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考虑经济性和可靠性的综合能源系统优化配置
被引量：
5
1
作者
吴少祥
王维庆
+2 位作者
樊小朝
史瑞静
吴佩隆
《现代电子技术》
2023年第20期130-134,共5页
“碳达峰、碳中和”已经上升成为我国未来发展的重要战略目标,综合能源系统对能源的梯级利用能为这一目标提供助力。以园区综合能源为基本构架,构建一种含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机、电锅炉等机组的冷热电联供系统优化模型。在此基...
“碳达峰、碳中和”已经上升成为我国未来发展的重要战略目标,综合能源系统对能源的梯级利用能为这一目标提供助力。以园区综合能源为基本构架,构建一种含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机、电锅炉等机组的冷热电联供系统优化模型。在此基础上,建立一种兼顾设备优化配置及优化运行的双层系统规划模型,外层采用改进粒子群优化算法,以系统年投资最优为目标进行设备容量配置,内层调用CPLEX以运行成本最小为目标,优化各机组出力。最后利用改进后的粒子群优化算法对所建立的规划及优化运行的多约束模型进行求解,验证所提优化配置能够同时兼顾系统的经济性和可靠性。
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关键词
综合能源系统
优化配置
碳中和
冷热电联供
粒子群优化算法
CPLEX
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职称材料
基于SGMD-SE与优化TCN-BiLSTM/BiGRU的超短期风功率预测
被引量：
1
2
作者
宋江涛
崔双喜
+1 位作者
樊小朝
孙玉峰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期588-596,共9页
为提高超短期风功率预测精度,提出一种基于SGMD-SE与优化的TCN-BiLSTM/BiGRU组合预测模型。首先,采用最大互信息系数(MIC)选取出风功率强相关变量,作为预测模型的输入特征。其次,利用能抑制模态混叠、无须设置分解参数的辛几何模态分解(...
为提高超短期风功率预测精度,提出一种基于SGMD-SE与优化的TCN-BiLSTM/BiGRU组合预测模型。首先,采用最大互信息系数(MIC)选取出风功率强相关变量,作为预测模型的输入特征。其次,利用能抑制模态混叠、无须设置分解参数的辛几何模态分解(SGMD),将原始风功率信号分解成若干个较平稳的初始辛几何分量(SGC)。然后,使用样本熵(SE)完成初始分量重构并将重构后分量划分为复杂度高、低两类,根据两类分量不同特点,分别搭建TCN-BiLSTM模型、TCN-BiGRU模型进行预测。为改善BiLSTM、BiGRU预测性能,采用时间卷积网络(TCN)提取两类分量特征,并提出一种基于Tent混沌映射和柯西变异的改进鱼鹰优化算法(IOOA)优化其关键参量。最后,叠加各分量预测值得到最终的预测结果。结果表明:所提出的组合预测模型可有效提升超短期风功率预测的准确率,具有较强的实用价值。
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关键词
风功率预测
分解
长短期记忆网络
时间卷积网络
鱼鹰优化算法
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职称材料
题名
考虑经济性和可靠性的综合能源系统优化配置
被引量：
5
1
作者
吴少祥
王维庆
樊小朝
史瑞静
吴佩隆
机构
新疆
大学可再生
能源
发电与并网控制教育部
工程
研究中心
新疆工程学院新能源科学与工程系
出处
《现代电子技术》
2023年第20期130-134,共5页
基金
国家自然科学基金项目(52067020)
新疆维吾尔自治区教育厅重点项目(XJEDU2019I009)
新疆维吾尔自治区重大专项项目(2022A01001-2)。
文摘
“碳达峰、碳中和”已经上升成为我国未来发展的重要战略目标,综合能源系统对能源的梯级利用能为这一目标提供助力。以园区综合能源为基本构架,构建一种含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机、电锅炉等机组的冷热电联供系统优化模型。在此基础上,建立一种兼顾设备优化配置及优化运行的双层系统规划模型,外层采用改进粒子群优化算法,以系统年投资最优为目标进行设备容量配置,内层调用CPLEX以运行成本最小为目标,优化各机组出力。最后利用改进后的粒子群优化算法对所建立的规划及优化运行的多约束模型进行求解,验证所提优化配置能够同时兼顾系统的经济性和可靠性。
关键词
综合能源系统
优化配置
碳中和
冷热电联供
粒子群优化算法
CPLEX
Keywords
integrated energy system
optimize configuration
carbon neutrality
combined cooling
heating and power
particle swarm optimization algorithm
CPLEX
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TK123 [动力工程及工程热物理—工程热物理]
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职称材料
题名
基于SGMD-SE与优化TCN-BiLSTM/BiGRU的超短期风功率预测
被引量：
1
2
作者
宋江涛
崔双喜
樊小朝
孙玉峰
机构
新疆
大学可再生
能源
发电与并网控制中心
新疆工程学院新能源科学与工程系
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期588-596,共9页
基金
国家自然科学基金(52067020)
新疆维吾尔自治区重点研发项目(2022B01019-1)。
文摘
为提高超短期风功率预测精度,提出一种基于SGMD-SE与优化的TCN-BiLSTM/BiGRU组合预测模型。首先,采用最大互信息系数(MIC)选取出风功率强相关变量,作为预测模型的输入特征。其次,利用能抑制模态混叠、无须设置分解参数的辛几何模态分解(SGMD),将原始风功率信号分解成若干个较平稳的初始辛几何分量(SGC)。然后,使用样本熵(SE)完成初始分量重构并将重构后分量划分为复杂度高、低两类,根据两类分量不同特点,分别搭建TCN-BiLSTM模型、TCN-BiGRU模型进行预测。为改善BiLSTM、BiGRU预测性能,采用时间卷积网络(TCN)提取两类分量特征,并提出一种基于Tent混沌映射和柯西变异的改进鱼鹰优化算法(IOOA)优化其关键参量。最后,叠加各分量预测值得到最终的预测结果。结果表明:所提出的组合预测模型可有效提升超短期风功率预测的准确率,具有较强的实用价值。
关键词
风功率预测
分解
长短期记忆网络
时间卷积网络
鱼鹰优化算法
Keywords
wind power prediction
decomposition
long short-term memory
time convolutional network
osprey optimization algorithm
分类号
TM614 [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
考虑经济性和可靠性的综合能源系统优化配置
吴少祥
王维庆
樊小朝
史瑞静
吴佩隆
《现代电子技术》
2023
5
在线阅读
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职称材料
2
基于SGMD-SE与优化TCN-BiLSTM/BiGRU的超短期风功率预测
宋江涛
崔双喜
樊小朝
孙玉峰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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