考虑源荷随机性和负荷聚合商的互联电网分层调度学习优化

发布时间：2022-12-25 18:33

　　由于资源短缺以及电网规模的不断加大,传统的靠火力发电满足日益增长的负荷需求的发电模式,不再适用于未来电网的发展需要,所以电力部门引入了清洁能源发电配合火力发电以解决这一问题,但是,大规模清洁能源的并网带来的是调度难度的加大,如何协调源荷双侧资源,保障居民用电是论文所要解决的问题,为此,论文在考虑源荷双侧不确定性情况下,对互联电网的经济调度问题展开研究。论文将两区域互联电网分为源侧调度和荷侧调度两个部分,对两部分资源分别进行调度。第一部分针对负荷侧资源,建立了两阶段负荷曲线优化模型。首先,在日前时间尺度,建立了负荷聚合商非合作博弈模型,以各负荷聚合商为博弈局中人,以各负荷聚合商在负荷高峰时段的负荷削减策略为策略空间,以每个负荷聚合商的利润为收益函数,目的为寻找均衡点,在该均衡点,每个负荷聚合商为保持均衡,不得改变自身策略以获得更大利润;然后,在日内时间尺度,建立了负荷聚合商内部负荷调度模型,每个负荷聚合商将日前博弈结果作为日内模型的一个约束,以全天负荷方差最小为目标,对其管辖范围内的负荷独立进行调度;最后,通过粒子群算法、免疫粒子群算法、量子粒子群算法、协同免疫量子粒子群算法对上述两个模... 

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 电网调度的研究现状
        1.2.2 负荷聚合商的原理及其相关研究
        1.2.3 人工智能技术的发展及其在电网调度中的应用
    1.3 论文内容及组织结构
第二章 考虑源荷不确定性和负荷聚合商的互联电网调度机制
    2.1 负荷聚合商参与调度的机制
    2.2 互联电网系统架构
    2.3 风电机组特性分析
    2.4 负荷特性分析
    2.5 本章小结
第三章 基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化模型
    3.1 负荷聚合商日前博弈模型
        3.1.1 负荷聚合商日前决策投标模型
        3.1.2 负荷聚合商非合作博弈模型
    3.2 负荷聚合商日内调度模型
    3.3 求解算法
        3.3.1 粒子群优化算法
        3.3.2 免疫粒子群优化算法
        3.3.3 量子粒子群优化算法
        3.3.4 协同免疫量子粒子群优化算法
    3.4 算例分析
        3.4.1 算例描述
        3.4.2 仿真结果分析
    3.5 本章小结
第四章 考虑源荷双侧不确定性的互联电网动态调度分层学习优化
    4.1 互联电网动态调度分层模型
        4.1.1 分层机制
        4.1.2 上层调度模型
        4.1.3 下层调度模型
    4.2 互联电网动态调度马尔科夫模型
        4.2.1 离散化处理
        4.2.2 上层状态空间和行动集
        4.2.3 上层目标函数和代价设置
        4.2.4 下层状态空间和行动集
        4.2.5 下层目标函数和代价设置
    4.3 求解算法
        4.3.1 强化学习算法
        4.3.2 分层Q学习算法
    4.4 算例分析
        4.4.1 算例描述
        4.4.2 仿真结果分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况



本文编号：3727135