提出了一种基于双层模型预测控制(model predictive control,MPC)的建筑与社区综合能源系统(integrated community energy system,ICES)主从博弈协调优化方法。首先,采用热阻-热容网络对建筑用户采暖负荷的热动态特性进行了建模。其次,...提出了一种基于双层模型预测控制(model predictive control,MPC)的建筑与社区综合能源系统(integrated community energy system,ICES)主从博弈协调优化方法。首先,采用热阻-热容网络对建筑用户采暖负荷的热动态特性进行了建模。其次,提出了基于双层MPC的建筑与ICES协调优化模型,在兼顾ICES运营商和建筑用户的差异化利益诉求的基础上,进一步考虑了在协调优化过程中面临的风电和光伏出力、ICES运营商向上级能源系统购买能源的价格、室外温度和光照强度等预测数据的不确定性。最后,通过算例验证了所提方法可合理平衡ICES和建筑用户的差异化利益诉求并有效应对协调优化中所面临的不确定性。展开更多
区域综合能源系统(Regional Integrated Energy System, RIES)通常经电气接口与主动配电网(Active Distribution Network, ADN)相连,参与ADN需求响应调度。为了提高RIES与ADN的交互效益,提出了含多RIES的ADN双层博弈优化调度策略。在RIE...区域综合能源系统(Regional Integrated Energy System, RIES)通常经电气接口与主动配电网(Active Distribution Network, ADN)相连,参与ADN需求响应调度。为了提高RIES与ADN的交互效益,提出了含多RIES的ADN双层博弈优化调度策略。在RIES内部,以RIES效益最大为目标,建立满足电-气-热负荷需求、响应ADN需求调度的RIES异质能优化协调调度策略。在此基础上,建立ADN与多RIES联盟的双层博弈调度模型。上层为ADN与RIES联盟的非合作博弈,ADN通过制定分时购售电价引导RIES联盟制定购售电策略。下层为RIES联盟成员合作博弈,达到联盟出力在成员之间的最优分配,并基于Shapley值对联盟成员分摊合作利益。采用粒子群算法求解博弈模型的纳什均衡点,得到最优电价策略及各RIES的最优购售电策略。算例结果表明,所提策略能够提高ADN削峰填谷能力,保障RIES的经济性及ADN的可靠运行。展开更多
文摘提出了一种基于双层模型预测控制(model predictive control,MPC)的建筑与社区综合能源系统(integrated community energy system,ICES)主从博弈协调优化方法。首先,采用热阻-热容网络对建筑用户采暖负荷的热动态特性进行了建模。其次,提出了基于双层MPC的建筑与ICES协调优化模型,在兼顾ICES运营商和建筑用户的差异化利益诉求的基础上,进一步考虑了在协调优化过程中面临的风电和光伏出力、ICES运营商向上级能源系统购买能源的价格、室外温度和光照强度等预测数据的不确定性。最后,通过算例验证了所提方法可合理平衡ICES和建筑用户的差异化利益诉求并有效应对协调优化中所面临的不确定性。
文摘区域综合能源系统(Regional Integrated Energy System, RIES)通常经电气接口与主动配电网(Active Distribution Network, ADN)相连,参与ADN需求响应调度。为了提高RIES与ADN的交互效益,提出了含多RIES的ADN双层博弈优化调度策略。在RIES内部,以RIES效益最大为目标,建立满足电-气-热负荷需求、响应ADN需求调度的RIES异质能优化协调调度策略。在此基础上,建立ADN与多RIES联盟的双层博弈调度模型。上层为ADN与RIES联盟的非合作博弈,ADN通过制定分时购售电价引导RIES联盟制定购售电策略。下层为RIES联盟成员合作博弈,达到联盟出力在成员之间的最优分配,并基于Shapley值对联盟成员分摊合作利益。采用粒子群算法求解博弈模型的纳什均衡点,得到最优电价策略及各RIES的最优购售电策略。算例结果表明,所提策略能够提高ADN削峰填谷能力,保障RIES的经济性及ADN的可靠运行。
