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Integrating geometallurgical ball mill throughput predictions into short-term stochastic production scheduling in mining complexes
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作者 Christian Both Roussos Dimitrakopoulos 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第2期185-199,共15页
This article presents a novel approach to integrate a throughput prediction model for the ball mill into short-term stochastic production scheduling in mining complexes.The datasets for the throughput prediction model... This article presents a novel approach to integrate a throughput prediction model for the ball mill into short-term stochastic production scheduling in mining complexes.The datasets for the throughput prediction model include penetration rates from blast hole drilling(measurement while drilling),geological domains,material types,rock density,and throughput rates of the operating mill,offering an accessible and cost-effective method compared to other geometallurgical programs.First,the comminution behavior of the orebody was geostatistically simulated by building additive hardness proportions from penetration rates.A regression model was constructed to predict throughput rates as a function of blended rock properties,which are informed by a material tracking approach in the mining complex.Finally,the throughput prediction model was integrated into a stochastic optimization model for short-term production scheduling.This way,common shortfalls of existing geometallurgical throughput prediction models,that typically ignore the non-additive nature of hardness and are not designed to interact with mine production scheduling,are overcome.A case study at the Tropicana Mining Complex shows that throughput can be predicted with an error less than 30 t/h and a correlation coefficient of up to 0.8.By integrating the prediction model and new stochastic components into optimization,the production schedule achieves weekly planned production reliably because scheduled materials match with the predicted performance of the mill.Comparisons to optimization using conventional mill tonnage constraints reveal that expected production shortfalls of up to 7%per period can be mitigated this way. 展开更多
关键词 Geometallurgy stochastic optimization Short-term open pit mine production scheduling Measurement while drilling Non-additivity HARDNESS
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Two-Timescale Online Learning of Joint User Association and Resource Scheduling in Dynamic Mobile Edge Computing 被引量:4
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作者 Jian Zhang Qimei Cui +2 位作者 Xuefei Zhang Xueqing Huang Xiaofeng Tao 《China Communications》 SCIE CSCD 2021年第8期316-331,共16页
For the mobile edge computing network consisting of multiple base stations and resourceconstrained user devices,network cost in terms of energy and delay will incur during task offloading from the user to the edge ser... For the mobile edge computing network consisting of multiple base stations and resourceconstrained user devices,network cost in terms of energy and delay will incur during task offloading from the user to the edge server.With the limitations imposed on transmission capacity,computing resource,and connection capacity,the per-slot online learning algorithm is first proposed to minimize the time-averaged network cost.In particular,by leveraging the theories of stochastic gradient descent and minimum cost maximum flow,the user association is jointly optimized with resource scheduling in each time slot.The theoretical analysis proves that the proposed approach can achieve asymptotic optimality without any prior knowledge of the network environment.Moreover,to alleviate the high network overhead incurred during user handover and task migration,a two-timescale optimization approach is proposed to avoid frequent changes in user association.With user association executed on a large timescale and the resource scheduling decided on the single time slot,the asymptotic optimality is preserved.Simulation results verify the effectiveness of the proposed online learning algorithms. 展开更多
关键词 user association resource scheduling stochastic gradient descent two-timescale optimization mobile edge computing
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海上风光联合火电机组的综合性能优化配置方法
3
作者 唐炜洁 王海涛 +3 位作者 王新超 夏盼盼 吴子瞻 潘蕾 《汽轮机技术》 北大核心 2025年第1期73-80,共8页
为提高沿海地区燃煤机组与海上风电光伏耦合运行的综合性能,提出了一种考虑机组动态特性影响的风光容量配置方法和针对风光不确定性的随机优化调度方法。首先,引入动态跟踪频域指标和AHP-熵权法构造综合性能评价指标,基于风力、光伏发... 为提高沿海地区燃煤机组与海上风电光伏耦合运行的综合性能,提出了一种考虑机组动态特性影响的风光容量配置方法和针对风光不确定性的随机优化调度方法。首先,引入动态跟踪频域指标和AHP-熵权法构造综合性能评价指标,基于风力、光伏发电和超临界燃煤机组的特性建模,优化配置系统可消纳的风光容量,并分析不同储能容量对弃风弃光率的影响。其次,为获得与系统动态运行最匹配的优化调度结果,建立包含动态频域跟踪指标的机会约束规划模型,并转化为混合整数线性规划问题求解不确定风光出力下的优化调度方案。各季度的典型日调度算例表明系统的动态响应能力得到了有效提升,尤其在秋季动态指标下降了3%。尽管考虑动态特性导致春季和冬季的经济成本略有上升,但秋季降低了2%,整体实现了经济性与动态性能的良好平衡。研究结果为燃煤机组耦合高比例可再生能源的运行优化提供了有效的方法。 展开更多
关键词 海上风光火储系统 动态频域跟踪指标 随机优化调度 容量配置
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多重不确定性下水风光多能互补长期优化调度方法 被引量:1
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作者 曹辉 牟长兴 +3 位作者 杨钰琪 徐杨 张政 程春田 《人民长江》 北大核心 2024年第9期26-34,共9页
如何应对水风光多重不确定性及其导致的高维优化求解难题是流域水风光多能互补长期调度面临的关键挑战。为此,提出基于马尔科夫链和Copula函数的水风光联合场景生成方法,并通过同步回代缩减法进行场景削减,量化表征水风光多重不确定性;... 如何应对水风光多重不确定性及其导致的高维优化求解难题是流域水风光多能互补长期调度面临的关键挑战。为此,提出基于马尔科夫链和Copula函数的水风光联合场景生成方法,并通过同步回代缩减法进行场景削减,量化表征水风光多重不确定性;以此为输入,构建流域水风光多能互补长期两阶段随机优化调度模型,并通过Benders分解算法和凸化线性化建模技术实现高维非线性优化问题的高效求解。最后以金沙江下游清洁能源基地为研究对象进行了仿真验证。通过对比分析,证明了所提方法能够有效提升长期调度方案对水风光不确定环境的适应性,提高了多能互补综合效益。在样本外检验中,所提方法比传统方法的发电量增加了0.552亿kWh,弃水量减少了1.694亿m~3,表现得更具可靠性。 展开更多
关键词 水风光多能互补 长期调度 两阶段随机优化 Benders分解
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基于强化学习的风电消纳随机鲁棒混合优化调度系统
5
作者 马涛 周飞飞 +2 位作者 何迎利 蔡鹏 张浩 《电子设计工程》 2024年第15期25-29,共5页
由于风电调度数据分散于不同体系中,缺乏集中调度平台,导致风电消纳效果不佳。为此设计基于强化学习的风电消纳随机鲁棒混合优化调度系统。采用调度主站监测模块,实时监视风电机组信息,获取精准上报数据。通过风电消纳分析模块,从时间... 由于风电调度数据分散于不同体系中,缺乏集中调度平台,导致风电消纳效果不佳。为此设计基于强化学习的风电消纳随机鲁棒混合优化调度系统。采用调度主站监测模块,实时监视风电机组信息,获取精准上报数据。通过风电消纳分析模块,从时间和空间角度分析制约风电出力因素,通过协调优化获取发电调节指令。使用强化学习算法计算优化目标回报期望。构建基于强化学习的优化调度模型,更新模型参数,规划调度区间。通过弃风保障规定时间内系统安全约束允许风电功率,计算风电功率场景下风电机组发电功率和供热功率,根据鲁棒性优化可将其转换为确定性的混合线性优化结果,完成风电消纳随机鲁棒混合优化调度。由实验结果可知,该系统在无、有外送场景下最大风电功率分别为125 MW、9000 MW,与实际允许出力区间一致,为合理调度风电提供支持。 展开更多
关键词 强化学习 风电消纳 随机鲁棒 优化调度
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带临时需求的预约系统最优能力计划与调度策略 被引量:6
6
作者 阎崇钧 唐加福 姜博文 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1083-1087,共5页
建立带有临时到达需求的预约系统联合能力计划与调度模型,在服务时间服从指数分布且成本函数为单调增凸函数的条件下,证明目标函数是多模函数.基于多模函数的性质给出收敛于精确最优解的邻域搜索算法,同时确定最优调度人数和调度方案,... 建立带有临时到达需求的预约系统联合能力计划与调度模型,在服务时间服从指数分布且成本函数为单调增凸函数的条件下,证明目标函数是多模函数.基于多模函数的性质给出收敛于精确最优解的邻域搜索算法,同时确定最优调度人数和调度方案,使系统效用最大.通过大量数值实验分析了不同系统参数对最优效用的影响,以及临时到达需求对预约系统设计的影响.实验结果显示,最优调度策略超额预定首个时段,在大多数场景中,临时到达需求降低系统的效用. 展开更多
关键词 随机优化 预约调度 多模函数 排队系统 预约挂号
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一类求解带随机成本的生产运输问题的线性逼近方法 被引量:4
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作者 万中 江卫 +1 位作者 阳彩霞 王雅琳 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期381-388,共8页
生产和运输集成计划问题在许多工业工程领域都普遍存在。要给出最优的生产和运输计划就必须考虑实际工业管理过程中存在的不确定性因素。本文研究了生产厂家的生产能力、商家的需求量和单位运输成本等因素为随机变量情况下的产品生产与... 生产和运输集成计划问题在许多工业工程领域都普遍存在。要给出最优的生产和运输计划就必须考虑实际工业管理过程中存在的不确定性因素。本文研究了生产厂家的生产能力、商家的需求量和单位运输成本等因素为随机变量情况下的产品生产与运输成本问题,建立了该类问题的随机优化模型。在一定的假设条件下,推导了所建模型的确定等价类。基于问题的结构特征,提出了求解生产和运输计划的一种线性逼近方法,数值例子表明该种方法的应用前景。 展开更多
关键词 生产运输问题 随机优化模型 线性逼近方法 确定等价类
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基于资源随机中断的反应性多模式项目调度优化 被引量:7
8
作者 李佳媛 何正文 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第6期44-50,共7页
资源中断是项目实施过程中一种常见现象,它会导致项目进度计划的变更并引起额外的成本。本文研究资源随机中断下的项目调度问题,目标是对基准进度计划进行合理的调整,以最小化由此所造成的额外成本。作者首先对研究问题进行界定,随后构... 资源中断是项目实施过程中一种常见现象,它会导致项目进度计划的变更并引起额外的成本。本文研究资源随机中断下的项目调度问题,目标是对基准进度计划进行合理的调整,以最小化由此所造成的额外成本。作者首先对研究问题进行界定,随后构建问题的优化模型。针对模型的NP-hard属性,设计禁忌搜索启发式算法。最后以基准列表算法和随机生成算法为参照,在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,得到如下结论:在可接受的计算时间范围内,禁忌搜索获得的满意解质量明显高于其他两种启发式算法;算法的平均计算时间随着项目活动数的增加而增加,随着网络复杂度、资源强度或资源中断次数的增加而减小;满意解的平均目标函数值,随着项目活动数或网络复杂度的增加而增加,随着资源中断次数的增加而减小,与资源强度无明显关系。 展开更多
关键词 反应性项目调度 优化模型 禁忌搜索 资源随机中断
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基于HSARSA(λ)算法的水库长期随机优化调度研究 被引量:6
9
作者 李文武 刘江鹏 +2 位作者 蒋志强 裴本林 李黄强 《水电能源科学》 北大核心 2020年第12期53-57,共5页
针对强化学习的SARSA算法在求解水库随机优化问题中存在的优化性能不高、收敛速度较慢的问题,提出采用基于强化学习的HSARSA(λ)算法进行求解。先在SARSA算法基础上引入效用迹函数得到SARSA(λ)算法,然后加入启发函数得到HSARSA(λ)算法... 针对强化学习的SARSA算法在求解水库随机优化问题中存在的优化性能不高、收敛速度较慢的问题,提出采用基于强化学习的HSARSA(λ)算法进行求解。先在SARSA算法基础上引入效用迹函数得到SARSA(λ)算法,然后加入启发函数得到HSARSA(λ)算法,最后通过不断调整HSARSA(λ)算法的学习率α、折扣因子γ、衰减因子λ等参数求解水库长期随机优化调度问题。实例应用表明,HSARSA(λ)相较于SARSA、SARSA(λ)算法可提升求解精度,减少最优近似解寻优迭代次数,为水库随机优化调度问题提供了一种新的求解思路。 展开更多
关键词 随机优化调度 强化学习 HSARSA(λ)算法 效用迹函数 启发函数
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任务到达时间服从泊松分布的随机排序 被引量:1
10
作者 王艳红 李蕊 张文娟 《西安工业大学学报》 CAS 2016年第1期5-7,共3页
研究在多项式时间内任务到达时间服从泊松分布的随机排序,描述了一类特殊的单机随机排序问题,文中基于任务到达时间服从泊松分布,给出了该问题的多项式最优算法,证明得出在不可中断动态策略下有最优解,最短期望加工时间优先规则为其多... 研究在多项式时间内任务到达时间服从泊松分布的随机排序,描述了一类特殊的单机随机排序问题,文中基于任务到达时间服从泊松分布,给出了该问题的多项式最优算法,证明得出在不可中断动态策略下有最优解,最短期望加工时间优先规则为其多项式最优算法. 展开更多
关键词 随机排序 到达时间 泊松分布 多项式最优算法
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农业水资源系统随机多维模糊优选模型及应用 被引量:2
11
作者 马建琴 张振伟 陈守煜 《水电能源科学》 2006年第3期14-17,共4页
基于多目标模糊优选动态规划理论,结合复杂农业水资源系统决策的复杂性、多目标性以及水文过程的随机性和具有时序性的特点,提出了随机多维模糊优选动态规划模型,并根据所研究问题的性质,给出两种随机多维问题的解法:随机多维决策相对... 基于多目标模糊优选动态规划理论,结合复杂农业水资源系统决策的复杂性、多目标性以及水文过程的随机性和具有时序性的特点,提出了随机多维模糊优选动态规划模型,并根据所研究问题的性质,给出两种随机多维问题的解法:随机多维决策相对优属度最大法和阶段模糊优选法。将该理论及方法应用于作物非充分灌溉制度的设计,实例证明了解法的可行性和模型的实用性。 展开更多
关键词 多目标模糊优选 随机多维动态规划 阶段模糊优选 非充分灌溉制度 相对优属度
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基于SARSA算法的风电——抽蓄联合系统日随机优化研究 被引量:7
12
作者 李文武 郑凯新 +1 位作者 刘江鹏 贺中豪 《水电能源科学》 北大核心 2020年第11期72-76,共5页
针对随机动态规划在求解风电—抽蓄联合系统日随机优化时出现的维数灾问题,提出采用强化学习的SARSA算法来解决。首先分析了风电出力随机性并采用Beta分布来表示风电出力的概率分布;然后建立了风蓄联合系统实际出力与计划出力偏差平方... 针对随机动态规划在求解风电—抽蓄联合系统日随机优化时出现的维数灾问题,提出采用强化学习的SARSA算法来解决。首先分析了风电出力随机性并采用Beta分布来表示风电出力的概率分布;然后建立了风蓄联合系统实际出力与计划出力偏差平方最小为目标函数的日随机优化模型;最后说明利用SARSA算法求解该问题的步骤。算例应用结果表明,利用SARSA算法求解该问题需迭代一定次数才收敛,且算法的学习率随迭代次数增加而减小时可加快算法收敛速度;将SARSA算法与随机动态规划算法相比,在优化结果接近的情况下,SARSA算法计算时间减少约35%,该算法为解决随机多能互补问题提供了新思路。 展开更多
关键词 风蓄随机优化调度 强化学习 SARSA算法 学习率
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基于n步Q-learning算法的风电抽水蓄能联合系统日随机优化调度研究 被引量:5
13
作者 李文武 马浩云 +1 位作者 贺中豪 徐康 《水电能源科学》 北大核心 2022年第1期206-210,共5页
针对Q-learning算法求解风电抽蓄联合系统日随机优化调度中,存在功率偏差大及收敛速度慢的问题,提出基于n步Q-learning算法的风电抽蓄日随机优化调度方法。先将风电出力随机过程视为Markov过程并建立风电抽蓄日随机优化调度模型;其次分... 针对Q-learning算法求解风电抽蓄联合系统日随机优化调度中,存在功率偏差大及收敛速度慢的问题,提出基于n步Q-learning算法的风电抽蓄日随机优化调度方法。先将风电出力随机过程视为Markov过程并建立风电抽蓄日随机优化调度模型;其次分析n步Q-learning算法应用于优化调度模型中的优势;最后按照应用流程求解优化调度模型。算例表明,n步Q-learning算法的优化结果与n步和学习率取值有关,当两个参数取值适中时能得到最优功率偏差结果,在求解该问题上对比n步Q-learning与Q-learning算法,前者能更快收敛且较后者功率偏差降低7.4%、求解时间降低10.4%,验证了n步Q-learning算法的求解优越性。 展开更多
关键词 风蓄随机优化调度 强化学习 Q-learning算法 n步自举法
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基于贝叶斯理论的随机优化调度模型
14
作者 赵杰 张韫 《中国水能及电气化》 2010年第10期38-44,共7页
确定型的水库优化调度模型在很大程度上依赖于预报来水的情况,而目前气象部门给出的预报精度却偏低,使确定型水库优化调度模型不可避免地具有一定的局限性。本文以新安江和富春江梯级水库为实例,对降雨预报误差进行分析,统计计算实际降... 确定型的水库优化调度模型在很大程度上依赖于预报来水的情况,而目前气象部门给出的预报精度却偏低,使确定型水库优化调度模型不可避免地具有一定的局限性。本文以新安江和富春江梯级水库为实例,对降雨预报误差进行分析,统计计算实际降雨发生的条件概率,引入贝叶斯理论,提出了基于贝叶斯理论的随机优化调度模型。并将该模型应用到实例中,与确定型优化调度模型进行比较,显示了该模型的优越性,提高了水库的运行水头,从调度方式上弱化了由预报降雨造成的偏差,能更好地发挥水库的社会和经济效益。 展开更多
关键词 贝叶斯 随机 优化调度
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一种求解柔性资源约束前摄性项目调度问题的启发式算法 被引量:3
15
作者 马咏 何正文 +1 位作者 江波 王能民 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第8期14-20,51,共8页
在不确定环境中,一个具有较高鲁棒性的进度计划可以保证项目的稳定实施。考虑到现实中资源可能具有多种技能,会对制定鲁棒性较高进度计划的过程产生影响,因此本文研究了柔性资源约束下前摄性项目调度优化问题。首先界定研究问题;然后从... 在不确定环境中,一个具有较高鲁棒性的进度计划可以保证项目的稳定实施。考虑到现实中资源可能具有多种技能,会对制定鲁棒性较高进度计划的过程产生影响,因此本文研究了柔性资源约束下前摄性项目调度优化问题。首先界定研究问题;然后从鲁棒性最大化的视角出发,构建了研究问题的优化模型,在对模型进行分析的基础上将其分解为经典鲁棒优化和资源技能分配两个子模型;随后设计了求解问题的基于削峰算法的启发式算法;最后用一个实际案例验证了算法有效性,并分析了关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:项目进度计划鲁棒性随着项目工期的延长、资源可用量的增加或资源柔性的提高而增大。 展开更多
关键词 前摄性项目调度 优化模型 启发式算法 柔性资源 随机工期
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基于随机优化的虚拟电厂热电联合经济优化调度 被引量:9
16
作者 李嘉森 王进 +2 位作者 杨蒙 赵书豪 张孝跃 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期57-65,共9页
针对三北地区现有能源结构调节能力不足而导致的弃风问题,将风电场、光热电站、火电机组和热电联产机组聚合为虚拟电厂。采用随机优化处理风光不确定性问题,通过拉丁超立方抽样生成大量随机风光场景,并在充分考虑风光相关性和分布随机... 针对三北地区现有能源结构调节能力不足而导致的弃风问题,将风电场、光热电站、火电机组和热电联产机组聚合为虚拟电厂。采用随机优化处理风光不确定性问题,通过拉丁超立方抽样生成大量随机风光场景,并在充分考虑风光相关性和分布随机特性的基础上,利用Kantorovich距离削减与K-均值聚类算法对随机场景进行降维优化,获得风电、太阳直接辐照度典型预测场景。结合光热电站的灵活性与供能惯性,构建含光热虚拟电厂热电联合优化调度模型,并建立系统总运行成本最小的目标函数。最后在算例部分验证所提随机优化方法在计算效率、预测精度和处理风光随机问题的优越性;对不同运行模式下的目标函数进行求解,验证所提出的优化调度策略能够在满足系统运行经济性的同时实现风电的最大消纳。 展开更多
关键词 虚拟电厂 不确定性 随机优化 场景生成 优化调度
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考虑随机来水的水电站中长期发电调度多重风险分析 被引量:2
17
作者 钟文杰 陈璐 +2 位作者 周建中 仇红亚 黄康迪 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2020年第10期37-44,共8页
为了分析来水不确定性导致的水电站发电风险,构建了日径流随机模拟模型,模拟生成了长系列径流序列,建立常规调度和优化调度模型,并将模拟径流序列作为输入驱动调度模型。以年均发电量、发电稳定性、弃水量、发电保证率、蓄满率为主要风... 为了分析来水不确定性导致的水电站发电风险,构建了日径流随机模拟模型,模拟生成了长系列径流序列,建立常规调度和优化调度模型,并将模拟径流序列作为输入驱动调度模型。以年均发电量、发电稳定性、弃水量、发电保证率、蓄满率为主要风险指标,建立了发电风险分析的指标体系。在此基础上,以三峡水库作为调度模型的研究实例,比较了常规调度和优化调度的风险水平。结果表明:优化调度较常规调度年发电量增加约5%;信息熵结果显示优化调度模型不确定性较小,更加稳定;优化调度弃水量约为常规调度的50%,且优化调度降低了出力破坏风险。文中给出的优化调度模型所得调度过程在经济效益及风险控制方面都有较优的表现。 展开更多
关键词 径流随机模拟 常规调度 优化调度 发电风险 三峡水库
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泛在电力物联网下用户侧分布式电源P2P优化调度研究 被引量:6
18
作者 肖勇 喻洁 +3 位作者 张新森 钱斌 王岩 张彤彤 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2020年第12期1358-1368,共11页
泛在电力物联网(UPIoT)基于能够充分利用先进的通信技术实现电力系统发、输、配、用各环节的广泛互联,其可为分布式电源(DG)的调度大量接入提供技术支撑.在泛在电力物联网的背景下,基于将P2P技术的思想用于建立分布式电源的去中心化调... 泛在电力物联网(UPIoT)基于能够充分利用先进的通信技术实现电力系统发、输、配、用各环节的广泛互联,其可为分布式电源(DG)的调度大量接入提供技术支撑.在泛在电力物联网的背景下,基于将P2P技术的思想用于建立分布式电源的去中心化调度架构,使分布式电源之间基于通信进行信息交互完成P2P优化调度.建立的分布式电源P2P优化调度模型采用分布式次梯度算法,在各分布式电源之间进行交互迭代寻优求解,并依据算法收敛性要求构造各节点之间的双随机特性联接矩阵.最后,通过算例验证了优化模型及其求解方法的可行性和有效性,并且讨论了泛在电力物联网中可能存在的信息中断、信息误码等情况对P2P优化调度的影响. 展开更多
关键词 泛在电力物联网 P2P优化调度 双随机矩阵 分布式次梯度算法
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考虑源荷功率不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度 被引量:12
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作者 陆秋瑜 于珍 +1 位作者 杨银国 李力 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1308-1316,共9页
针对海上风力发电多微网源荷功率不确定性大、经济效益低的问题,提出考虑源荷不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度方法,以提升海上风力发电多微网的日运行收益.所提两阶段优化调度方法包括日前和时前两个阶段.在日前阶段,所提... 针对海上风力发电多微网源荷功率不确定性大、经济效益低的问题,提出考虑源荷不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度方法,以提升海上风力发电多微网的日运行收益.所提两阶段优化调度方法包括日前和时前两个阶段.在日前阶段,所提方法基于风力发电出力和负荷需求预测数据,考虑预测误差的分布特征,建立随机优化模型,制定燃油发电机组组合计划和电池储能荷电状态值,从而最大化日运行收益的期望值.在日前优化的基础上,依托时前风力发电出力和负荷需求的预测数据,建立确定性优化模型,通过调节燃油发电机组出力、风力发电出力和电池储能充放电功率,最大化每小时的运行收益.以实际工程中的海上风力发电多微网源荷预测数据为基础,建立仿真模型,对所提方法进行验证.仿真结果表明,与传统调度方法相比,所提两阶段优化调度方法可以提高运行收益和风力发电资源整体消纳率. 展开更多
关键词 海上风力发电多微网 两阶段优化调度 随机优化 机组组合 电池储能
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基于条件生成对抗网络随机场景的电力系统日前多阶段优化调度 被引量:5
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作者 李晖 刘栋 +3 位作者 梁涵卿 李凡 吴雄 曹滨睿 《新型电力系统》 2023年第3期272-282,共11页
大规模新能源并网增加了电力系统优化运行中的不确定因素,给电力系统的安全经济运行带来了挑战。传统的日前调度模型往往在不确定性因素实现之前确定机组的运行状态,难以适用逐渐实现的不确定性因素。该文提出一种基于条件生成对抗网络... 大规模新能源并网增加了电力系统优化运行中的不确定因素,给电力系统的安全经济运行带来了挑战。传统的日前调度模型往往在不确定性因素实现之前确定机组的运行状态,难以适用逐渐实现的不确定性因素。该文提出一种基于条件生成对抗网络场景生成的电力系统日前多阶段随机优化调度。基于该方法,首先设计了一种基于注意力机制的条件生成对抗网络用于生成日前新能源预测场景,采用Wasserstein距离保证网络训练过程的稳定性。其次,提出面向含新能源的电力系统日前多阶段调度模型,每个阶段对应日内的每个小时,各阶段优化决策取决于上一阶段优化结果和当前阶段不确定因素的实现情况。采用随机对偶动态整数规划算法(stochastic dual dynamic integer programming,SDDIP)对该模型进行求解,大幅提高了计算效率。最后,以实际电力系统为例验证提出的日前多阶段优化调度的有效性。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 日前调度 多阶段随机优化
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