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城市电力-交通耦合系统的联合推演与协同优化:研究综述、挑战与展望 被引量：2
1
作者 叶宇剑 吴奕之 +6 位作者 胡健雄 刘曦木 刘志远 许德智 万剑 杨烨 Goran STRBAC 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第11期4144-4162,I0004,共20页
随着道路交通电动化的推进,电动车辆的无序出行与充电行为为城市电力-交通耦合系统的安全高效运行带来巨大挑战。如何挖掘电动车辆时空灵活性调节潜力,实现城市电力-交通耦合系统的联合推演与协同优化,是保障耦合系统安全经济运行的关... 随着道路交通电动化的推进,电动车辆的无序出行与充电行为为城市电力-交通耦合系统的安全高效运行带来巨大挑战。如何挖掘电动车辆时空灵活性调节潜力,实现城市电力-交通耦合系统的联合推演与协同优化,是保障耦合系统安全经济运行的关键抓手。该文首先梳理电力-交通耦合系统联合推演与协同优化的研究方向与主要矛盾;其次,分别从分析建模、感知预测与协同优化3个方面,系统性地介绍电力-交通耦合系统联合推演与协同优化问题的研究现状;再次,提炼贯穿电力-交通耦合系统联合推演与协同优化各个环节的四重研究挑战;最后,立足耦合系统与跨学科融合视角,从机理分析、感知预测、策略优化、性能提升4个方面对耦合系统的未来研究机遇进行展望。 展开更多
关键词 电气交通融合与协同 电动汽车 电动营运车队 智能决策 隐私计算 人工智能
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基于无线场域网的配电信息物理系统鲁棒协同恢复调度
2
作者 王崇宇 庞凯元 +2 位作者 滕飞 文福拴 徐云建 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第6期106-118,共13页
极端灾害下配电物理系统和通信系统都可能遭受损坏。因此,灾后高效的信息物理协同恢复调度是一个值得研究的问题。在此背景下,提出一种基于无线场域网通信技术的配电信息物理系统鲁棒协同恢复调度框架与数学模型。首先,对利用无线场域... 极端灾害下配电物理系统和通信系统都可能遭受损坏。因此,灾后高效的信息物理协同恢复调度是一个值得研究的问题。在此背景下,提出一种基于无线场域网通信技术的配电信息物理系统鲁棒协同恢复调度框架与数学模型。首先,对利用无线场域网通信技术构建灾后应急通信网络的途径进行分析,并揭示恢复调度过程中的信息-物理相依耦合机理。然后,分别建立无线通信路由分析模型、主动配电系统运行模型、考虑维修时长不确定性的维修班组调度模型和考虑无线路由器应急供电时长不确定性的信息-物理相依耦合模型,并提出计及信息-物理双侧不确定性的主动配电信息物理系统鲁棒协同恢复调度框架。接着,建立基于两阶段鲁棒规划的维修-恢复调度模型,并采用列与约束生成算法进行求解。最后,采用修改的IEEE 123节点系统对所提方法的可行性和有效性进行验证。算例结果表明,所提方法可以容纳物理侧维修时长和信息侧无线路由器不间断供电时长的双重不确定性,实现配电信息物理系统的高效协同恢复。 展开更多
关键词 配电信息物理系统 调度 无线通信 场域网 灾后维修 系统恢复 鲁棒规划 网络重构 分布式能源 不确定性
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市场环境下智能配用电系统分层协同优化运行:研究挑战、进展与展望 被引量：7
3
作者 叶宇剑 吴奕之 +3 位作者 胡健雄 汤奕 陈涛 Goran STRBAC 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2078-2096,I0001,共20页
随着分布式资源在配电网中的比例不断提高,如何在市场化交易机制下实现配用电系统安全经济运行成为当下的研究热点。在市场环境下,配用电系统各层的运行管理面临着不确定性逐层加剧、市场规模快速扩展、市场交易与系统安全运行难以有效... 随着分布式资源在配电网中的比例不断提高,如何在市场化交易机制下实现配用电系统安全经济运行成为当下的研究热点。在市场环境下,配用电系统各层的运行管理面临着不确定性逐层加剧、市场规模快速扩展、市场交易与系统安全运行难以有效衔接等多重挑战。该文首先梳理市场环境下配用电系统运行优化的关键问题;其次,对传统解析优化方法的研究成果与研究中仍待解决的问题进行总结;然后,针对配用电系统市场交易、运行优化等问题特点,系统性地介绍深度强化学习技术,分析归纳深度强化学习在配用电系统中的研究现状。最后,提炼出贯穿配用电系统多层多主体协同优化问题中的三重研究需求,并对深度强化学习技术未来的应用路径与发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 配电市场运营 配电系统调度 可交易能源 需求侧管理 强化学习 多智能体系统
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面向分布式能源的可交易能源市场研究综述与展望 被引量：21
4
作者 晏鸣宇 王玲玲 +4 位作者 滕飞 文劲宇 甘伟 姚伟 周越 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第18期33-48,共16页
可交易能源市场能够激励产消者进行能量交易,通过调整实时电价以引导其平衡可再生能源出力的随机波动,提高可再生能源消纳水平,保障中国“双碳”目标的实现。首先,介绍了面向分布式能源的可交易能源市场的概念、特性与框架。然后,全面... 可交易能源市场能够激励产消者进行能量交易,通过调整实时电价以引导其平衡可再生能源出力的随机波动,提高可再生能源消纳水平,保障中国“双碳”目标的实现。首先,介绍了面向分布式能源的可交易能源市场的概念、特性与框架。然后,全面分析了现有可交易能源市场交易机制及其优缺点,介绍了现有可交易能源市场的平台和示范项目。最后,从市场实际运行的角度简述了可交易能源市场现有的挑战并指出未来的发展方向。 展开更多
关键词 可交易能源市场 分布式能源 配电网 交易平台 示范项目
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电-碳耦合市场环境下可再生能源投资规划优化方法 被引量：7
5
作者 叶宇剑 王卉宇 +3 位作者 刘曦木 汤奕 高赐威 Goran STRBAC 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第23期92-104,共13页
中国面临着可再生能源高速发展和电力市场改革、碳市场建设稳步推进的多重机遇,市场化机制将科学引导可再生能源合理规划与有效投资。电力市场和碳市场虽分开运营,两者的出清结果却紧密耦合,且共同影响市场主体的运营与投资模型。在电-... 中国面临着可再生能源高速发展和电力市场改革、碳市场建设稳步推进的多重机遇,市场化机制将科学引导可再生能源合理规划与有效投资。电力市场和碳市场虽分开运营,两者的出清结果却紧密耦合,且共同影响市场主体的运营与投资模型。在电-碳耦合市场的背景下,文中提出了一种最大化可再生能源接入容量并保障其投资成本回收的可再生能源投资规划双层优化模型。首先,基于动态碳排放特性推导了常规机组的电-碳耦合报价,提出了考虑碳配额交易影响的电力现货市场机制。然后,在“投资-运行”框架下建立了可再生能源投资规划双层优化模型:上层在能收回投资成本的前提下,最大化可再生能源的投资容量并对其进行定容和选址决策;下层分别模拟电力现货市场和国家核证自愿减排量市场的出清过程,以向上层模型的可再生能源发电商投资决策提供相应的价格信号。通过下层问题最优性条件和线性化方法,将双层优化模型转化为混合整数线性规划进行求解。最后,通过仿真算例验证了所提方法有效性,并探索了碳市场交易、网络容量与储能等不同因素对可再生能源最优投资容量的影响。 展开更多
关键词 电力市场 碳市场 双层优化模型 可再生能源投资规划 新型电力系统
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基于参数共享机制多智能体深度强化学习的社区能量管理协同优化 被引量：11
6
作者 叶宇剑 袁泉 +2 位作者 刘文雯 汤奕 Goran Strbac 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期7682-7694,共13页
智能电网背景下社区和端对端电能交易有助于挖掘利用产消者分布式能源的灵活性并最大化其价值。尽管多智能体深度强化学习提供了合适的无模型框架以实现多个产消者间能量管理策略的协同优化,该方法仍存在环境状态不稳定、产消者隐私保... 智能电网背景下社区和端对端电能交易有助于挖掘利用产消者分布式能源的灵活性并最大化其价值。尽管多智能体深度强化学习提供了合适的无模型框架以实现多个产消者间能量管理策略的协同优化,该方法仍存在环境状态不稳定、产消者隐私保护和计算复杂度高等局限。该文提出一种将参数共享与优先深度确定性策略梯度法相结合的多智能体强化学习方法,通过智能体间的策略与经验共享以提升学习效率,并降低训练难度。接着构建端对端交易平台以协同社区市场内产消者的电能交易;执行奖励修正以避免产生新的负荷/发电高峰,从而保护本地配网的安全运行;作为可信任第三方向产消者提供有关社区市场的全局信息,在保护产消者隐私的同时减轻环境不稳定性,并提升算法的可扩展性。最后,通过算例验证所提方法能够有效降低社区总运行成本,保证产消者的利益,且较现有算法提高了训练速率与可扩展性。 展开更多
关键词 产消者 端对端电能交易 能量管理协同 多智能体深度强化学习
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基于深度强化学习的居民实时自治最优能量管理策略 被引量：8
7
作者 叶宇剑 王卉宇 +1 位作者 汤奕 Goran STRBAC 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期110-119,共10页
随着居民分布式资源的普及,如何考虑用户多类型设备的运行特性,满足实时自治能量管理需求以达到用户侧经济性最优成为亟待解决的课题。传统基于模型的最优化方法在模型精准构建和应对多重不确定性等方面存在局限性,为此提出一种无模型... 随着居民分布式资源的普及,如何考虑用户多类型设备的运行特性,满足实时自治能量管理需求以达到用户侧经济性最优成为亟待解决的课题。传统基于模型的最优化方法在模型精准构建和应对多重不确定性等方面存在局限性,为此提出一种无模型的基于深度强化学习的实时自治能量管理优化方法。首先,对用户设备进行分类,采用统一的三元组描述其运行特性,并确定相应的能量管理动作;接着,采用长短期记忆神经网络提取环境状态中多源时序数据的未来走势;进而,基于近端策略优化算法,赋能在多维连续-离散混合的动作空间中高效学习最优能量管理策略,在最小化用电成本的同时提升策略对不确定性的适应性;最后,通过实际情境对比现有方法的优化决策效果,验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 实时自治能量管理优化 不确定性 连续-离散混合动作 长短期记忆神经网络 深度强化学习
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