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公开(公告)号：CN111539511A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010350716.X
申请日：2020-04-28
Applicant: 三峡大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 基于多策略融合的粒子群优化算法，包括：提出标准粒子群算法中粒子的速度和位置的更新公式；考虑标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优的缺陷，引入三黑洞系统捕获策略和早熟扰动策略；引入多维随机扰动机制；调节算法的全局探索能力与局部开发能力；制定多策略融合的粒子群优化算法流程。本发明一种基于多策略融合的粒子群优化算法，增强了算法的全局搜索能力与局部搜索能力，降低了算法陷入局部最优的概率。仿真结果表明，与其他算法的测试结果进行比较分析，本发明算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度等优势。
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公开(公告)号：CN112054513A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010845202.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于混合博弈的多微电网双层协调优化调度方法，考虑上层聚合商的效用，提出下层多微电网的合作博弈模型，然后考虑多微电网用电满意度函数和效用，下层多微电网的效用函数包括微电网的运行成本、燃气轮机发电成本和蓄电池充放电成本；建立Stackelberg博弈模型，使上层聚合商和下层多微电网都倾向于使自身的利益达到最大；采用粒子群算法，求解Stackelberg博弈模型，上层聚合商采用粒子群算法优化购售电价格；下层多微电网采用cplex软件求解优化购售电计划，最大化其效益。本发明方法增加了各微电网之间功率的交互，提升了内部的电力共享能力，减少了各微电网与聚合商之间的交互功率；提出Stackelberg博弈模型，分别降低和增加峰、谷时段的交互功率，起到了削峰填谷的作用。
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公开(公告)号：CN111428946B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010351998.5
申请日：2020-04-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种充储电站供给侧分散式优化调度方法，首先，根据出行链和马尔科夫决策理论，建立考虑出行路径随机性的电动汽车时空转移模型及其在不同温度、交通路况下的单位里程能耗量；其次考虑电动汽车充放电约束、充储电站和配电网运行约束，以充储电站收益最大化为目标函数的充储电站供给侧优化数学模型；然后基于改进拉格朗日对偶松弛法，提出了该模型的分散式优化求解方法。本发明方法即使在高温和拥堵情况下仍能缓解充储电站供电压力，并且计算效率得到大幅提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111428946A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010351998.5
申请日：2020-04-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种充储电站供给侧分散式优化调度方法，首先，根据出行链和马尔科夫决策理论，建立考虑出行路径随机性的电动汽车时空转移模型及其在不同温度、交通路况下的单位里程能耗量；其次考虑电动汽车充放电约束、充储电站和配电网运行约束，以充储电站收益最大化为目标函数的充储电站供给侧优化数学模型；然后基于改进拉格朗日对偶松弛法，提出了该模型的分散式优化求解方法。本发明方法即使在高温和拥堵情况下仍能缓解充储电站供电压力，并且计算效率得到大幅提升。
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公开(公告)号：CN114649821B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210213610.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/06 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N7/02
Abstract: 一种含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度方法，包括：读取EV的参数及电网电价；通过CPLEX软件求解出EV的最优充放电功率并传递给NEMG层；读取NEMG系统参数，设置粒子群参数，初始化粒子群；NEMG将EV的最优充放电功率与基础日负荷、PV、WT出力叠加，得到NEMG的净负荷；判断优化条件，更新新的粒子位置，计算并更新粒子对应的函数值，得到Pareto最优解；判断是否满足收敛条件，若是则选出对应的最终折中解。本发明一种含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度方法，相比不分层，分层能更好考虑不同利益主体的各方主体利益，实现运行成本、环境效益等方面的共赢局面，而且还能更合理调度系统内资源，实现系统社会利益最大化。
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公开(公告)号：CN114649821A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210213610.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/06 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/00 , G06N7/02
Abstract: 一种含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度方法，包括：读取EV的参数及电网电价；通过CPLEX软件求解出EV的最优充放电功率并传递给NEMG层；读取NEMG系统参数，设置粒子群参数，初始化粒子群；NEMG将EV的最优充放电功率与基础日负荷、PV、WT出力叠加，得到NEMG的净负荷；判断优化条件，更新新的粒子位置，计算并更新粒子对应的函数值，得到Pareto最优解；判断是否满足收敛条件，若是则选出对应的最终折中解。本发明一种含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度方法，相比不分层，分层能更好考虑不同利益主体的各方主体利益，实现运行成本、环境效益等方面的共赢局面，而且还能更合理调度系统内资源，实现系统社会利益最大化。
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公开(公告)号：CN112054513B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010845202.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于混合博弈的多微电网双层协调优化调度方法，考虑上层聚合商的效用，提出下层多微电网的合作博弈模型，然后考虑多微电网用电满意度函数和效用，下层多微电网的效用函数包括微电网的运行成本、燃气轮机发电成本和蓄电池充放电成本；建立Stackelberg博弈模型，使上层聚合商和下层多微电网都倾向于使自身的利益达到最大；采用粒子群算法，求解Stackelberg博弈模型，上层聚合商采用粒子群算法优化购售电价格；下层多微电网采用cplex软件求解优化购售电计划，最大化其效益。本发明方法增加了各微电网之间功率的交互，提升了内部的电力共享能力，减少了各微电网与聚合商之间的交互功率；提出Stackelberg博弈模型，分别降低和增加峰、谷时段的交互功率，起到了削峰填谷的作用。
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公开(公告)号：CN112070281A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010843912.0
申请日：2020-08-20
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于纳什议价博弈的微电网双层协调优化调度方法，预测微电网出力，初始化内部电价；调用Gurobi软件得到CSSIS的最优充、放电计划，并反馈给上层微电网；判断上层目标函数、子代相应的上层目标函数大小，得到的Stackelberg博弈均衡解，作为纳什议价博弈的初始分歧点。初始化上层微电网与CSSIS的交易电能，迭代的拉格朗日乘子和罚系数；对上层微电网进行优化，CSSIS收到上层微电网发送过来的数据进行优化，更新拉格朗日乘子，计算残差，判断是否满足收敛条件。本发明一种基于纳什议价博弈的微电网双层协调优化调度方法，相比非合作博弈模型，不仅能进一步提升各博弈参与方收益，实现互利共赢，而且还能更合理调度系统内资源，实现系统社会福利最优。
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