基于多时间尺度模型预测控制与日内滚动优化的微网系统优化调度策略：精细化平衡风光储热资源，实现微网运维成本最小化与负荷曲线平滑化 ,基于多时间尺度模型预测控制的微网优化调度策略：融入负荷需求响应机制，实
fxwlOoIkvQrC2.85MB需要积分:1资源文件列表:
关键词多时间尺度模型预测控制日内滚动优化描述以包 大约有12个文件 
1.jpg 367.88KB - 2.jpg 363.21KB
- 关键词多时间尺度模型预测控制日内.html 1005.21KB
- 内滚动优化模型并采用模型预测控制技.html 1005.39KB
- 在多能源微网系统中各个微源之间相互交互形成一个复.docx 16.68KB
- 多时间尺度下的微网优化调度策略是对微网系统.docx 15.3KB
- 多时间尺度下的能源微网.html 1005.98KB
- 多时间尺度下的能源微网优化调度技术研究一引言.docx 50.9KB
- 多时间尺度下的能源微网优化调度技术研究一引言随.docx 50.77KB
- 多时间尺度下的能源微网优化调度技术研究在快速发展.docx 50.82KB
- 多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的.docx 50.95KB
- 摘要本文针对一个综合风力场光伏电站微型.docx 50.9KB
资源介绍:
基于多时间尺度模型预测控制与日内滚动优化的微网系统优化调度策略：精细化平衡风光储热资源，实现微网运维成本最小化与负荷曲线平滑化。,基于多时间尺度模型预测控制的微网优化调度策略：融入负荷需求响应机制，实现日内滚动优化与多能源协调管理,关键词：多时间尺度；模型预测控制；日内滚动优化； 描述：以包含风力场、光伏电站、微型燃气轮机、蓄电池、余热锅炉、热泵、储热罐和电 热负荷的多能源微网系统为研究对象，构建了各微源的数学模型。 然后，提出一种多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略。 在日前阶段，以源-荷日前预测数据和分时电价数据为基础，利用价格型需求响应机制引导用户积极参与负荷调整，从而平滑了负荷曲线，减小了系统调峰压力，在此基础上，以微网运维成本、购电成本、购气成本和污染物排放惩罚成本之和最小为优化目标建立了日前优化调度模型；在日内阶段，为了进一步提高调度精度，以各分布式电源日内-日前功率方差最小为目标函数，建立微网日内滚动优化调度模型。 最后，利用YALMIP调用Cplex求解器对日前-日内双级调度模型进行求解，得到日前和日内不同阶段下各分布式电源的最优功率曲线以及运行成本值。
多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略
摘要：本文以多能源微网系统为研究对象，构建各微源的数学模型，并提出一种多时间尺度
下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略。在日前阶段，通过利用价格型需求响应机制
引导用户积极参与负荷调整，平滑负荷曲线，减小系统调峰压力；在日内阶段，以各分布式
电源日内-日前功率方差最小为目标函数，建立微网日内滚动优化调度模型。最后，通过求
解器得到日前和日内不同阶段下各分布式电源的最优功率曲线以及运行成本值。
关键词：多时间尺度；模型预测控制；日内滚动优化
1. 引言
随着能源危机的不断加剧和环境污染问题的日益突出，能源领域的可持续发展成为了全球的
重要议题。多能源微网系统作为一种新兴的能源供应和利用方式，具有很大的发展潜力。然
而，由于多能源微网系统受到外界环境的影响，需要进行科学合理的优化调度，以实现高效
可靠的运行。
2. 微网系统建模
针对多能源微网系统中的各微源，本文分别构建了相应的数学模型，以便进行系统的优化调
度。其中，风力场、光伏电站、微型燃气轮机、蓄电池、余热锅炉、热泵、储热罐和电热负
荷均被考虑在内。
3. 多时间尺度下的日前优化调度
在日前阶段，通过基于源-荷日前预测数据和分时电价数据的模型，利用价格型需求响应机
制引导用户积极参与负荷调整，从而平滑了负荷曲线，减小了系统调峰压力。在此基础上，
以微网运维成本、购电成本、购气成本和污染物排放惩罚成本之和最小为优化目标建立了日
前优化调度模型。
4. 多时间尺度下的日内滚动优化调度
在日内阶段，为了进一步提高调度精度，本文以各分布式电源日内-日前功率方差最小为目
标函数，建立了微网日内滚动优化调度模型。通过对各分布式电源的功率曲线进行优化调整，
实现了微网系统的最优调度。
5. 求解与分析
本文利用 YALMIP 调用 Cplex 求解器对日前-日内双级调度模型进行求解，得到了日前和日
内不同阶段下各分布式电源的最优功率曲线以及运行成本值。通过对求解结果的分析，验证
了本文提出的多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略的有效性。
6. 结论
本文围绕多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略展开研究，通过建立日前
和日内滚动优化模型，并利用求解器得到了最优调度方案。研究结果表明，在日前和日内阶
段采取不同的优化策略能够有效提高微网系统的运行效率和经济性。未来的研究可以进一步
探索更多的优化调度策略，并考虑更多的影响因素，实现多能源微网系统的更好发展。
参考文献：
xCMflNFrj