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智慧社区多能流随机响应面模型预测控制方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
马瑞;王京生
通讯作者:
Ma, Rui(marui818@126.com)
作者机构:
[马瑞; 王京生] School of Electrical & Information Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha
410114, China
[马瑞; 王京生] 410114, China
通讯机构:
[Ma, R.] S
School of Electrical & Information Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha, China
语种:
中文
关键词:
智慧社区;多能流;随机响应面法;场景法;随机模型预测控制
关键词(英文):
Multi-energy flow;Scene method;Smart community;Stochastic model predictive control;Stochastic response surface method
期刊:
电力系统自动化
ISSN:
1000-1026
年:
2018
卷:
42
期:
4
页码:
121-127
基金类别:
(51677007):国家自然科学基金资助项目 (51677007):This work is supported by National Natural Science Foundation of China
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
电气与信息工程学院
摘要:
提出一种智慧社区多能流随机响应面模型预测控制方法。采用随机响应面法获取分布式风电和光伏出力、负荷需求以及实时电价等预测误差分布特性,得到预测误差概率密度分布曲线并将其离散化,利用轮盘赌算法生成初始场景集并采用最近邻聚类法进行场景削减。考虑冷热电联供、电动汽车、储能设备等的技术经济特性,构建了兼顾经济性和环保性的多能流多目标优化调度模型,并利用随机模型预测控制方法对多能流调度模型进行在线滚动优化,从而实现日前优化和实时滚动优化的有效统一。算例结果验证了文中所提出方法的有效性和优越性。
摘要(英文):
A model predictive control method for multi-energy flow of smart community combined with stochastic response surface method is proposed. In this method, the stochastic response surface method is adopted to obtain the distribution characteristics of forecasting errors of the distributed wind power outputs and photovoltaic power outputs, the load demand as well as the spot price, and the distribution curve of probability density is obtained and discretized. Then the roulette algorithm is used to get the initial scene set and the nearest neighbor ...

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