削弱源荷不确定性,兼顾经济性与低碳性成为园区综合能源系统(park-level integrated energy system,PIES)优化调度的重点,为此提出了预测-调节-决策一体化框架。首先,构建了配置热电联产机组、电转气与碳捕集的园区综合能源系统。其次,...削弱源荷不确定性,兼顾经济性与低碳性成为园区综合能源系统(park-level integrated energy system,PIES)优化调度的重点,为此提出了预测-调节-决策一体化框架。首先,构建了配置热电联产机组、电转气与碳捕集的园区综合能源系统。其次,提出霜冰算法优化卷积-支持向量机(rime-convolutional neural network-support vector machine,RIME-CNN-SVM)的数据预测方法,并利用信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)描述概率分布未知的源荷严重不确定性。最后,建立了考虑源荷不确定性、阶梯式碳交易机制和弃风弃光惩罚的PIES低碳优化调度策略。通过算例仿真验证了模型和方法的合理性和有效性,并表明所提方法在提高PIES调度准确性的同时兼顾了运行的经济性与低碳性。展开更多
为了解决如何构造具有通用逼近性能的Mamdani模糊系统问题,提出一类Mamdani模糊系统具有通用逼近性的充要条件.该模糊系统采用乘积推理机(product inference engine,PIE)和最大值平均(mean of maximum,MOM)解模糊器,按模糊规则后件分为...为了解决如何构造具有通用逼近性能的Mamdani模糊系统问题,提出一类Mamdani模糊系统具有通用逼近性的充要条件.该模糊系统采用乘积推理机(product inference engine,PIE)和最大值平均(mean of maximum,MOM)解模糊器,按模糊规则后件分为单点规则后件和模糊数规则后件两种情况,分别根据Weierstrass第一定理和隶属度函数性质给出了严格证明.最后通过示例证明该充要条件的有效性.展开更多
在双碳目标背景下,针对园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的低碳优化已有诸多研究,但现有研究较少从碳流层面提出提升碳效的低碳优化策略。为此,文中基于云平台提出考虑碳流优化的PIES低碳经济运行策略。首先,构建...在双碳目标背景下,针对园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的低碳优化已有诸多研究,但现有研究较少从碳流层面提出提升碳效的低碳优化策略。为此,文中基于云平台提出考虑碳流优化的PIES低碳经济运行策略。首先,构建一种双层协同优化架构,在上层云平台设计碳流优化模块,为下层PIES提供优化建议,下层系统对自身用能计划进行修正,实现协同优化。其次,建立负荷碳势指标测算PIES碳流水平,通过云平台引导PIES降低负荷碳势从而提升系统碳效,并且进一步在云平台设计考虑碳效的纳什议价模块,以提升多主体交易中参与方的碳收益。然后,采用目标级联分析法对双层模型进行求解。最后,通过仿真验证考虑碳流优化的运行策略不仅可以提升综合能源系统经济收益,还能减少碳排,提升碳效,同时在促进PIES间能源交易的过程中提高碳收益。展开更多
随着电动汽车(electric vehicle,EV)普及度的不断提高,工业园区内的EV用户日益增多,其充放电行为给园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的规划运行带来极大挑战。文中提出考虑EV充放电意愿的PIES双层优化调度。首先,...随着电动汽车(electric vehicle,EV)普及度的不断提高,工业园区内的EV用户日益增多,其充放电行为给园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的规划运行带来极大挑战。文中提出考虑EV充放电意愿的PIES双层优化调度。首先,基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的EV充放电模型;然后,以PIES总成本最小和EV充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定地实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的PIES双层优化调度的有效性和可行性。展开更多
文摘为了解决如何构造具有通用逼近性能的Mamdani模糊系统问题,提出一类Mamdani模糊系统具有通用逼近性的充要条件.该模糊系统采用乘积推理机(product inference engine,PIE)和最大值平均(mean of maximum,MOM)解模糊器,按模糊规则后件分为单点规则后件和模糊数规则后件两种情况,分别根据Weierstrass第一定理和隶属度函数性质给出了严格证明.最后通过示例证明该充要条件的有效性.
文摘在双碳目标背景下,针对园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的低碳优化已有诸多研究,但现有研究较少从碳流层面提出提升碳效的低碳优化策略。为此,文中基于云平台提出考虑碳流优化的PIES低碳经济运行策略。首先,构建一种双层协同优化架构,在上层云平台设计碳流优化模块,为下层PIES提供优化建议,下层系统对自身用能计划进行修正,实现协同优化。其次,建立负荷碳势指标测算PIES碳流水平,通过云平台引导PIES降低负荷碳势从而提升系统碳效,并且进一步在云平台设计考虑碳效的纳什议价模块,以提升多主体交易中参与方的碳收益。然后,采用目标级联分析法对双层模型进行求解。最后,通过仿真验证考虑碳流优化的运行策略不仅可以提升综合能源系统经济收益,还能减少碳排,提升碳效,同时在促进PIES间能源交易的过程中提高碳收益。
文摘随着电动汽车(electric vehicle,EV)普及度的不断提高,工业园区内的EV用户日益增多,其充放电行为给园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的规划运行带来极大挑战。文中提出考虑EV充放电意愿的PIES双层优化调度。首先,基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的EV充放电模型;然后,以PIES总成本最小和EV充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定地实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的PIES双层优化调度的有效性和可行性。
