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基于能源细胞-组织架构的区域能源网需求响应研究挑战与展望
被引量：
24
1
作者
黄开艺
艾芊
+4 位作者
张宇帆
郝然
吕天光
高扬
肖斐
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期3149-3160,共12页
在能源互联网趋势下,区域能源网需求响应的研究对消纳可再生能源、实现供需平衡、增强电网灵活性与可靠性具有重要意义。围绕区域能源系统需求侧规划与运行优化这一主题,基于能源细胞-组织架构,从能源细胞内部、细胞间、细胞-组织间3个...
在能源互联网趋势下,区域能源网需求响应的研究对消纳可再生能源、实现供需平衡、增强电网灵活性与可靠性具有重要意义。围绕区域能源系统需求侧规划与运行优化这一主题,基于能源细胞-组织架构,从能源细胞内部、细胞间、细胞-组织间3个层次切入,具体分析了以微网、多微网为代表的需求侧负荷用户建模、能源管理规划、运行优化方式、信息能源耦合互动交流、电力市场配置等研究现状。然后结合数据处理和智能决策前沿技术,从预测、规划决策、市场机制三方面对区域能源系统需求响应的关键技术进行归纳。最后从实施规模、社会、经济、信息方面对区域能源网需求响应发展进行了展望。
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关键词
区域
能源
需求响应
能源细胞-组织
微网
多微网
多能优化
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职称材料
即插即用能量组织日前负荷概率预测方法
被引量：
15
2
作者
王玥
张宇帆
+2 位作者
李昭昱
艾芊
吕天光
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期3055-3060,共6页
随着对利用新能源的迫切需求,分布式能源将以“能量细胞”的形式分布在用户侧,并具有即插即用的特点。受到利益的驱动或稳定性的要求,“能量细胞”将组成形态各异的“能量组织”,而新形成的“能量组织”则存在历史数据较少的问题。针对...
随着对利用新能源的迫切需求,分布式能源将以“能量细胞”的形式分布在用户侧,并具有即插即用的特点。受到利益的驱动或稳定性的要求,“能量细胞”将组成形态各异的“能量组织”,而新形成的“能量组织”则存在历史数据较少的问题。针对“能量组织”中小样本日前负荷概率预测问题,提出基于pinball损失函数的深度长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络概率预测方法。为解决小样本下深度LSTM网络的过拟合问题,采用自底向上的层次聚类方法进行数据增强,并针对各个分位点进行并行预测。实验结果表明,所提方法能够获得较高的可靠性以及锐度较好的置信区间,可以为日前调度提供合理依据。
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关键词
能源细胞-组织
即插即用
日前负荷概率预测
分位点
pinball损失函数
深度LSTM
数据增强
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职称材料
题名
基于能源细胞-组织架构的区域能源网需求响应研究挑战与展望
被引量：
24
1
作者
黄开艺
艾芊
张宇帆
郝然
吕天光
高扬
肖斐
机构
电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期3149-3160,共12页
基金
国家自然科学联合基金项目(U1866206)~~
文摘
在能源互联网趋势下,区域能源网需求响应的研究对消纳可再生能源、实现供需平衡、增强电网灵活性与可靠性具有重要意义。围绕区域能源系统需求侧规划与运行优化这一主题,基于能源细胞-组织架构,从能源细胞内部、细胞间、细胞-组织间3个层次切入,具体分析了以微网、多微网为代表的需求侧负荷用户建模、能源管理规划、运行优化方式、信息能源耦合互动交流、电力市场配置等研究现状。然后结合数据处理和智能决策前沿技术,从预测、规划决策、市场机制三方面对区域能源系统需求响应的关键技术进行归纳。最后从实施规模、社会、经济、信息方面对区域能源网需求响应发展进行了展望。
关键词
区域
能源
需求响应
能源细胞-组织
微网
多微网
多能优化
Keywords
regional energy
demand response
energy cell
-
tissue architecture
microgrid
multi
-
microgrid
multi
-
optimal optimization
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
即插即用能量组织日前负荷概率预测方法
被引量：
15
2
作者
王玥
张宇帆
李昭昱
艾芊
吕天光
机构
电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期3055-3060,共6页
基金
国家自然科学联合基金项目(U1866206)~~
文摘
随着对利用新能源的迫切需求,分布式能源将以“能量细胞”的形式分布在用户侧,并具有即插即用的特点。受到利益的驱动或稳定性的要求,“能量细胞”将组成形态各异的“能量组织”,而新形成的“能量组织”则存在历史数据较少的问题。针对“能量组织”中小样本日前负荷概率预测问题,提出基于pinball损失函数的深度长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络概率预测方法。为解决小样本下深度LSTM网络的过拟合问题,采用自底向上的层次聚类方法进行数据增强,并针对各个分位点进行并行预测。实验结果表明,所提方法能够获得较高的可靠性以及锐度较好的置信区间,可以为日前调度提供合理依据。
关键词
能源细胞-组织
即插即用
日前负荷概率预测
分位点
pinball损失函数
深度LSTM
数据增强
Keywords
energy cell
-
tissue architecture
plug
-
and
-
play
day
-
ahead probability load forecast
quantiles
pinball loss function
deep LSTM
data augmentation
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
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于能源细胞-组织架构的区域能源网需求响应研究挑战与展望
黄开艺
艾芊
张宇帆
郝然
吕天光
高扬
肖斐
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
24
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职称材料
2
即插即用能量组织日前负荷概率预测方法
王玥
张宇帆
李昭昱
艾芊
吕天光
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
15
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