发电厂可再生能源集成技术的优化与应用

现在所世界经历的能源大变革,可再生能源扮演了举足轻重的角色。借此契机,使得大型发电厂集成使用可再生能源,如风能、太阳能等,被认为是有效提携这种创新能源的资本化进程和精准管理的重要策略。本文就将背靠现有大规模电力生成系统,探究整合这些可再生能源在发电厂中的具体问题,利用混合整数非线性规划(MINLP)等科技前沿的优化技术,对发电厂中的可再生能源整合制定最优方案,志在降低总成本,却能够达到最高的发电效率。据研究显示,操控好整合与优化的操作,能直接推动发电厂收益的增长,同样也会提升能源的使用效率,这足以保证电能的稳定供应,也为长远发展提供坚实保障。此外,我们还发现,整合多类型可再生能源的发电系统性能更加稳定。因此,本研究为相关的能源决策和政策制定提供了具有现实意义的理论政策支持和方法论工具,期望进一步推动可再生能源在发电厂的广泛应用与集成优化。

激励性含风电竞标日前市场出清电价机制的建模

在日前市场出清电价机制中,为同时实现发电机组个体理性和激励相容以及市场出清总成本最小化的要求,应用基于VCG(Vickrey-Clarke-Groves)的机制设计理论,给出了一种含风力机组竞标的日前市场出清电价机制。建立了含风电竞标日前市场出清模型,采用抽样平均逼近法求解该市场出清模型。基于VCG机制设计理论,定义发电机组(常规/风电)获得的支付为该机组参与日前市场出清前后,日前市场出清总成本的变化量。采用某2节点系统和修改的IEEE14节点系统为例说明了该含风电竞标日前市场出清电价机制的基本特征。仿真结果表明,所提电价机制满足市场出清总成本最小化、激励相容以及个体理性等要求。

混合云下具有交付期约束的众包任务调度算法

由多个任务组成的众包任务(Bag-of-Tasks,BoT)被广泛应用于各种领域,一般在混合云下执行。与调度问题中传统的截止时间约束不同,交付期约束允许BoT应用程序的完成时间超过预先指定的交付期,但会产生延迟惩罚。在这种情况下,为了降低总成本,文中提出了一种高效的和声搜索算法(Efficient Harmony Search,EHS),用于在混合云下优化调度任务。该算法通过随机搜索和微调得到初始任务序列,然后通过改进和声搜索步骤和产生新和声记忆库的方式,在一次搜索过程中可以获得大量优质和声,大大提高了和声搜索的效率,加快了算法的收敛速度。通过不断迭代,获得全局最优解,即使总成本最低的BoT应用调度方案。实验结果表明,相比其他算法,该算法在性能上有显著提升,可以有效地降低调度众包任务的总成本。

公共交通运价与出租车运价关系研究

出租车的调价问题成为近年来的热点问题。把握两者之间关系是解决矛盾的关键,本文在“公交优先”的大政策下,从政府角度出发,以晏秋博士的多目标的社会总成本最小化的出租车定价模型为方法模型,采取逆向思维,验证模型的可行性,初步得到重庆市南岸区的公共交通运价与出租车运价的关系。