传统多微网系统的集中式优化策略计算时间长,而以交替方向乘子法(alternating direction method of muitipiers,ADMM)为代表的分布式优化算法求解效率取决于目标函数的拉格朗日增广函数的求解难度,很难适用于复杂多微网系统。针对该问题...传统多微网系统的集中式优化策略计算时间长,而以交替方向乘子法(alternating direction method of muitipiers,ADMM)为代表的分布式优化算法求解效率取决于目标函数的拉格朗日增广函数的求解难度,很难适用于复杂多微网系统。针对该问题,提出了一种基于非精确广义不定邻近交替方向乘子法(the inexact generalized ADMM with indefinite proximal term,IGADMM-IPT)的多微网系统分布式协调优化方案。首先,构建多微网系统的分层优化架构和各可调节设备动态模型;然后,基于可再生能源出力、负荷需求的差值和可调节设备出力阈值确定各微网可共享发电量和储能容量;接着,基于多微网系统运行成本最低构建全局共享目标函数,利用IGADMM-IPT对该优化问题迭代求解;最后,在8个微网和一个直连设备群通过公共母线互联的场景进行仿真。结果显示,在一天内利用IGADMM-IPT获取多微网系统运行成本最低优化方案所需时间比ADMM少21.38%。展开更多
以能源交易为背景,针对多微电网合作中的运行优化问题,提出了基于Nash议价模型的合作博弈策略,旨在实现微电网之间的合作,以最大化整体利益,同时考虑能源交易和成本优化。首先,将各微电网视为博弈参与者,构建了基于Nash议价理论的多微...以能源交易为背景,针对多微电网合作中的运行优化问题,提出了基于Nash议价模型的合作博弈策略,旨在实现微电网之间的合作,以最大化整体利益,同时考虑能源交易和成本优化。首先,将各微电网视为博弈参与者,构建了基于Nash议价理论的多微电网合作博弈模型,通过选择能源交易策略和运行策略来影响其能源成本和效益。其次,采用交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)求解此多参与者优化问题,通过将原问题分解为子问题并引入乘子变量来实现迭代求解。最后,在每次迭代中,各微电网根据其局部信息更新能源交易和运行策略,并利用乘子变量进行信息交换和博弈协调,以达到全局一致性。结果表明,该策略在多微电网合作中能够实现整体性能的提升,有效促进了可再生能源的消纳水平,平衡了各参与者的利益,同时降低了能源成本。展开更多
文摘传统多微网系统的集中式优化策略计算时间长,而以交替方向乘子法(alternating direction method of muitipiers,ADMM)为代表的分布式优化算法求解效率取决于目标函数的拉格朗日增广函数的求解难度,很难适用于复杂多微网系统。针对该问题,提出了一种基于非精确广义不定邻近交替方向乘子法(the inexact generalized ADMM with indefinite proximal term,IGADMM-IPT)的多微网系统分布式协调优化方案。首先,构建多微网系统的分层优化架构和各可调节设备动态模型;然后,基于可再生能源出力、负荷需求的差值和可调节设备出力阈值确定各微网可共享发电量和储能容量;接着,基于多微网系统运行成本最低构建全局共享目标函数,利用IGADMM-IPT对该优化问题迭代求解;最后,在8个微网和一个直连设备群通过公共母线互联的场景进行仿真。结果显示,在一天内利用IGADMM-IPT获取多微网系统运行成本最低优化方案所需时间比ADMM少21.38%。
文摘以能源交易为背景,针对多微电网合作中的运行优化问题,提出了基于Nash议价模型的合作博弈策略,旨在实现微电网之间的合作,以最大化整体利益,同时考虑能源交易和成本优化。首先,将各微电网视为博弈参与者,构建了基于Nash议价理论的多微电网合作博弈模型,通过选择能源交易策略和运行策略来影响其能源成本和效益。其次,采用交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)求解此多参与者优化问题,通过将原问题分解为子问题并引入乘子变量来实现迭代求解。最后,在每次迭代中,各微电网根据其局部信息更新能源交易和运行策略,并利用乘子变量进行信息交换和博弈协调,以达到全局一致性。结果表明,该策略在多微电网合作中能够实现整体性能的提升,有效促进了可再生能源的消纳水平,平衡了各参与者的利益,同时降低了能源成本。
