针对复杂水下环境中水下自主航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)路径规划问题,提出一种改进启发式快速随机扩展树(rapidly-exploring random trees,RRT)的路径规划算法。针对路径点采样过程中缺乏目标导向性的问题,采用目标点...针对复杂水下环境中水下自主航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)路径规划问题,提出一种改进启发式快速随机扩展树(rapidly-exploring random trees,RRT)的路径规划算法。针对路径点采样过程中缺乏目标导向性的问题,采用目标点概率偏置采样策略与目标偏向扩展策略,可使目标节点在随机采样时成为采样点。在路径点扩展过程中,使非目标采样点的扩展结点位置偏向于目标点的方向,从而增强算法在随机采样与扩展过程中的目标搜索能力。为解决水下路径规划过程中存在过多无效搜索空间的问题,在随机采样过程中引入启发式采样策略,构建包含所有初始路径的采样空间子集,减小采样空间范围,从而提高算法的空间搜索效率。针对AUV在水下环境中抗洋流扰动能力不足的问题,采用速度矢量合成法,使AUV速度矢量与洋流速度矢量合成后指向期望路径的方向,从而抵消水流的影响。在山峰地形中叠加多个Lamb涡流模拟水下流场环境,进行多次仿真实验。实验结果表明:改进启发式RRT算法解决了采样过程中随机性问题,显著缩小了搜索空间,兼顾了路径的安全性与平滑性,并使AUV具有良好的抗洋流扰动能力。展开更多
综合能源系统(integrated energy system,IES)以其高度灵活、环境友好的特点,在实现低碳经济和提高能源效率方面具有巨大潜力。然而,现有的IES建模方法难以挖掘氢能多设备的协同耦合性、且调度策略缺少市场机制的支持。因此,文中提出一...综合能源系统(integrated energy system,IES)以其高度灵活、环境友好的特点,在实现低碳经济和提高能源效率方面具有巨大潜力。然而,现有的IES建模方法难以挖掘氢能多设备的协同耦合性、且调度策略缺少市场机制的支持。因此,文中提出一种综合考虑绿色证书交易、阶梯型碳交易和需求响应的含氢IES优化调度策略。首先,建立基于电转气(power-to-gas,P2G)两阶段运行的氢能多元利用模型,推动新能源的使用;然后,建立绿证-碳联合交易机制,通过市场激励减少对化石燃料的依赖;最后,考虑综合需求响应优化用户侧用能行为,建立以经济运行成本最小为目标函数的IES优化调度模型,并通过CPLEX求解器进行求解。算例结果表明,文中所提模型能够实现IES多能耦合,提高新能源的消纳能力,减少碳排放量。展开更多
近年来,综合能源系统作为一种以多种能源形态和设备相互交互的能源系统方案得到了广泛应用和研究.然而,在面对动态复杂的多能源系统时,传统的优化调度方法往往无法满足其实时性和精准度需求.因此,本文设计了一种软深度确定性策略梯度(So...近年来,综合能源系统作为一种以多种能源形态和设备相互交互的能源系统方案得到了广泛应用和研究.然而,在面对动态复杂的多能源系统时,传统的优化调度方法往往无法满足其实时性和精准度需求.因此,本文设计了一种软深度确定性策略梯度(Soft Deep Deterministic Policy Gradient,Soft-DDPG)算法驱动的综合能源系统优化调度方法,以最小化调度周期内系统总运行成本为目标,建立设备运行综合能效评估模型,再采用Soft-DDPG算法对每个能源设备的能效调度动作进行优化控制.Soft-DDPG算法将softmax算子引入到动作值函数的计算中,有效降低了Q值高估问题.与此同时,该算法在动作选择策略中加入了随机噪声,提高了算法的学习效率.实验结果显示,本文所提出的方法解决了综合能源系统能效调度实时性差、精准度低的瓶颈问题,实现了系统的高效灵活调度,降低了系统的总运行成本.展开更多
可入网电动汽车(plug-in hybrid electric vehicles,PHEVs)和风电等可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新挑战。为此,综合考虑了负荷和风电的不确定性、可入网电动汽车的智能充放电控制以及PHEVs与风电的协调互...可入网电动汽车(plug-in hybrid electric vehicles,PHEVs)和风电等可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新挑战。为此,综合考虑了负荷和风电的不确定性、可入网电动汽车的智能充放电控制以及PHEVs与风电的协调互补和系统的节能减排,构建了计及碳排放的调度模型。先采用多场景模拟技术将风电和负荷不确定性的随机过程分解为若干典型的离散概率场景;再采用多代理技术将24 h对应为24个工作代理,工作代理负责火电、风电和PHEVs之间的静态调度;协同代理负责工作代理之间的动态协调。最后对含10机火电机组、PHEVs和风电的系统进行仿真。结果表明,多场景模拟能减少调度求解难度;含风电和PHEVs的系统能有效协调风电和PHEVs,减少其运行成本和碳排放量;通过调节节能与减排需求对应的权重,可以实现节能和减排之间的有效折衷。展开更多
文摘针对复杂水下环境中水下自主航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)路径规划问题,提出一种改进启发式快速随机扩展树(rapidly-exploring random trees,RRT)的路径规划算法。针对路径点采样过程中缺乏目标导向性的问题,采用目标点概率偏置采样策略与目标偏向扩展策略,可使目标节点在随机采样时成为采样点。在路径点扩展过程中,使非目标采样点的扩展结点位置偏向于目标点的方向,从而增强算法在随机采样与扩展过程中的目标搜索能力。为解决水下路径规划过程中存在过多无效搜索空间的问题,在随机采样过程中引入启发式采样策略,构建包含所有初始路径的采样空间子集,减小采样空间范围,从而提高算法的空间搜索效率。针对AUV在水下环境中抗洋流扰动能力不足的问题,采用速度矢量合成法,使AUV速度矢量与洋流速度矢量合成后指向期望路径的方向,从而抵消水流的影响。在山峰地形中叠加多个Lamb涡流模拟水下流场环境,进行多次仿真实验。实验结果表明:改进启发式RRT算法解决了采样过程中随机性问题,显著缩小了搜索空间,兼顾了路径的安全性与平滑性,并使AUV具有良好的抗洋流扰动能力。
文摘综合能源系统(integrated energy system,IES)以其高度灵活、环境友好的特点,在实现低碳经济和提高能源效率方面具有巨大潜力。然而,现有的IES建模方法难以挖掘氢能多设备的协同耦合性、且调度策略缺少市场机制的支持。因此,文中提出一种综合考虑绿色证书交易、阶梯型碳交易和需求响应的含氢IES优化调度策略。首先,建立基于电转气(power-to-gas,P2G)两阶段运行的氢能多元利用模型,推动新能源的使用;然后,建立绿证-碳联合交易机制,通过市场激励减少对化石燃料的依赖;最后,考虑综合需求响应优化用户侧用能行为,建立以经济运行成本最小为目标函数的IES优化调度模型,并通过CPLEX求解器进行求解。算例结果表明,文中所提模型能够实现IES多能耦合,提高新能源的消纳能力,减少碳排放量。
文摘近年来,综合能源系统作为一种以多种能源形态和设备相互交互的能源系统方案得到了广泛应用和研究.然而,在面对动态复杂的多能源系统时,传统的优化调度方法往往无法满足其实时性和精准度需求.因此,本文设计了一种软深度确定性策略梯度(Soft Deep Deterministic Policy Gradient,Soft-DDPG)算法驱动的综合能源系统优化调度方法,以最小化调度周期内系统总运行成本为目标,建立设备运行综合能效评估模型,再采用Soft-DDPG算法对每个能源设备的能效调度动作进行优化控制.Soft-DDPG算法将softmax算子引入到动作值函数的计算中,有效降低了Q值高估问题.与此同时,该算法在动作选择策略中加入了随机噪声,提高了算法的学习效率.实验结果显示,本文所提出的方法解决了综合能源系统能效调度实时性差、精准度低的瓶颈问题,实现了系统的高效灵活调度,降低了系统的总运行成本.
文摘风速变化的间歇性和波动性给风功率的精准预测带来极大挑战,充分挖掘风电功率与风速等关键因素的内在规律是提高风电功率预测精度的有效途径。提出一种结合时间模式注意力(time pattern attention,TPA)机制的多层堆叠双向长短期记忆网络的超短期风电功率预测方法。首先,利用基于密度的含噪声空间聚类方法(den⁃sity based spatial clustering with noise,DBSCAN)和线性回归算法进行风功率数据集的异常值检测,利用k最邻近(k⁃nearest neighbor,KNN)插值法重构异常点数据;其次,综合考虑风电功率与各气象特征的内在关联性,在MBLSTM网络中引入TPA机制合理分配时间步长权重,捕捉风电功率时间序列潜在逻辑规律;最后,利用实验仿真数据进行分析验证本文方法的有效性,该方法能够充分挖掘风功率与风速影响因素的关系,从而提高其预测精度。
文摘可入网电动汽车(plug-in hybrid electric vehicles,PHEVs)和风电等可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新挑战。为此,综合考虑了负荷和风电的不确定性、可入网电动汽车的智能充放电控制以及PHEVs与风电的协调互补和系统的节能减排,构建了计及碳排放的调度模型。先采用多场景模拟技术将风电和负荷不确定性的随机过程分解为若干典型的离散概率场景;再采用多代理技术将24 h对应为24个工作代理,工作代理负责火电、风电和PHEVs之间的静态调度;协同代理负责工作代理之间的动态协调。最后对含10机火电机组、PHEVs和风电的系统进行仿真。结果表明,多场景模拟能减少调度求解难度;含风电和PHEVs的系统能有效协调风电和PHEVs,减少其运行成本和碳排放量;通过调节节能与减排需求对应的权重,可以实现节能和减排之间的有效折衷。
