【摘 要】
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随着可再生分布式发电机和储能单元的不断接入,微电网的运行环境越来越复杂,这为微电网的安全、经济运行带来了更大的挑战。作为一个研究热点,微电网的动态经济调度直接影响着微电网运行的可靠性和经济性。与此同时,动态经济调度又离不开短期负荷预测的数据支持。因此,微电网的短期负荷预测和动态经济调度问题具有极其重要的研究意义。据此,本文研究了微电网环境下的短期负荷预测和动态经济调度问题,具体内容如下:针对微电网
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随着可再生分布式发电机和储能单元的不断接入,微电网的运行环境越来越复杂,这为微电网的安全、经济运行带来了更大的挑战。作为一个研究热点,微电网的动态经济调度直接影响着微电网运行的可靠性和经济性。与此同时,动态经济调度又离不开短期负荷预测的数据支持。因此,微电网的短期负荷预测和动态经济调度问题具有极其重要的研究意义。据此,本文研究了微电网环境下的短期负荷预测和动态经济调度问题,具体内容如下:针对微电网的短期负荷预测问题,本文基于正则化核极限学习机构建出基础的预测模型,并提出了新颖的改进萤火虫算法对正则化核极限学习机模型的参数进行寻优,从而形成了基于改进萤火虫算法和正则化核极限学习机的短期负荷预测模型。最后,仿真实例验证了本文提出的预测模型的有效性。基于短期负荷预测的数据支持,针对微电网的动态经济调度问题,本文将其描述为一个凸优化模型。该模型不仅考虑了传统的等式和不等式约束、储能单元约束和潮流约束,而且在总成本中考虑了储能单元的运行成本和主电网的电价。为了求解该模型,本文提出了一种基于交替方向乘子法、投影梯度法和平均一致算法的完全分布式算法。该算法可在不同的初始状态下,针对不同的需求负荷,获得储能单元、分布式发电机和主电网的最优输出功率设置值。在本文所提出的算法中,首先,基于交替方向乘子法将调度问题分解为多个子问题;然后基于投影梯度法和平均一致算法求解这些子问题。其中,为了应用投影梯度法,每个节点都配备了一个节点智能体,负责信息通信和输出功率最优化计算。最后,仿真实例表明了该算法的有效性。
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