目錄
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 背景與挑戰(zhàn) 2
1.3 研究現(xiàn)狀與趨勢 3
1.3.1 微能網(wǎng)規(guī)劃 3
1.3.2 微能網(wǎng)運行控制 6
1.3.3 研究不足與局限 7
參考文獻 8
第2章 微能網(wǎng)數(shù)智化規(guī)劃與運行控制基礎理論 15
2.1 引言 15
2.2 人工智能及其在電網(wǎng)領域的應用 16
2.3 可再生能源系統(tǒng)不確定性建模與表征 22
2.3.1 場景分析法的基本原理 22
2.3.2 基于生成對抗網(wǎng)絡的場景分析法 23
2.3.3 常用的改進生成對抗網(wǎng)絡 24
2.3.4 多時間尺度發(fā)電功率預測 26
2.3.5 可再生能源出力場景生成 28
2.4 微能網(wǎng)設備模型構建及優(yōu)化配置 29
2.4.1 能量生產(chǎn)設備 30
2.4.2 能量轉換設備 30
2.4.3 能量儲存設備 32
2.4.4 微能網(wǎng)典型結構分析 33
2.4.5 微能網(wǎng)容量優(yōu)化配置模型 34
2.5 微能網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化運行智能調度 35
2.5.1 日前優(yōu)化調度方法 35
2.5.2 日內滾動優(yōu)化方法 36
2.5.3 實時決策調控方法 37
2.6 本章小結 38
參考文獻 38
第3章 數(shù)據(jù)驅動可再生能源場景可控生成方法 49
3.1 引言 49
3.2 可再生能源場景特性表征方法 50
3.3 基于生成對抗網(wǎng)絡的可控場景生成 51
3.3.1 可控可解釋生成模型框架 51
3.3.2 算法流程與數(shù)學描述 52
3.4 算例驗證與分析 54
3.4.1 數(shù)據(jù)及模型參數(shù)描述 54
3.4.2 場景生成統(tǒng)計相似性評價 55
3.4.3 可控場景模式生成驗證 58
3.5 本章小結 62
參考文獻 62
第4章 考慮能量優(yōu)化管理策略的微能網(wǎng)最優(yōu)容量規(guī)劃方法 64
4.1 引言 64
4.2 系統(tǒng)模型和方法概述 65
4.2.1 并網(wǎng)型微能網(wǎng)系統(tǒng)結構 65
4.2.2 整體方法概述 66
4.3 可再生能源出力場景生成方法 67
4.3.1 基于改進DCGAN的可再生能源出力場景生成 67
4.3.2 基于改進k-medoids方法的場景削減 69
4.4 微能網(wǎng)最優(yōu)容量規(guī)劃問題建模 71
4.4.1 微能網(wǎng)能量管理策略 71
4.4.2 微能網(wǎng)規(guī)劃模型決策變量 72
4.4.3 微能網(wǎng)規(guī)劃模型目標函數(shù) 72
4.4.4 微能網(wǎng)規(guī)劃模型約束條件 74
4.5 算例驗證與分析 75
4.5.1 數(shù)據(jù)描述和模型參數(shù)設置 75
4.5.2 可再生能源出力場景生成結果分析 77
4.5.3 場景聚類結果分析 78
4.5.4 最優(yōu)容量配置結果和對比算例分析 79
4.6 本章小結 83
參考文獻 83
第5章 光儲充一體化微能網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化規(guī)劃方法 85
5.1 引言 85
5.2 電動汽車充電行為影響因素 86
5.3 電動汽車出行和充電需求預測模型 88
5.3.1 蒙特卡羅模擬方法 88
5.3.2 基于時間-電量的充電需求預測方法 91
5.3.3 算例驗證與分析 97
5.4 基于重力空間互動模型的電動汽車流量分析 101
5.4.1 重力空間互動模型 102
5.4.2 電動汽車流量分析模型 104
5.5 基于排隊論的電動汽車快速充電站模型 105
5.5.1 排隊理論模型 105
5.5.2 電動汽車快速充電站排隊模型 107
5.6 考慮經(jīng)濟性的電動汽車快速充電站規(guī)劃 109
5.6.1 經(jīng)濟性規(guī)劃模型構建 109
5.6.2 算例驗證與分析 112
5.7 分布式電源出力不確定性分析 116
5.7.1 聚類算法 116
5.7.2 算例分析 118
5.8 電動汽車充電站與分布式電源協(xié)同規(guī)劃 119
5.8.1 分層求解方法 119
5.8.2 規(guī)劃流程 121
5.8.3 算例驗證與分析 124
5.9 本章小結 128
參考文獻 129
第6章 基于進化模糊邏輯的微能網(wǎng)多目標優(yōu)化調度方法 130
6.1 引言 130
6.2 并網(wǎng)模式下微能網(wǎng)多目標優(yōu)化與調度 131
6.3 基于自適應模糊推理系統(tǒng)的實時決策方法 133
6.3.1 模糊推理系統(tǒng) 134
6.3.2 新型啟發(fā)式優(yōu)化算法 135
6.3.3 自適應進化模糊推理系統(tǒng) 137
6.4 算例驗證與分析 139
6.4.1 仿真設置及對比方法描述 139
6.4.2 可解釋性知識庫自適應優(yōu)化結果 141
6.4.3 多目標評價下能量調度結果分析 144
6.5 本章小結 147
參考文獻 148
第7章 基于模仿學習與云-邊計算框架的微能網(wǎng)調度方法 150
7.1 引言 150
7.2 孤島模式下微能網(wǎng)經(jīng)濟運行與調度 151
7.3 基于模仿學習范式的實時決策方法 153
7.3.1 云-邊計算架構下能量管理 153
7.3.2 模仿學習范式 154
7.3.3 基于端到端模仿學習的實時調度模型 156
7.4 算例驗證與分析 159
7.4.1 仿真設置及對比方法描述 159
7.4.2 經(jīng)濟運行調度結果分析 161
7.5 本章小結 164
參考文獻 164
第8章 基于混合學習的微能網(wǎng)實時電價下經(jīng)濟調度方法 165
8.1 引言 165
8.2 實時電價下微能網(wǎng)經(jīng)濟運行與調度 166
8.3 基于混合機器學習的實時決策方法 167
8.3.1 混合機器學習決策模型框架 167
8.3.2 基于無監(jiān)督學習的模式感知 168
8.3.3 基于監(jiān)督學習的決策調度 169
8.4 算例驗證與分析 171
8.4.1 仿真設置 171
8.4.2 實時調度結果及分析 172
8.4.3 不同方法經(jīng)濟性比較 174
8.5 本章小結 177
參考文獻 177
第9章 基于改進強化學習的微能網(wǎng)經(jīng)濟調度方法 178
9.1 引言 178
9.2 微能網(wǎng)經(jīng)濟調度問題建模 178
9.2.1 微能網(wǎng)經(jīng)濟調度目標 178
9.2.2 微能網(wǎng)運行約束 179
9.2.3 微能網(wǎng)廣義產(chǎn)消能力 181
9.3 強化學習算法模型設計 181
9.3.1 基本模型 181
9.3.2 DQN算法及其改進算法 183
9.4 微能網(wǎng)場景下的改進強化學習算法 184
9.4.1 算例分析 187
9.4.2 確定性場景 188
9.4.3 隨機性場景 192
9.5 本章小結 195
參考文獻 195
第10章 光伏發(fā)電制氫系統(tǒng)功率協(xié)同控制方法 196
10.1 引言 196
10.2 典型結構光伏陣列動態(tài)重構方法 196
10.2.1 SP 結構光伏陣列模型 197
10.2.2 拓撲重構策略 198
10.2.3 重構優(yōu)化算法 199
10.2.4 算例驗證與分析 201
10.3 組串式光伏陣列動態(tài)重構方法 206
10.3.1 TCT結構光伏陣列模型 207
10.3.2 拓撲重構策略 207
10.3.3 重構優(yōu)化算法 210
10.3.4 算例驗證與分析 212
10.4 基于電流注入裝置的光伏陣列動態(tài)重構方法 216
10.4.1 拓撲重構策略 216
10.4.2 重構優(yōu)化算法 217
10.4.3 算例驗證及分析 219
10.5 系統(tǒng)模型 220
10.5.1 光伏發(fā)電制氫系統(tǒng)模型 220
10.5.2 各設備單元數(shù)學模型 222
10.6 功率協(xié)同控制策略 223
10.6.1 FLF算法模型 223
10.6.2 基于FLF算法的功率協(xié)同控制策略 224
10.7 算例驗證與分析 228
10.7.1 數(shù)據(jù)及模型參數(shù)描述 228
10.7.2 功率協(xié)同控制結果分析 229
10.8 本章小結 236
參考文獻 236
第11章 氫-電耦合微能網(wǎng)系統(tǒng)的能量優(yōu)化調度方法 238
11.1 引言 238
11.2 氫-電耦合微能網(wǎng)系統(tǒng)能量優(yōu)化調度方法 238
11.2.1 系統(tǒng)模型 239
11.2.2 兩階段能量優(yōu)化調度算法 241
11.2.3 算例驗證與分析 244
11.3 計及短距離輸氫的氫-電-熱微能網(wǎng)系統(tǒng)能量優(yōu)化調度方法 252
11.3.1 系統(tǒng)模型 252
11.3.2 多時間尺度的能量優(yōu)化調度算法 254
11.4 算例驗證與分析 258
11.4.1 數(shù)據(jù)及模型參數(shù)描述 259
11.4.2 日前規(guī)劃結果分析 261
11.4.3 日內調度結果分析 263
11.5 本章小結 267
參考文獻 267
第12章 氫-電-熱耦合區(qū)域供能系統(tǒng)能量優(yōu)化調度方法 270
12.1 引言 270
12.2 系統(tǒng)模型 270
12.2.1 HRES 系統(tǒng)模型 270
12.2.2 各設備單元數(shù)學模型 271
12.2.3 能量平衡模型 272
12.2.4 配電網(wǎng)潮流模型 273
12.3 多階段多時間尺度能量優(yōu)化調度方法 274
12.3.1 日前規(guī)劃階段 275
12.3.2 日內滾動調度階段 276
12.3.3 電力實時調度階段 277
12.4 算例驗證與分析 277
12.4.1 數(shù)據(jù)及模型參數(shù)描述 278
12.4.2 運行調度結果分析 280
12.5 本章小結 284
參考文獻 284
第13章 結語 286
13.1 總結 286
13.2 研究展望 288