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基于ADMM的共享储能参与电网辅助服务的分布式优化模型
被引量：
11
1
作者
彭大健
肖浩
+1 位作者
裴玮
孔力
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期1-8,共8页
提出了一种共享储能参与主动配电网辅助服务市场的互动博弈优化模型和基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式求解方法。设计了共享储能参与主动配电网辅助服务市场的框架与互动运行模式;考虑主动配电网的优化运行目标与共享储能设备的约束条...
提出了一种共享储能参与主动配电网辅助服务市场的互动博弈优化模型和基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式求解方法。设计了共享储能参与主动配电网辅助服务市场的框架与互动运行模式;考虑主动配电网的优化运行目标与共享储能设备的约束条件,建立了主动配电网与共享储能的互动博弈优化模型;基于ADMM,将系统全局互动博弈问题分解为分布式优化问题,并进行分布式优化求解。以改进IEEE 33节点系统为算例进行仿真,结果验证了所提互动博弈优化模型和分布式求解方法的合理性与有效性,表明所提方法能在保护共享储能和主动配电网隐私的情形下,兼顾主动配电网的经济性与安全性需求,实现主动配电网与共享储能用户的互利共赢。
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关键词
共享储能
主动配电网
辅助服务
互动博弈
分布式优化
交替方向乘子法
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职称材料
数据驱动的用户需求响应行为建模与应用
被引量：
32
2
作者
彭大健
裴玮
+2 位作者
肖浩
杨艳红
唐成虹
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期2577-2585,共9页
随着售电侧电力市场改革推进,参与需求响应的用户数量日益增加,由于参与互动用户的特性不一、响应能力差异大,多类型用户组合后还造成整体响应特性呈现高维、非线性、非凸的复杂特征,这对于传统基于模型驱动的互动建模和优化定价策略带...
随着售电侧电力市场改革推进,参与需求响应的用户数量日益增加,由于参与互动用户的特性不一、响应能力差异大,多类型用户组合后还造成整体响应特性呈现高维、非线性、非凸的复杂特征,这对于传统基于模型驱动的互动建模和优化定价策略带来了巨大挑战。对此,提出一种新型的数据驱动的用户需求响应行为建模方法,采用不涉及用户隐私的环境气象数据、电价数据及用户聚合体的历史互动数据,结合深度长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络方法实现了对用户聚合体的复杂响应特征的有效表征,建立了反映用户聚合体差异化需求响应能力的特性封装模型,并将其在零售市场定价场景中进行了应用测试。结果表明,所提出的深度学习封装建模方法能够很好地逼近用户需求响应特性理论值,具有良好的精度,同时能显著降低零售定价迭代出清所需时间,可为复杂用户参与下的电力市场运行提供一定参考。
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关键词
需求响应
负荷行为模型
深度学习
零售市场
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职称材料
题名
基于ADMM的共享储能参与电网辅助服务的分布式优化模型
被引量：
11
1
作者
彭大健
肖浩
裴玮
孔力
机构
中国科学院电工研究所
中国科学院大学
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52177124,U2066211)
中国科学院青年创新促进会项目(2019143)
+1 种基金
中国科学院电工研究所科研基金资助项目(E155610101)
中国科学院洁净能源创新研究院合作基金资助项目(DNL202023)。
文摘
提出了一种共享储能参与主动配电网辅助服务市场的互动博弈优化模型和基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式求解方法。设计了共享储能参与主动配电网辅助服务市场的框架与互动运行模式;考虑主动配电网的优化运行目标与共享储能设备的约束条件,建立了主动配电网与共享储能的互动博弈优化模型;基于ADMM,将系统全局互动博弈问题分解为分布式优化问题,并进行分布式优化求解。以改进IEEE 33节点系统为算例进行仿真,结果验证了所提互动博弈优化模型和分布式求解方法的合理性与有效性,表明所提方法能在保护共享储能和主动配电网隐私的情形下,兼顾主动配电网的经济性与安全性需求,实现主动配电网与共享储能用户的互利共赢。
关键词
共享储能
主动配电网
辅助服务
互动博弈
分布式优化
交替方向乘子法
Keywords
shared energy storage
active distribution network
auxiliary service
interactive game
distributed optimization
ADMM
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
数据驱动的用户需求响应行为建模与应用
被引量：
32
2
作者
彭大健
裴玮
肖浩
杨艳红
唐成虹
机构
中国科学院电工研究所
中国科学院大学
国网电力科学研究院有限公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期2577-2585,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0903402)
国家自然科学基金项目(51777202,U2066211)。
文摘
随着售电侧电力市场改革推进,参与需求响应的用户数量日益增加,由于参与互动用户的特性不一、响应能力差异大,多类型用户组合后还造成整体响应特性呈现高维、非线性、非凸的复杂特征,这对于传统基于模型驱动的互动建模和优化定价策略带来了巨大挑战。对此,提出一种新型的数据驱动的用户需求响应行为建模方法,采用不涉及用户隐私的环境气象数据、电价数据及用户聚合体的历史互动数据,结合深度长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络方法实现了对用户聚合体的复杂响应特征的有效表征,建立了反映用户聚合体差异化需求响应能力的特性封装模型,并将其在零售市场定价场景中进行了应用测试。结果表明,所提出的深度学习封装建模方法能够很好地逼近用户需求响应特性理论值,具有良好的精度,同时能显著降低零售定价迭代出清所需时间,可为复杂用户参与下的电力市场运行提供一定参考。
关键词
需求响应
负荷行为模型
深度学习
零售市场
Keywords
demand response
load elasticity model
deep learning
retail market
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ADMM的共享储能参与电网辅助服务的分布式优化模型
彭大健
肖浩
裴玮
孔力
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024
11
在线阅读
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职称材料
2
数据驱动的用户需求响应行为建模与应用
彭大健
裴玮
肖浩
杨艳红
唐成虹
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021
32
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职称材料
已选择
0
条
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