智能电网中基于一致性的分布式能量管理和优化研究
发布时间：2025-01-09 02:19
随着分布式发电、需求响应、储能、电力电子、充电汽车等技术的快速发展,智能电网将集电力流、信息流和业务流于一体,具备高安全、高效率、强可靠性、强自愈能力、强鲁棒性等特点。这将极大地改变电力能源结构,继而缓解环境污染、全球变暖等人类面临的重大问题,因此得了工业界和学术界的高度关注和广泛研究。能量管理作为智能电网的重要环节之一,是智能电网高效、稳定、可靠运行的重要保障,因此一直是研究者们重点关注的对象。近年来,由于克服了传统集中式管理通信和计算成本高、可扩展性差等缺点,基于一致性的分布式能量管理算法研究得到了较为广泛的关注并成为了热点研究问题之一。然而,现有研究存在四个方面的不足,ⅰ)现有优化模型忽略能量调度带来的损耗,且需要对称的双向连通通信拓扑保障管理性能;ⅱ)在非理想通信环境,例如延时,无法保障管理协议的有效性;ⅲ)算法的安全性分析欠缺,受到网络攻击时无法保障系统稳定和能量高效性;ⅳ)存在隐私泄露风险,缺乏隐私保护机制。本文结合国际上最新研究成果,考虑网络损耗和有向通信的分布式能量管理,以及存在网络延时、网络攻击和隐私窃取风险的分布式能量管理问题,提出了相应算法并进行了性能分析。本文的主...
【文章页数】：181 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 智能电网简介
1.1.2 智能电网中的能量管理
1.2 研究现状
1.2.1 集中式能量管理
1.2.2 分布式能量管理
1.2.3 安全的能量管理
1.2.4 保隐私能量管理
1.3 本文研究内容
1.3.1 研究思路
1.3.2 研究内容
第二章 一致性和分布式优化理论基础
2.1 一致性
2.2 分布式优化
2.3 衡量指标
第三章 考虑传输损耗的分布式能量管理
3.1 引言
3.2 问题建模
3.2.1 网络模型
3.2.2 利润模型
3.2.3 问题描述
3.3 基于一致性分布式求解算法
3.3.1 问题转化
3.3.2 充分性条件
3.3.3 CEMA算法
3.4 算法性能分析
3.4.1 收敛性分析
3.4.2 最优性分析
3.5 仿真评估
3.5.1 场景描述
3.5.2 收敛性和最优性
3.5.3 不同学习增益参数设置
3.5.4 不同有向通信拓扑
3.5.5 传输损耗影响
3.6 本章小结
第四章 延时网络中的分布式经济调度
4.1 引言
4.2 问题建模
4.2.1 网络模型
4.2.2 问题描述
4.3 收敛性分析
4.3.1 系统动态描述
4.3.2 稳定性分析
4.3.3 学习增益参数上界
4.4 最优性分析
4.4.1 统一固定延时情况
4.4.2 非统一固定延时情况
4.5 仿真评估
4.5.1 统一固定延时情况
4.5.2 非统一固定延时情况
4.6 本章小结
第五章 分布式能量管理安全
5.1 引言
5.2 问题建模
5.3 隐蔽攻击下经济调度性能分析
5.3.1 针对广播信息错误数据注入
5.3.2 针对成本函数参数的错误数据注入
5.4 安全一致性算法设计
5.4.1 MRCA算法
5.4.2 算法性能分析
5.5 安全分布式优化算法设计
5.5.1 RDO-T算法
5.5.2 算法性能分析
5.6 仿真评估
5.6.1 隐蔽攻击性能验证
5.6.2 MRCA算法性能验证
5.6.3 RDO-T算法性能验证
5.7 本章小结
第六章 分布式能量管理隐私保护
6.1 引言
6.2 问题建模
6.2.1 基于一致性的能量管理算法
6.2.2 问题描述
6.3 隐私泄露分析
6.4 算法设计
6.4.1 两种加噪方法
6.4.2 SFPA算法
6.4.3 PEMA算法
6.5 算法性能分析
6.5.1 SFPA算法性能分析
6.5.2 PEMA算法性能分析
6.6 仿真评估
6.6.1 SFPA算法性能验证
6.6.2 PEMA算法性能验证
6.7 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间主要研究成果及参与的科研项目
本文编号：4024990
【文章页数】：181 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 智能电网简介
1.1.2 智能电网中的能量管理
1.2 研究现状
1.2.1 集中式能量管理
1.2.2 分布式能量管理
1.2.3 安全的能量管理
1.2.4 保隐私能量管理
1.3 本文研究内容
1.3.1 研究思路
1.3.2 研究内容
第二章 一致性和分布式优化理论基础
2.1 一致性
2.2 分布式优化
2.3 衡量指标
第三章 考虑传输损耗的分布式能量管理
3.1 引言
3.2 问题建模
3.2.1 网络模型
3.2.2 利润模型
3.2.3 问题描述
3.3 基于一致性分布式求解算法
3.3.1 问题转化
3.3.2 充分性条件
3.3.3 CEMA算法
3.4 算法性能分析
3.4.1 收敛性分析
3.4.2 最优性分析
3.5 仿真评估
3.5.1 场景描述
3.5.2 收敛性和最优性
3.5.3 不同学习增益参数设置
3.5.4 不同有向通信拓扑
3.5.5 传输损耗影响
3.6 本章小结
第四章 延时网络中的分布式经济调度
4.1 引言
4.2 问题建模
4.2.1 网络模型
4.2.2 问题描述
4.3 收敛性分析
4.3.1 系统动态描述
4.3.2 稳定性分析
4.3.3 学习增益参数上界
4.4 最优性分析
4.4.1 统一固定延时情况
4.4.2 非统一固定延时情况
4.5 仿真评估
4.5.1 统一固定延时情况
4.5.2 非统一固定延时情况
4.6 本章小结
第五章 分布式能量管理安全
5.1 引言
5.2 问题建模
5.3 隐蔽攻击下经济调度性能分析
5.3.1 针对广播信息错误数据注入
5.3.2 针对成本函数参数的错误数据注入
5.4 安全一致性算法设计
5.4.1 MRCA算法
5.4.2 算法性能分析
5.5 安全分布式优化算法设计
5.5.1 RDO-T算法
5.5.2 算法性能分析
5.6 仿真评估
5.6.1 隐蔽攻击性能验证
5.6.2 MRCA算法性能验证
5.6.3 RDO-T算法性能验证
5.7 本章小结
第六章 分布式能量管理隐私保护
6.1 引言
6.2 问题建模
6.2.1 基于一致性的能量管理算法
6.2.2 问题描述
6.3 隐私泄露分析
6.4 算法设计
6.4.1 两种加噪方法
6.4.2 SFPA算法
6.4.3 PEMA算法
6.5 算法性能分析
6.5.1 SFPA算法性能分析
6.5.2 PEMA算法性能分析
6.6 仿真评估
6.6.1 SFPA算法性能验证
6.6.2 PEMA算法性能验证
6.7 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间主要研究成果及参与的科研项目
本文编号：4024990
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/yunyingzuzhiguanlilunwen/4024990.html
