为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer,P2P)能源市场中产消者的最优清算问题,重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战,采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multi...为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer,P2P)能源市场中产消者的最优清算问题,重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战,采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM),推导出P2P市场的交易机制。该方法考虑每个产消者的效用函数,并引入分布式发电机(distributed generator,DG)和电能存储系统(battery energy storage system,BESS)。算法中每个产消者通过迭代与其相邻的产消者同步交换少量信息,并优化以满足不同的需求。通过对6-peers系统的数值验证,证明了所提出方法的有效性。与基于池的交易机制相比,完全去中心化的P2P问题在单位时间内交易电量提升了160%,社会福利从-9.47元增加到32.43元。展开更多
间歇采样转发式干扰与雷达发射信号相参,可以获得部分脉压增益,具有极强的干扰效果,亟需有效的干扰先验知识对抗。针对该问题,本文根据间歇采样转发干扰脉冲压缩后的结果,构造出含有加窗向量的非线性整数优化模型,将参数估计问题转化为...间歇采样转发式干扰与雷达发射信号相参,可以获得部分脉压增益,具有极强的干扰效果,亟需有效的干扰先验知识对抗。针对该问题,本文根据间歇采样转发干扰脉冲压缩后的结果,构造出含有加窗向量的非线性整数优化模型,将参数估计问题转化为向量估计问题,然后利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)将非线性整数优化模型分解为整数归整模型和连续模型,求解出加窗向量,实现切片宽度和数量的估计。最后计算机仿真验证了该方法的有效性。展开更多
实时电价是智能电网需求侧管理的有效方法,对于维持电力供需平衡、削峰填谷至关重要。为提高实时电价模型的低碳经济性和精确性,在充分考虑用户与供电侧双方利益前提下提出碳交易机制,并根据新能源的发电特性构建风光出力不确定模型,建...实时电价是智能电网需求侧管理的有效方法,对于维持电力供需平衡、削峰填谷至关重要。为提高实时电价模型的低碳经济性和精确性,在充分考虑用户与供电侧双方利益前提下提出碳交易机制,并根据新能源的发电特性构建风光出力不确定模型,建立以用户总效用最大、供电侧成本最小为目标的社会福利最大化实时电价模型。提出基于改进交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier, ADMM),即高斯回代交替方向乘子法(ADMM with Gaussian back substitution, ADMM-GBS)的分布式优化调度方法,通过将不确定模型转化为确定模型求解。仿真结果表明,所提实时电价策略能够提升社会福利,验证了模型和算法的有效性。展开更多
文摘为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer,P2P)能源市场中产消者的最优清算问题,重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战,采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM),推导出P2P市场的交易机制。该方法考虑每个产消者的效用函数,并引入分布式发电机(distributed generator,DG)和电能存储系统(battery energy storage system,BESS)。算法中每个产消者通过迭代与其相邻的产消者同步交换少量信息,并优化以满足不同的需求。通过对6-peers系统的数值验证,证明了所提出方法的有效性。与基于池的交易机制相比,完全去中心化的P2P问题在单位时间内交易电量提升了160%,社会福利从-9.47元增加到32.43元。
文摘间歇采样转发式干扰与雷达发射信号相参,可以获得部分脉压增益,具有极强的干扰效果,亟需有效的干扰先验知识对抗。针对该问题,本文根据间歇采样转发干扰脉冲压缩后的结果,构造出含有加窗向量的非线性整数优化模型,将参数估计问题转化为向量估计问题,然后利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)将非线性整数优化模型分解为整数归整模型和连续模型,求解出加窗向量,实现切片宽度和数量的估计。最后计算机仿真验证了该方法的有效性。
文摘实时电价是智能电网需求侧管理的有效方法,对于维持电力供需平衡、削峰填谷至关重要。为提高实时电价模型的低碳经济性和精确性,在充分考虑用户与供电侧双方利益前提下提出碳交易机制,并根据新能源的发电特性构建风光出力不确定模型,建立以用户总效用最大、供电侧成本最小为目标的社会福利最大化实时电价模型。提出基于改进交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier, ADMM),即高斯回代交替方向乘子法(ADMM with Gaussian back substitution, ADMM-GBS)的分布式优化调度方法,通过将不确定模型转化为确定模型求解。仿真结果表明,所提实时电价策略能够提升社会福利,验证了模型和算法的有效性。
