【摘 要】
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在全球能源危机和环境污染问题日益严重的情形下,能源互联网已成为国际学术界和工业界关注的焦点。能源互联网提供了一个开放的框架,将涉及能源生产、传输、存储、交换和消费的每个实体与信息通信技术集成在一起。其中,对可再生能源和能源需求进行有效预测,以及对各种分布式能源进行协同控制是目前能源互联网发展亟需解决的两大问题。能源互联网协同控制的主要目的是在满足能源互联网内能源需求的同时,保证能源互联网更经济、高
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在全球能源危机和环境污染问题日益严重的情形下,能源互联网已成为国际学术界和工业界关注的焦点。能源互联网提供了一个开放的框架,将涉及能源生产、传输、存储、交换和消费的每个实体与信息通信技术集成在一起。其中,对可再生能源和能源需求进行有效预测,以及对各种分布式能源进行协同控制是目前能源互联网发展亟需解决的两大问题。能源互联网协同控制的主要目的是在满足能源互联网内能源需求的同时,保证能源互联网更经济、高效、安全的运行。本论文以包含产-销-用的能源互联网为研究对象,研究了能源互联网中各个实体之间的协同控制问题,主要完成了以下工作:(1)提出了一种基于交叉变异和梯度加速的粒子群算法,并基于该算法提出了一种基于改进粒子群算法优化的神经网络。该神经网络利用改进的粒子群算法确定神经网络的参数,随后将此神经网络应用于能源互联网中的光伏输出预测、风电输出预测和能源需求预测。(2)建立了一个包含产-销-用三个层次的能源互联网模型,在短期预测的基础上,结合经济调度和主从博弈,提出了一种基于短期预测的能源互联网协同控制方法,该方法最小化发电公司的发电成本,同时能够最大化零售商利润和微电网的效用,实现能源互联网的协同高效运行。(3)提出一种计及预测误差的能源互联网协同控制方法,该方法能够实现能源互联网的实时优化调整,避免由于预测误差所导致的功率失衡问题,该协同控制方法能够提高能源互联网的可靠性和稳定性。
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