源荷不确定冷热电联供微网能量调度的建模与学习优化OA北大核心CSCDCSTPCD
Modeling and learning-based optimization of the energy dispatch for a combined cooling,heat and power microgrid system with uncertain sources and loads
针对含光伏,微型燃气轮机组等分布式能源的冷热电联供微网系统,研究源荷双侧不确定情况下多类型能量调度动态优化问题.首先,针对光伏出力和异类负荷的随机不确定性,将光伏和负荷的变化描述为连续马尔科夫过程;然后以决策时刻,负荷需求以及分布式能源出力的离散值为状态分量,以微型燃气轮机组启停行动和储能充放行动为动作分量,在分时电价模式下,以降低包括购电成本,燃料代价,启停代价等在内的日运行成本为调度优化目标,将源荷不确定冷热电联供微网系统调度动态优化问题描述…查看全部>>
The dynamic dispatch optimization of the combined cooling,heat and power(CCHP)microgrid system with uncertain renewable sources and demands is focused in this paper. Firstly, the variations of photovoltaic and loads are described as continuous Markov processes considering their random properties. Then, define state vector of the system which consists of decision epoch,multiple load demands level,and outputs level of distributed energy sources(DESs),and the a…查看全部>>
李怡瑾;唐昊;吕凯;郭晓蕊;许丹
合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥230009合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥230009合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥230009中国电力科学研究院(南京)电力自动化研究所,江苏南京210003中国电力科学研究院(北京)电力自动化研究所,北京100192
信息技术与安全科学
冷热电联供微网能量调度马尔科夫过程强化学习
combined coolingheat and power microgrid systemenergy dispatchMarkov processreinforcement learning
《控制理论与应用》 2018 (1)
多维度柔性传送带给料加工站的优化控制模型与方法及鲁棒性
56-64,9
国家重点研发计划(2017YFB0902600),国家自然科学基金项目(61573126)资助.Supported by the National Key R&P of China(2017YFB0902600)and the National Natural Science Foundation of China(61573126).
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