设施造成严重的威胁和破坏。针对大规模灾难风险下虚拟网的生存性问题,该文提出一种多虚拟机快速协同撤离(MRCE)机制。该机制采用后复制迁移技术实现虚拟机的在线迁移,通过基础迁移带宽的分配和升级,对属于同一虚拟网的多个风险虚拟机进行快速协同撤离,以减少单个虚拟网的撤离完成时长,降低损毁风险。仿真结果表明,该机制能在不同考察周期内获得较好的虚拟网撤离完成率和平均撤离完成时长。

基于加权准邻域和多虚拟领航者的Flocking算法

为解决Flocking模型中势函数没有考虑角度信息的问题,建立了基于加权准邻域势函数以及多虚拟领航的Flocking运动模型。首先,考虑运动的方向性,不同角度的邻居对智能体的影响不同,根据邻域角度信息设计基于加权势函数的控制器。然后,对单虚拟领航者的群智能体运动和两组群智能体受各自领航者引导混杂后又分离的运动过程进行了仿真。最后,通过误差分析证明所建立的Flocking运动模型符合群智能体的运动规律。

分散架构下多虚拟电厂分布式协同优化调度

双碳战略与电力市场改革背景下,未来配电网中将形成多虚拟电厂共存的格局。为实现利益主体各异的多虚拟电厂协调优化调度,该文基于“信息分离、决策协同”思想,提出一种基于拉格朗日对偶松弛的多虚拟电厂分布式协调优化调度方法。首先,构建多虚拟电厂分布式协调优化控制机制;接着,构建多虚拟电厂多时段协调优化调度模型,基于供需关系构建虚拟电厂间交易电价函数;然后,利用拉格朗日对偶松弛理论对优化模型进行松弛,将原问题转为多虚拟电厂分布式优化问题,并采用分布式部分可观测的马尔科夫决策过程将日前多时段协调优化调度问题重构为实时优化调度问题,基于改进量子遗传算法对优化问题进行求解;最后,通过仿真计算验证了所提方法的有效性。

自适应的多虚拟机迁移调度算法

针对云计算数据中心内部多虚拟机的迁移调度问题进行研究。结合SDN软件定义网络架构,利用其数据层和控制层分离、逻辑集中控制以及开放可编程接口的优点,设计一种基于SDN软件定义网络的多虚拟机迁移架构,提高虚拟机迁移流量的转发效率,阐明所提架构下,多虚拟机迁移的实现流程。综合考虑各种迁移影响因素,提出一个基于高斯形态的调度优先级因子,设计一种自适应的多虚拟机迁移调度算法AVMS(adaptive VMs migration scheduling)。在3种不同规模的场景下进行仿真实验,实验结果表明,相比分组迁移算法CQNCR,AVMS在总体迁移时间和平均VDC宕机时间方面,分别降低最高达到30.7%和23.1%。

电力现货市场中多虚拟电厂交易策略

随着电力现货市场建设的不断推进,可再生能源(RE)在电力现货市场中的交易策略备受关注。由于市场电价的不确定性以及可再生能源产量的波动性,RE很难单独参与电力市场竞标。针对这个问题,将风能、光伏、储能装置以及燃气轮机聚合起来形成虚拟电厂(VPP),是稳定输出偏差、促进可再生能源消耗的有效途径。建立了3种不同场景下的多虚拟电厂博弈模型对多虚拟电厂参与电力现货市场的策略进行研究,并分别分析了日前(DA)以及实时(RT)市场中鲁棒优化系数对虚拟电厂利润的影响,最终证明考虑需求响应及博弈的多虚拟电厂模型能够有效提升虚拟电厂在电力现货市场中的收益。

虚拟现实大空间下多虚拟目标被动触觉交互方法

针对虚拟现实(VR)大空间下为重定向行走的用户提供被动触觉时存在的虚实交互目标无法一一对应的问题,提出了一种用两个物理代理作为触觉代理为多个虚拟目标提供触觉反馈的方法,以在基于人工势场(APF)的重定向行走过程中,交替地满足用户被动触觉的需求。针对重定向行走算法本身以及标定不精确等原因造成的虚实不对齐的问题,对虚拟目标的位置及朝向进行设计并且在交互阶段引入触觉重定向。仿真实验表明对虚拟目标位置和朝向的设计可以大幅降低对齐误差;而用户实验结果证明触觉重定向的引入进一步提升了交互准确性,且能为用户带来更丰富、更具沉浸感的体验。