【摘 要】
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本文提出了一种基于正交优化学习算法的分时段模型,用于解决智能微电网中电力资源和电力存储设备的不确定性问题以及POA导致的“维数灾”问题。OPOA(正交逐步优化算法)结合正
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本文提出了一种基于正交优化学习算法的分时段模型,用于解决智能微电网中电力资源和电力存储设备的不确定性问题以及POA导致的“维数灾”问题。OPOA(正交逐步优化算法)结合正交方法,对多目标函数进行阶段、状态、空间三维求解,将多阶段问题合理分为便于计算的若干子问题,以构建的目标函数作为指标,电力储能设备作为因素,离散调度状态作为因素水平,将多次正交变换作为子问题优化求解,在不改变电力调度最大化的基础上,有效的缩小电力储能装置的调度时间,获得最优解。
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