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数据与模型混合驱动的区域综合能源系统双层优化调度决策方法
被引量：
17
1
作者
王志杨
张靖
+2 位作者
何宇
古庭赟
李博文
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期3797-3809,共13页
在高比例可再生能源接入以及多种能源耦合网络快速发展的背景下,基于模型驱动的传统调度方法将难以满足区域综合能源系统实时优化调度决策的速度需求。因此,研究具有高智能性和快速决策能力的智能调度决策方法具有重要的意义。该文提出...
在高比例可再生能源接入以及多种能源耦合网络快速发展的背景下,基于模型驱动的传统调度方法将难以满足区域综合能源系统实时优化调度决策的速度需求。因此,研究具有高智能性和快速决策能力的智能调度决策方法具有重要的意义。该文提出了一种数据与模型混合驱动的区域综合能源双层优化调度决策方法。上层使用混合整数线性规划(mix integer linear programming,MILP)求解得到日前调度计划,为日内滚动优化提供参考,下层将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)相结合进行日内滚动优化决策,使用自适应功率修正模型对其输出进行微调得到精确解。最后,通过算例分析验证了本文所提方法的有效性。
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关键词
深度学习
区域综合能源系统
数据与模型混合驱动
人工智能
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职称材料
电力系统定碳排运行域:概念与方法
2
作者
冯健冰
任洲洋
+1 位作者
姜云鹏
李文沅
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第22期8846-8859,I0013,共15页
该文首次提出电力系统定碳排运行域(committed carbon emissions operation regions,CCEOR)的概念,刻画电力系统低碳安全运行空间(low-carbon operation space,LCOS),为新型电力系统低碳、安全运行提供科学、全面的决策依据,进一步丰富...
该文首次提出电力系统定碳排运行域(committed carbon emissions operation regions,CCEOR)的概念,刻画电力系统低碳安全运行空间(low-carbon operation space,LCOS),为新型电力系统低碳、安全运行提供科学、全面的决策依据,进一步丰富现有的低碳分析理论。针对高维非线性时空耦合变量下,定碳排运行域边界求解的关键技术瓶颈,基于数据与模型混合驱动思想建立域边界的高效求解方法。该方法结合特征工程,基于注意力机制与深度卷积的神经网络架构,以及数据与模型混合驱动的训练机制,有效保障CCEOR边界求解的高效性和准确性。最后,通过IEEE-118测试系统进行仿真分析,验证CCEOR能够有效评估系统的低碳运行态势,并确定低碳安全的调控方向。同时,验证所提域边界求解方法的高效性和高维适用性。通过可视化分析CCEOR随关键约束的变化特性,剖析LCOS的边界特征并发现其存在的空间饱和现象,进一步揭示电力系统运行的电碳耦合机理。
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关键词
低碳运行
域理论
深度学习
特征工程
数据与模型混合驱动
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职称材料
题名
数据与模型混合驱动的区域综合能源系统双层优化调度决策方法
被引量：
17
1
作者
王志杨
张靖
何宇
古庭赟
李博文
机构
贵州大学电气工程学院
贵州电网有限责任公司电力科学研究院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期3797-3809,共13页
基金
国家自然科学基金项目(51867005)
黔科合支撑[2022]一般013
+1 种基金
黔科合平台人才-GCC[2022]016-1
黔教技[2022]043号。
文摘
在高比例可再生能源接入以及多种能源耦合网络快速发展的背景下,基于模型驱动的传统调度方法将难以满足区域综合能源系统实时优化调度决策的速度需求。因此,研究具有高智能性和快速决策能力的智能调度决策方法具有重要的意义。该文提出了一种数据与模型混合驱动的区域综合能源双层优化调度决策方法。上层使用混合整数线性规划(mix integer linear programming,MILP)求解得到日前调度计划,为日内滚动优化提供参考,下层将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)相结合进行日内滚动优化决策,使用自适应功率修正模型对其输出进行微调得到精确解。最后,通过算例分析验证了本文所提方法的有效性。
关键词
深度学习
区域综合能源系统
数据与模型混合驱动
人工智能
Keywords
deep learning
regional integrated energy system
hybrid data-driven and model-driven
artificial intelligence
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
电力系统定碳排运行域:概念与方法
2
作者
冯健冰
任洲洋
姜云鹏
李文沅
机构
输配电装备技术全国重点实验室(重庆大学电气工程学院)
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第22期8846-8859,I0013,共15页
基金
国家自然科学基金(面上项目)(52277080)。
文摘
该文首次提出电力系统定碳排运行域(committed carbon emissions operation regions,CCEOR)的概念,刻画电力系统低碳安全运行空间(low-carbon operation space,LCOS),为新型电力系统低碳、安全运行提供科学、全面的决策依据,进一步丰富现有的低碳分析理论。针对高维非线性时空耦合变量下,定碳排运行域边界求解的关键技术瓶颈,基于数据与模型混合驱动思想建立域边界的高效求解方法。该方法结合特征工程,基于注意力机制与深度卷积的神经网络架构,以及数据与模型混合驱动的训练机制,有效保障CCEOR边界求解的高效性和准确性。最后,通过IEEE-118测试系统进行仿真分析,验证CCEOR能够有效评估系统的低碳运行态势,并确定低碳安全的调控方向。同时,验证所提域边界求解方法的高效性和高维适用性。通过可视化分析CCEOR随关键约束的变化特性,剖析LCOS的边界特征并发现其存在的空间饱和现象,进一步揭示电力系统运行的电碳耦合机理。
关键词
低碳运行
域理论
深度学习
特征工程
数据与模型混合驱动
Keywords
low-carbon operation
region theory
deep learning
feature engineering
data and model hybrid driven
分类号
TM711 [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
数据与模型混合驱动的区域综合能源系统双层优化调度决策方法
王志杨
张靖
何宇
古庭赟
李博文
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022
17
在线阅读
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职称材料
2
电力系统定碳排运行域:概念与方法
冯健冰
任洲洋
姜云鹏
李文沅
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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