基于仿射可调鲁棒优化的园区综合能源系统经济调度.pptxVIP

基于仿射可调鲁棒优化的园区综合能源系统经济调度.pptx

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基于仿射可调鲁棒优化的园区综合能源系统经济调度汇报人:2024-01-282023REPORTING

引言园区综合能源系统概述仿射可调鲁棒优化方法基于仿射可调鲁棒优化的园区综合能源系统经济调度模型算例分析与应用验证结论与展望目录CATALOGUE2023

PART01引言2023REPORTING

随着全球能源危机和环境问题的日益严重,提高能源利用效率、促进可再生能源消纳、减少污染物排放已成为各国政府和社会公众共同关注的焦点。园区综合能源系统作为城市能源互联网的重要组成部分,是实现能源高效利用、提高可再生能源消纳比例、降低污染物排放的有效手段。园区综合能源系统经济调度是在满足系统安全稳定运行的前提下,通过优化调度策略,实现系统运行成本最低、能源利用效率最高、可再生能源消纳最大等目标。然而,由于园区综合能源系统涉及多种能源形式、多个利益主体和复杂的不确定性因素,其经济调度面临着诸多挑战和需求。能源危机与环境问题园区综合能源系统的重要性经济调度的挑战与需求研究背景与意义

目前,国内外学者在园区综合能源系统经济调度方面开展了大量研究工作,主要集中在调度模型、求解算法、案例分析等方面。然而,现有研究大多基于确定性模型和方法,忽略了不确定性因素对调度结果的影响,导致调度方案在实际运行中可能出现较大偏差。国内外研究现状随着人工智能、大数据等技术的不断发展,以及电力市场改革的深入推进,园区综合能源系统经济调度将呈现以下发展趋势:智能化、数据驱动、市场导向和多能互补。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

主要工作本文在深入分析园区综合能源系统经济调度面临的主要挑战和需求的基础上,提出了一种基于仿射可调鲁棒优化的园区综合能源系统经济调度方法。该方法通过构建仿射可调鲁棒优化模型,充分考虑了不确定性因素对调度结果的影响,提高了调度方案的鲁棒性和实用性。主要贡献本文的主要贡献包括:(1)提出了一种基于仿射可调鲁棒优化的园区综合能源系统经济调度方法,为园区综合能源系统经济调度提供了新的思路和方法;(2)通过构建仿射可调鲁棒优化模型,充分考虑了不确定性因素对调度结果的影响,提高了调度方案的鲁棒性和实用性;(3)通过算例分析验证了所提方法的有效性和优越性,为园区综合能源系统经济调度的实际应用提供了有力支持。本文主要工作与贡献

PART02园区综合能源系统概述2023REPORTING

协同管理对多种能源进行统一管理和调度,实现能源系统的整体最优。定义园区综合能源系统是指在一定区域内,整合多种能源资源,通过优化调度和协同管理,实现能源高效利用和供需平衡的系统。多种能源互补利用不同能源之间的互补性,提高能源利用效率。优化调度通过智能调度和优化算法,实现能源供需平衡和成本最小化。园区综合能源系统定义与特点

数据采集层负责采集各种能源设备的运行数据和状态信息。架构园区综合能源系统通常采用分层架构,包括数据采集层、数据处理层、优化调度层和应用层。数据处理层对采集的数据进行处理和分析,提取有用信息。应用层将调度决策结果应用于实际能源设备,实现能源系统的优化运行。优化调度层根据数据处理结果,运用优化算法进行能源调度决策。园区综合能源系统架构与组成

园区综合能源系统可以采用集中式、分布式或混合式运行模式,具体取决于系统规模和实际需求。运行模式基于预测的调度策略基于实时数据的调度策略基于多目标优化的调度策略利用历史数据和预测模型,预测未来一段时间的能源需求,并制定相应的调度计划。根据实时采集的能源设备运行数据和状态信息,进行实时调度决策。考虑多个优化目标(如成本、环保、安全等),运用多目标优化算法进行调度决策。园区综合能源系统运行模式与调度策略

PART03仿射可调鲁棒优化方法2023REPORTING

可调鲁棒性在鲁棒优化的基础上,引入可调参数,实现对鲁棒性和优化性能之间的平衡,使得优化结果既具有鲁棒性又能保证较好的经济性。不确定性建模通过仿射变换对不确定性进行建模,将不确定性因素表示为仿射可调参数,从而构建鲁棒优化模型。仿射决策规则采用仿射决策规则,将决策变量表示为仿射可调参数的线性函数,从而简化优化问题的求解过程。仿射可调鲁棒优化基本原理

仿射可调鲁棒优化模型构建目标函数以经济成本最小化为目标函数,考虑能源购买成本、设备运行成本等因素。约束条件包括能源供需平衡约束、设备运行约束、网络安全约束等。不确定性集合定义不确定性因素的取值范围,即不确定性集合,用于描述能源价格、负荷需求等不确定性因素的可能取值。

转化算法通过引入辅助变量和约束,将原问题转化为一个等价的确定性优化问题,进而可以采用成熟的优化算法进行求解。对偶理论利用对偶理论,将原问题的求解转化为对偶问题的求解,从而降低问题的求解难度。分层求解针对大规模问题,可以采用分层求解的策略,将原问题分解为多个子

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