一、HomePNA技术及其在园区网中的应用（论文文献综述）
郭天宇[1]（2021）在《交直流混联的多能微网多时间尺度实时协同调控方法研究》文中指出交直流混联的多能微网可充分发挥多类异质能源互补共济和交直流混合供用电的综合优势,提高可再生能源的利用率,同时可针对用户对不同品位能量的需求,通过能源梯级利用,有效提高能源的综合利用效率。然而,交直流混联的多能微网具有交直流混联、多时空尺度、多重不确定性、多类异质能流深度耦合且各类能源用户需求各异等特点,多重复杂因素的影响大大增加了交直流混联的多能微网调控的难度。鉴于此,本文以国家“863”计划课题和国家自然科学基金项目为依托,深入系统的开展了题为“交直流混联的多能微网多时间尺度实时协同调控方法研究”的论文研究工作,研究重点和取得的主要成果如下:（1）剖析了交直流混联的多能微网的多时间尺度实时协同调控机理,并构建了其实时协同调控功能架构。针对交直流混联的多能微网中多类型分布式能源、储能、负荷与大量能量转换设备在冷-热-电-气供能网络中深度耦合,以及多类异质能源间响应时间差异大、源-荷-储空间布局分散、电气子系统交直流混联等多重复杂因素使得系统协同调控更加困难的问题,本文以实时调控的时间尺度为脉络,对分钟级、秒级/毫秒级时间尺度上交直流混联的多能微网的实时调控机理进行了分析;在此基础上,构建了计及横向冷-热-电-气多能互补、纵向源-网-荷-储协调互动、交直流混联不同模式供电的多能微网多时间尺度实时协同调控功能架构,为系统的实时协同调控提供理论方案指导。（2）在分钟级时间尺度调控方面,提出了计及异质能源差异化特性的多能微网多目标分层实时协同优化运行方法。针对多能微网整体利益需求最大化与其各能源子系统各自的利益需求最大化难以同时满足的问题,基于主从博弈理论建立横向冷-热-电-气多能互补、纵向源-网-荷-储协调互动的多能微网一体化模型;根据各类能源的惯性特征以及各类能源转换设备的响应时间,采用不同的优化指令周期对不同能源进行优化,而非针对所有能源采用同一优化指令周期进行优化,减少不同类型能源因源荷随机波动而在不同时间尺度上产生的多类型不平衡功率;在此基础上,基于热力学第二定律,综合考虑系统的调节成本和（?）效率对多能微网进行实时协同优化,在能源利用上体现“品位对等,梯级利用”原则,实现了多类异质能源的高效互补匹配。（3）在秒级时间尺度调控方面,分别提出了交直流混合微电网中源-网-荷-储分布自治、集中协同的控制方法,以及交-直潮流断面中并联换流器的经济最优自适应协同控制方法。针对源-网-荷-储的协同控制,通过交直流混合微电网中各子微电网内源-荷-储的分布自治,实现各子微电网的高效稳定运行,进而将各子微电网视为整体,基于H∞性能指标进行交直流混合微电网中各子微电网间的网-网集中协同控制,实现交直流混合微电网的实时功率平衡,满足电力负荷的高质量用电要求;针对交-直潮流断面中并联运行的换流器,优化得到了并联换流器间传输功率的经济最优分配方案,有效减少并联换流器的传输功率总损耗,从而提高系统运行的经济性;在此基础上进一步提出了考虑换流器功率裕量的并联换流器自适应恒压协同控制方法,实现了交-直潮流断面中并联换流器计及稳态与动态性能双重最优的目标。（4）在毫秒级时间尺度调控方面,提出了基于微分几何理论的交直流混合微电网换流器非线性最优控制方法。针对交直流混合微电网中换流器数学模型具有强非线性的特点,基于微分几何理论对换流器的数学模型进行精确线性化,并进一步借鉴电力系统频率调整的模式,提出了交直流混合微电网中用于电压一次调整的输出对干扰解耦的换流器非线性最优控制方法,以及用于电压二次调整的动态响应性能最优的换流器非线性最优控制方法,改善了换流器的控制性能,使得控制过程中的动态响应性能指标最优。总之,本文对交直流混联的多能微网的实时协同调控方法展开了系统深入地研究,所取得的研究成果有利于促进我国构建以新能源为主体的新型电力系统。
宋欣睿[2]（2021）在《园区内光伏联合储能的应用研究》文中进行了进一步梳理本文课题来源于国家重点研发计划项目《中低压直流配用电系统关键技术及应用》（2018YFB0904700）。随着新能源并网容量的日益增大,光伏产业的发展也遇到了前所未有的机遇与挑战。传统的光伏控制方式受制于环境因素的约束存在着较大的波动性与不稳定性,而光伏园区的运营模式也一直有待深入研究。伴随着研究的深入,储能在新能源中的应用越来越广泛,这得益于储能在功率方面的快速与精准响应特性和在能量方面的储存特性,现阶段,储能在调频、调峰等辅助服务市场中已经占有很重要的一席之地。通过联合光伏与储能在微网中的应用,可以在提升光伏并网友好性的前提下提升园区运营商的经济效益,除此之外,还可以在减小弃光率的同时提高园内用户的满意度。基于上述背景,本文以园区内光储联合运行为研究对象,分析了园区中光伏与储能的应用场景与运营模式,提出了储能参与光伏系统一次调频的方法。针对园区运营商的收益模式,提出了一种协调光储系统多应用场景的优化控制方法。（1）研究了光储联合运行背景下的系统结构与运行模式。首先针对当前电力发展环境光伏发展的出路与研究意义进行分析,并提出了本文选题的意义。其次参考国内外的光伏研究模式建立了用于光伏有功控制的模型和多应用场景下的盈利模式建模。（2）光伏并网会降低系统的有效惯性,为了解决频率控制的需求为电网提供更好的频率支撑,引入储能参与光伏系统的一次调频。介绍了储能参与频率控制的可行性与必要性,利用其快速响应的特性辅助频率控制并通过实例对其进行验证。在本文中,分配储能与光伏承担不同比例的调频容量来研究调频效果来得到更好的频率稳定性与抗干扰能力。仿真结果表明,增大储能参与调频容量的比例能够提升频率稳定性降低频率的波动,但如何选取综合考虑经济性与调频性能的储能容量亟待解决,即在满足园区功率需求的前提下使用储能的裕量提升经济效益。（3）光伏园区配备储能可以减小光伏出力的波动性并提高光伏消纳率,除此之外储能的裕量还可以参与其他的应用场景以使运营商获得更大的经济效益。基于此,本文设置了储能的三中应用场景:平抑波动、能量时移、参与调频市场。本文以园区光伏运营商的收益最大化为目标,考虑储能的应用场景以及负荷转移补偿建立了园区光储联合运行的优化模型,在引入数据与市场一般规则对算例进行求解后,所得结果表明优化模型可在提高光伏运营商收益的前提下减小园内用户的支出并提高光伏消纳率。在上述算例基础上,分析研究了各类价格变动对于收益、支出和弃光量的变化影响程度以及对于策略倾斜度的影响。为运营商在面对市场波动的决策处理提供了理论依据。
陈正,杨建华,靳开元,侯斌,王维洲[3]（2021）在《基于能源区块链的设施农业负荷时移与光伏就地消纳控制策略》文中研究指明随着设施农业的发展,设置合适的控制策略以及利用新型农业负荷可以有效消纳农网的分布式发电功率。区块链因具有安全、共识、激励的特性逐渐受到能源领域的关注。利用设施农业负荷的可时移特性,在农业园区微能网层和温室层分别构建优化目标,提出了基于区块链技术的园区微能网控制策略。各温室以促进光伏就地消纳最大化为目标,基于区块链中共享的用能数据、设备参数、运行数据等信息,针对园区微能网中光伏出力波动、负荷时移、储能配置等提出了下一时段的运行策略。设定光伏消纳占比评价指标,评估各温室的消纳情况,在区块链中始终记录最优的负荷运行方案。算例结果表明,所提控制策略可有效提高园区分布式光伏的就地消纳程度,降低微能网的购电费用和网损,提高电网的电压质量。
王尧[4]（2020）在《微能源网多能协同优化运行及效益评价模型研究》文中研究指明微能源网通过多能互补技术、综合能源服务等实现一定区域内的电、热、气、冷等多种能源的高效集成与协同供给。2016年,中国发改委提出《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》,指出要加强多能协同综合能源网络建设,开展电、气、热、冷等不同类型能源之间的耦合互动和综合利用。微能源网群广泛应用智慧互联技术,作为一种智慧型区域网络,具备较高的新能源渗透率,通过能源储存和能源转化能够实现区域内能源供给和消耗的平衡。微能源网群可以根据实际需要交换能源,也可以与公共网络进行能源的灵活交互,实现了风、光、天然气等分布式能源的优化配置。因此,本文以微能源网为研究对象,重点研究微能源网容量配置、多能协同优化、综合效益评价,掌握得到微能源网“源-网-荷-储”优化配置模式,优化微能源网内、网间、网群多层级运行方式,建立综合效益评级模型指导微能源网建设和运营,主要研究内容如下:（1）分析了微能源网供给、转换、存储、消费等环节的能量特性。结合能源互联网的特性剖析了微能源网的功能;基于政策与实践试点项目提炼了微能源网的结构特征演变规律;对微能源网供给、转换、存储、消费等特性进行建模,分析能量的梯级利用。（2）提出了一种计及需求响应的综合能源系统协同优化配置方法。从系统结构和单元设备的角度分析了综合能源系统模型;分析了不同类型负荷参与综合需求响应的方式,建立了计及随机-认知不确定性的综合需求响应模型;构建“源-网-荷-储”容量配置双层规划模型,上层以建设综合能源系统经济性最优为目标优化单元容量,下层以日运行成本最低为目标优化单元出力;通过算例分析验证了模型和方法的有效性。（3）提出了微能源网多能协同互补双层调度优化模型。设计了一种新的微能源网结构,建立了微能源网的能量生产、能量转换和储能装置运行模型;利用二阶段优化理论,风光日前预测功率作为随机变量,构造上层日前调度模型,将其时前功率作为随机变量的实现,构造下层时前调度模型;采用细胞膜优化算法和混沌搜索算法对传统粒子群算法进行改进,对所提模型求解;选择深圳市龙岗区国际低碳园区进行实例分析。（4）提出了微能源网间多能协同交互平衡三级优化模型。以确立平均失负荷率最小为目标,构建多微能源网日前容量灵活性配置优化模型;利用条件风险价值度量风电和光伏不确定性所带来的风险成本,构建电、热、冷等多能协同日内调度优化模型;考虑不同时刻各主体（微能源网、激励型需求响应、上层能源网）的备用供给成本,确立备用调度成本最小的备用优化平衡方案;为了求解上述三级协同优化模型,提出基于信息熵和混沌搜索的改进蚁群算法;以深圳市国际低碳园区为实例对象,验证了模型的实用性和有效性。（5）提出了微能源网群多能协同分层协调多级优化模型。将多种能源生产设备、能源转换设备和能源存储设备集成微能源网,设计多微能源网在不同阶段（日前、日内、实时）多级竞价博弈框架体系;提出一种含多种博弈状态的三阶段优化模型;为模拟多微能源网竞价博弈过程,提出基于自适应调整信息挥发因子和转移概率的改进蚁群算法;以深圳市国际低碳园区为实例对象,制定微能源网群最佳运行策略。（6）建立了微能源网协同运行综合效益评价模型。分析了“以电定热”、“以热定电”、“热电混合”模式中的运行场景;刻画了微能源网中的居民楼宇、办公楼宇、商场等建筑的多负荷特征,构造了多类用户的年负荷曲线、冬夏典型日负荷曲线;分析了微能源网的结构布局,从经济、节能、减排等角度设计了微能源网3E效益评价指标;算例分析验证了微能源网的综合效益优势。
郭尊[5]（2020）在《考虑源网荷储资源的综合能源系统优化运行研究》文中指出能源是人类生存的基石和社会繁荣的命脉。近年来,节能减排任务日益艰巨,灵活性需求逐渐增长,驱动我国加快能源结构优化,着力构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系。随着可再生能源供给侧占比的稳步提升,异质多能流向协同融合方式的逐步演化,针对“源-网-荷-储”高度集成的综合能源系统（Integrated Energy System,IES）多时空尺度建模和调度运营机理的研究,符合能源转型的要求和能源革命的方向,具有广阔的工程应用价值和巨大的多能互补效益。同时,多能耦合的服务新业态和运行新方式,也从多能灵活供需互动新模式、源网荷储随机优化新问题和低碳互补风电消纳新方法三个角度,为IES发展提出了挑战,考虑源网荷储资源的IES优化运行研究,成为了 IES亟需解决的关键技术难题。在此背景下,本文研究内容共分5个章节进行阐述,归纳如下。（1）研究了综合能源园区与电网互动的建模与方案验证。面向城区用户中占比与能耗双高的商业和工业园区,在其内部灵活性资源精细化建模的基础上,研究借助运营商管理策略和园区结构特点实现“削峰填谷”和“多能优化”综合需求响应（Integrated Demand Response,IDR）效果的能量互动优化模式;对于聚合商统一管控的园区群,计及动态能源定价机制,建立基于聚合博弈的多园区供需互动均衡模型。采用混合整数线性规划、卡罗需-库恩-塔克条件和分布式迭代等方法求解上述模型。算例分析表明:通过IDR互动机制,所提方法能够兼顾提升园区整体/个体的经济性和能源的梯级利用水平。（2）研究了社区级综合能源系统配置-运行联合随机风险决策方法。考虑源荷随机性和自然灾害等威胁因素,提出关键元件的脆弱性指标以量化正常和极端情形下供能缺失的风险,计及不确定性IDR资源的互动调节能力,基于最坏情况风险测度理论和模糊随机机会约束方法,建立了规避风险的社区级IES配置-运行两阶段优化模型。通过多场景法、蒙特卡洛模拟、清晰等价类转换和大M法等技术实现模型的有效求解。算例分析表明:IDR互动能够延缓设备投资并转变供能方式,从而节省用能成本;所提方法显着改善了飓风情景下系统的极端风险值和供能可靠性,提升了系统的韧性。（3）研究了源网荷协同的区域级电-气-热系统两阶段鲁棒优化调度模型。基于二阶锥松弛、McCormick包络近似和大M法,建立包含配电网、配气网和含热损热力管网的区域级IES线性化模型;在此基础上,应用两阶段鲁棒优化（Two-stage Robust Optimization,TRO）理论,构建区域级电-气热系统的日前-实时TRO调度框架,旨在通过广义的源网荷互动,消除由于预测误差引起的源、荷偏差。通过列约束生成算法将TRO模型分解为运行主问题和安全检测子问题交替求解。算例分析表明:所提方法能够有效提升IES运行的鲁棒性并抵御实时市场高昂价格波动的风险。（4）研究了低碳电-气联合系统快速动态鲁棒优化运行方法。燃气机组和电转气装置的技术突破和应用普及,加速了输网级电-气联合系统（Integrated Electricity-Gas System,IEGS）的发展,同时提供了“风-气互补”的风电消纳新思路。立足于我国现行碳交易市场机制和排放额度分配方法,推导列写碳交易成本;考虑天然气动态管存和风、荷不确定性,构建计及碳交易的IEGS快速动态TRO模型。求解时,在分解得到的主问题中嵌套连续二阶锥松弛技术逐步缩小气潮流仿真误差;在子问题中保证系统偏差量和碳交易总量不越限,应用松-紧时序解耦方法进行分解协调和并行计算。算例分析表明:所提方法具有较好的低碳经济效益和鲁棒性、收敛性,也具备计算速度上的优势。（5）研究了分布式的电-气联合系统两阶段鲁棒优化调度方法。针对电系统和气系统间的行业壁垒和信息隐私问题,提出考虑动态管存参与风电消纳的日前-实时IEGS分布式TRO模型。模型从一组考虑日前预测和实时极端场景的固定0-1变量的初始可行解出发,结合交替方向乘子法和列约束生成算法,通过内层分散求解、中层经济性检验和外层鲁棒性检验的闭环迭代策略,解耦整数变量和连续变量,实现电/气系统的完全分散自治和IEGS的鲁棒经济运行。算例分析表明:所提方法在计算效果、收敛性、鲁棒性和提升风电消纳等方面具备有效性。本文从园区-配网-输网和规划-日前-实时的多时空尺度,为IES的相关研究提供方法支撑。研究成果体现了 IES的多能互补协调优化效益,可应用于含多种IDR模式协同响应的多能园区（群）的配置-运行最优决策,以及利用碳交易手段和分布式优化机制助推风电消纳的工程实践指导。
姚振[6]（2020）在《基于网内缓存的视频传输建模与优化》文中提出随着网络体系架构和通信技术的不断演进和创新,用户终端设备的数量和性能都实现了跨越式的提升,以此为契机,视频业务的普及速度进一步加快。这一方面极大地丰富了人们的物质文化生活,促进了相关产业的发展;另一方面,也不可避免地导致了网络中视频流量的指数式增长,给网络基础设施带来了前所未有的巨大压力。面对海量的带宽需求,通过网络扩建和设备更新来提高承载能力已然是杯水车薪。在此情况下,网内缓存技术的出现为这一问题的解决带来了转机。由于视频内容的流行度分布服从二八定律,通过将用户频繁请求的高热度内容保存到边缘网络的网元设备上,能够在缓存命中时提供就近的传输服务。由此不仅可以大幅度增加传输速率,减小传输时延,同时还能够消除网络中大量的冗余流量,缓解核心链路的传输压力。此外,软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）和网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization,NFV）技术的日益成熟也为网内缓存提供了良好的部署平台。利用SDN集中式控制平面的可扩展和可编程优势可以制定特定的缓存机制和缓存策略,结合NFV使能的网元节点虚拟化内容存储和传输功能,能够针对不同的视频业务需求设计和实现相应的服务框架。本文分别研究了基于SDN的有线局域网和移动蜂窝网中网内缓存协助的视频传输场景,设计了各自的系统架构,同时通过数学建模对优化问题进行了描述,并采用优化控制理论和机器学习算法找寻最优的缓存策略。本文的主要贡献总结如下:1)提出了基于有限状态机和滑动窗口的变长间隔缓存机制,并设计了相应的网内缓存协助的软件定义视频流化传输系统。针对有线局域网内支持SDN和NFV的VoD服务场景,利用SDN控制器实时地收集数据平面的链路状态和缓存分布信息,根据部署的内容传输策略选择最优的服务节点提供视频流化服务。在此基础上,结合所提出的基于滑动窗口的变长间隔缓存策略,来自适应地感知视频流行度变化趋势,调整缓存内容片段的大小,从而提高缓存资源的利用率。除此之外,针对所提出的缓存机制还构建了相应的数学模型,并从理论上对其性能进行了推导。之后,用通用的硬件设备搭建了实际的原型系统来验证其可用性和有效性,并基于Mininet网络仿真平台完成了大规模网络场景下的多指标全面性能评估。实验结果表明本文所提出的缓存策略具有更高的缓存效用和视频传输QoS。2)提出了基于多智能体深度强化学习的多基站间分布式协作缓存策略。针对超高密度5G蜂窝网中支持基站内容缓存的视频传输场景,设计了相应的系统架构和传输机制,之后将多基站间的网内协作边缘缓存问题建模为基于部分可观马尔科夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process,POMDP）的联合策略优化问题,并根据提出的分布式协作缓存策略求解。首先,利用各个基站配备的计算和存储资源,依据本地观测得到的用户接入状态和视频请求状态信息,通过相应的学习算法预测未来时隙的本地状态变化情况。在此基础上,结合基站共享的全局隐状态信息作为多智能体协作边缘缓存算法的状态输入,来找寻最优的缓存决策,旨在提高缓存资源的利用率,减少冗余流量。最终,通过仿真实验评估了该缓存算法在基站大规模、高密度部署场景下的性能表现。实验结果表明本文所提出的缓存策略能够通过网内缓存协作机制更充分有效地利用边缘网内的缓存资源,提高系统的整体性能。3)提出了基于深度生成模型和深度强化学习的具有用户移动性感知能力的预缓存策略。针对超高密度5G蜂窝网中用户移动情况下网内缓存协助的视频传输场景,根据移动轨迹预测的思想设计了相应的预缓存架构,能够在用户发生基站切换之前预先将待传输的内容取回到即将接入的基站之上。首先,采用基于神经网络的生成模型来提取不同移动用户的行为模式特征,加以学习之后,用来预测用户未来的移动轨迹。此后,结合观测到的网络状态信息,根据深度强化学习算法进行内容预缓存决策,目标是提高缓存资源利用率和视频传输QoS。最终,采用真实场景下移动用户的GPS轨迹数据集来测试轨迹预测算法的准确率,并通过仿真实验对所提出的预缓存策略进行了评估及验证。结果表明本文所设计的预缓存策略能够更高效地利用网内缓存资源对移动用户的视频传输性能进行提升。上述三个方面的研究成果分别展示了网内缓存在不同网络架构中的视频传输场景下所带来的性能提升和带宽节省,同时验证了本文所设计的缓存机制和策略的可用性和有效性,充分显示出其在下一代网络中广阔的应用前景。
陆信辉[7]（2020）在《能源互联网环境下考虑供需不确定性的微网负荷优化调度研究》文中研究说明传统集中式能源供应存在运行成本高、污染排放大、灵活性低等不足,难以较好地满足用户日益多样化、清洁化、灵活化和个性化的能源需求。为了弥补传统集中式能源供给方式的不足,包含可再生能源和储能等的微网近年来发展迅速。而能源互联网的发展使得微网系统面临的供需环境更加复杂、供需不确定因素更加多样。能源需求侧方面,电动汽车将大规模接入到微网中,其无序充电将对微网的稳定性造成影响;同时,用户可以通过需求响应等方式参与到微网的供需互动中。能源供给侧方面,电力网络、热力管网、天然气管网等多种类型网络互联互通,电、冷、热、气、氢等多种能源形态灵活转化和高效存储,这使得微网系统呈现多能互补和高度耦合的特点。此外,供给侧的高比例可再生能源将不断渗透到微网中,其出力的随机性和波动性对微网系统的负荷优化提出了更高的要求。为此,本文重点研究了不同情景下考虑供需不确定性的微网负荷优化调度问题,通过对微网供需双侧负荷资源的协同调度和不确定性的有效处理,实现了能源互联网环境下微网系统的经济、高效和稳定运行。具体研究内容和创新点如下:（1）考虑需求侧电动汽车充放电不确定性的微网负荷优化调度研究。为了应对大规模电动汽车无序接入对微网稳定性的影响,提出了一种考虑电动汽车随机接入的微网负荷优化调度模型,该模型是基于V2G（Vehicle to Gird）技术将电动汽车作为一种移动储能设备,从而使电动汽车参与到微网的负荷优化调度中,并采用蒙特卡罗仿真方法对电动汽车的不确定性进行了建模。提出的模型综合考虑了微网系统的运行成本、污染排放处理成本和负荷方差,从而在降低微网成本的同时保证了微网运行的稳定性。在模型的求解上,提出了一种改进的粒子群算法对提出的调度模型进行高效求解。（2）考虑供给侧可再生能源出力不确定性的微网负荷优化调度研究。能源互联网的发展为能源数据的采集与分析奠定了良好的基础,为了应对可再生能源出力的不确定性对多能互补微网负荷调度的影响,提出了一种数据驱动的多能互补微网负荷优化调度方法。文中是以风电的历史数据来表征风电出力的不确定性,并在这基础上构建了两阶段的分布鲁棒优化模型,该模型较好地平衡了多能互补微网的经济性和鲁棒性之间的矛盾。在模型的求解上,本文采用了列与约束生成算法对提出的两阶段分布鲁棒优化模型进行高效求解。（3）考虑供需互动不确定性的微网负荷优化调度研究。构建了电、气、热多能互补微网负荷优化调度模型,该模型在考虑电动无序接入的同时综合考虑了微网的运行维护成本和二氧化碳污染排放治理成本。为了进一步提高多能互补微网的能源效率和降低微网的运行成本,提出的调度模型考虑了电能需求响应和热能需求响应。此外,本文提出了一种保守性可调的鲁棒优化方法来处理微网供需互动过程中可再生能源和电价不确定性对负荷优化调度的影响。提出的多能互补微网负荷优化调度模型是一种双层优化模型,为了对模型进行高效求解,本文通过对偶理论和线性化方法将该模型转化为混合整数线性规划模型,然后利用高效的优化求解器进行求解。（4）考虑供需互动不确定性的多微网协同负荷优化调度研究。不同微网之间的互联可以通过共享能量资源来提高多微网系统的经济性和稳定性。为了实现多微网互联的优势,构建一种新颖的多微网协同负荷优化调度模型。该模型综合考虑了多微网的经济与环境效益。同时,为了进一步减少多微网的用能成本,提出的优化模型考虑了电能和热能需求响应。此外,提出了一种保守性可调的鲁棒优化方法来处理可再生能源和电价不确定性对多微网协同负荷调度的影响。综上所述,本文从考虑需求侧电动汽车充放电不确定性的微网负荷优化调度、考虑供给侧可再生能源出力不确定性的微网负荷优化调度、考虑供需互动不确定性的微网负荷优化调度和考虑供需互动不确定性的多微网协同负荷优化调度等方面展开了深入研究,构建了不同情景下考虑供需不确定性的微网负荷优化调度模型,这为推动能源互联网环境下微网的经济高效、绿色低碳和安全稳定运行提供了理论支撑。
焦世青[8]（2020）在《基于电能路由器的交直流混合微网能量优化方法研究》文中进行了进一步梳理交直流混合微网兼具交/直流供用电系统的优势,其运行方式灵活,兼容可拓展性更高,能够满足多种分布式电源（Distributed Generation,DG）、储能单元以及负荷的接入,同时可减少单一供用电形式下多级电能变换环节带来的能量损耗。而电能路由器（Electric Energy Router,EER）技术的发展不仅改变了传统混合微网的组网形态,也为多能互补系统的智能调度和清洁能源的自主消纳提供了可能。本文围绕多应用场景下含EER混合微网的能量管理和优化调度展开研究。首先,本文概述了交流耦合型混合微网的基本拓扑,并分别从电能变换中枢的拓扑及控制方法,微源侧及需求侧的运行特性等方面对混合微网的基本单元展开研究。接着,面向大型工业企业园区和小型偏远居民社区的应用场景,对混合微网的组网形态、能量管理策略和优化调度模型等进行了详细研究与仿真分析。其次,针对大型工业企业园区基本电费偏高的问题,构建了光储型工业企业园区的混合微网拓扑。同时考虑国内现行的两部制电价政策,对供电侧和用户侧的控制时段分别进行划分,并制定了并网多工况模态下EER对园区内可控资源的能量管理策略。通过在DIg SILENT/Power Factory软件中搭建仿真模型,验证了所提方案可显着降低工业企业园区的基本电费与电度电费。最后,计及柔性负荷调节能力,针对小型偏远居民社区构建了“源-网-储-荷”协同控制的混合微网架构。并且以微网运行经济效益最优和电能供需峰谷差最低为优化目标,构造了分时电价与补偿激励引导下的混合微网日前优化调度的数学模型。算例结果表明,柔性负荷参与下的风光储社区型混合微网,可弥补小容量储能装置平峰抑谷能力的局限性,有效降低负荷用电峰谷差,提高微网运行经济性。
刘练[9]（2020）在《园区微电网能量管理与工程应用研究》文中进行了进一步梳理随着国家智能电网的不断建设、电力市场改革的快速推进以及新能源政策的推广,微电网建设的重要性已经逐步显现出来。屋顶分布式光伏的迅速发展使得高效、便捷、小区域化的光储系统建设步伐也越发加快,园区微电网作为上述实践的重要落脚点,已逐步实现从研究试验阶段到商业应用阶段的过渡。本文在借鉴国内外微电网研究成果和工程应用的基础上,设计和建成了适用于工业园区的光储型微电网。该微电网集协调控制和能量管理系统于一体,已经在某公司园区中实现长期稳定运行。本文首先分析了微电网的典型拓扑结构及优缺点,结合产业园区特点,确定了适用于该园区微电网的拓扑架构、分层架构体系及运行控制方法;同时,研究了微网系统内关键设备——微电网中央控制器和微电网能量管理系统（云平台）的功能模块需求,并就具体模块进行了详细介绍。其次,围绕园区微电网经济运行问题对系统内的各单元进行数学建模,分析了其运行周期内的成本和收益,以系统运行成本最小为目标实现系统运行的经济运行;通过灵敏度分析研究了不同影响因素对于系统经济技术指标的影响;引入净现值理论,分析了园区微网系统生命周期内的效益,论证了系统方案的可行性。然后,为充分利用园区内员工的电动汽车资源,以包含光伏、储能、负荷以及电动汽车在内的园区微电网为研究对象,通过分析电动汽车的出行规律以及参与微网运行的方式,构建了电动汽车参与条件下的园区微电网经济运行模型,验证了电动汽车参与运行可提高园区微电网的经济性和可再生能源利用水平。最后,对园区微电网中央控制器以及园区微电网能量管理系统（云平台）的各项设计功能逐项展开测试,对发现的问题逐一修改完善,以提高园区微电网后期运行过程中的稳定性。
梅文明[10]（2020）在《综合能源微网规划运行及效益评价研究》文中指出人类社会发展对能源的依赖和对环境的保护需求均日益增长,煤炭、石油等传统化石一次能源无法满足全球能源可持续供应的系列问题正日益凸显,而作为一种重要的二次能源,电力能源将会在未来能源网络中发挥链接一次能源与二次能源的重要枢纽作用。基于先进的管理模式和技术,整合区域内电力、天然气、石油和煤炭等多类型能源资源,构建为以电为核心的综合能源系统,能够促进可再生能源与清洁能源的高效开发与利用,并逐步降低传统化石能源在能源供应体系中所占的比例,从而推动我国能源结构调整,提高能源利用效率,保证我国能源供应安全。综合能源微网作为未来综合能源系统和能源互联网的一种重要表现形式,将在促进可再生能源就地消纳,实现各类型分散能源单元之间以及与骨干能源电网之间的协调优化等方面发挥重要作用。综合能源微网的健康可持续发展,以下几个方面至关重要。首先,支撑长期稳定发展的综合能源微网系统,需要综合分析其规划投资和容量优化配置过程中涉及的各种指标,以及分布式可再生电源出力、上游电力批发市场电价及用户用电、热、冷等多类型用能负荷等不确定性因素,从而得出最优系统建设方案;其次,提高能源供给的灵活性、经济性、安全性和能源综合利用率需要考虑运用科学有效的技术性和综合性运行优化目标工具;再次,要使得能源生产、运输和消费全过程的决策水平逐年得到提高和完善,需要采用科学手段评价综合能源微网系统中各能源效率效益状况;最后,要实现适合未来市场各类能源的合理高效运营,迫切需要对当前新兴技术手段和先进交易理念进行研究,探索出新的市场运营模式。当前针对传统微网的规划、调度运行、效益评价等已经有了比较系统的研究,但是对于面向综合能源微网的规划、运行、效益评价以及新型运营模式还没有形成完整的研究体系框架。鉴于此,本文将从综合能源微网系统的规划、调度运行、效益评价和未来运营模式开展相关的模型及方法等研究和探索,具体如下:第一,针对综合分析建设投资及容量优化配置过程中多指标、复杂不确定性得出最优系统建设方案的需要,提出基于随机优化模型的综合能源微网系统规划研究,充分考虑多约束、多目标的非线性复杂优化问题及分布式能源间歇性和不确定,实现相对精确的考量综合能源微网规划各项性能,可为未来综合能源运营商制定规划方案提供定量决策分析工具。第二,针对提高能源供给灵活性、经济性、安全性和能源综合利用率的需要,提出基于两阶段随机优化模型的综合能源微网运行优化研究,选取天然气和电力这两种系统的物理特性进行建模并构建了综合能源微网日前调度优化模型,在算例仿真上验证了模型的有效性,分析了影响系统调度运行和决策过程的多种不确定性因素,实现了综合能源微网的备用和能量调度的优化。第三,针对综合能源微网规划运行状况进行系统的效益评估,是保证其有序高质量建设、优化提升其运行模式的重要手段。通过构建综合能源微网的综合效益评价指标体系对规划方案进行比对,在构建综合效益评价指标体系的基础上,指标计算过程中与系统规划运行场景紧密结合。通过合适的模型,考虑指标计算和分析过程中结合主客观赋权特点,采用组合赋权方法对各指标权重进行赋权进行综合效益评价,取得较为客观准确的评价效果。第四,针对适合未来市场中各类能源合理高效运营的实际需要,探索研究了未来市场环境下综合能源微网的运营模式,基于区块链这一新兴技术和可交易能源系统的基本概念,构建综合能源微网系统运营模式中的体系架构和交易流程,支撑局部解决随着能源变革、分布式能源快速发展与上网交易系统不完善的矛盾问题以及需求侧用户消费、生产双角色发展与信息不透明、繁琐流程不匹配的问题。
二、HomePNA技术及其在园区网中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、HomePNA技术及其在园区网中的应用（论文提纲范文）
（1）交直流混联的多能微网多时间尺度实时协同调控方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 微网概述 |
| 1.2.1 微电网 |
| 1.2.2 交直流混合微电网 |
| 1.2.3 多能微网 |
| 1.3 交直流混联的多能微网多时间尺度调控研究现状 |
| 1.3.1 多能微网的建模研究现状 |
| 1.3.2 多能微网的优化运行研究现状 |
| 1.3.3 交直流混合微电网的协同控制研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 交直流混联的多能微网多时间尺度实时协同调控工作机理及功能架构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 交直流混联的多能微网多时间尺度实时协同调控的工作机理 |
| 2.3 交直流混联的多能微网多时间尺度实时协同调控的功能架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多能微网的多目标分层实时协同优化运行 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多能微网的一体化模型 |
| 3.2.1 主从博弈理论简介 |
| 3.2.2 基于主从博弈理论的多能微网一体化建模 |
| 3.2.3 算例分析 |
| 3.3 多能微网的多目标分层实时协同优化运行 |
| 3.3.1 多目标分层实时协同优化建模 |
| 3.3.2 多目标模型求解 |
| 3.3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 交直流混合微电网中多元可控资源的协同控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 交直流混合微电网中源-网-荷-储的协同控制 |
| 4.2.1 微电网中的源-荷-储自适应协同控制 |
| 4.2.2 交直流混合微电网中基于H_∞性能指标的网-网分散协同控制 |
| 4.2.3 稳定性分析 |
| 4.2.4 算例分析 |
| 4.3 交直流混合微电网交-直潮流断面中并联换流器的协同控制 |
| 4.3.1 交-直潮流断面中并联换流器的经济最优协同控制 |
| 4.3.2 交-直潮流断面中并联换流器的自适应恒压协同控制 |
| 4.3.3 稳定性分析 |
| 4.3.4 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于微分几何理论的交直流混合微电网换流器非线性最优控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 计及输出对干扰解耦的交直流混合微电网换流器非线性最优控制 |
| 5.2.1 计及输出对干扰解耦的换流器仿射非线性建模 |
| 5.2.2 计及输出对干扰解耦的换流器非线性控制律 |
| 5.2.3 算例分析 |
| 5.3 动态响应性能最优的交直流混合微电网换流器非线性最优控制 |
| 5.3.1 计及动态响应性能最优的换流器仿射非线性建模 |
| 5.3.2 计及动态响应性能最优的换流器非线性控制律 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A |
| 附录B |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）园区内光伏联合储能的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题意义与背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 园区光储有功控制应用的研究现状 |
| 1.2.2 光伏园区内储能应用场景的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 园区光储联合运行的模型构架 |
| 2.1 园区光伏的特点与并网挑战 |
| 2.2 光伏发电机组拓扑结构与其子模块 |
| 2.2.1 光伏方阵模型 |
| 2.2.2 逆变器模型 |
| 2.2.3 模型参数整定 |
| 2.3 光伏发电入网有功与频率特性分析 |
| 2.3.1 惯量响应特性 |
| 2.3.2 高比例新能源接入下电网频率特性 |
| 2.4 光伏发电频率控制技术 |
| 2.4.1 下垂控制 |
| 2.4.2 虚拟惯性控制 |
| 2.5 光伏虚拟同步机应用实例 |
| 2.5.1 传统控制方式 |
| 2.5.2 基于虚拟同步机控制方式的光伏系统 |
| 2.5.3 实例研究对比 |
| 2.6 园区光伏发电运营模式 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 储能参与光伏系统一次调频效用性研究 |
| 3.1 光伏系统一次调频概述 |
| 3.1.1 光伏系统一次调频动作模式 |
| 3.1.2 光伏电站一次调频的相关技术要求 |
| 3.2 光储联合系统一次调频模型 |
| 3.2.1 光伏电站实施一次调频 |
| 3.2.2 储能系统等效模型 |
| 3.2.3 光储联合参与一次调频 |
| 3.2.4 一次调频的频率稳定性 |
| 3.3 仿真与分析 |
| 3.3.1 仿真系统设计 |
| 3.3.2 等比例分配调频容量情况分析 |
| 3.3.3 稳定性与抗干扰性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 园区光储多应用场景协同优化 |
| 4.1 园区光储多应用场景 |
| 4.1.1 储能平抑光伏波动 |
| 4.1.2 储能参与能量时移 |
| 4.1.3 储能参与调频市场 |
| 4.1.4 园区经济收益模式 |
| 4.2 园区光储联合运行优化策略 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 算例设置 |
| 4.3.2 园区光储联合运行优化结果 |
| 4.3.3 市场价格变化影响分析 |
| 4.3.4 策略倾斜度与灵敏度分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 一、学术论文 |
| 二、科研项目 |
| 致谢 |
（3）基于能源区块链的设施农业负荷时移与光伏就地消纳控制策略（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 设施农业负荷分析 |
| 2 控制策略 |
| 2.1 能源区块链 |
| 2.2 微能网的运营模式 |
| 2.3 电能的“虚拟存储”与区块链的“虚拟代币” |
| 2.4 光伏消纳占比 |
| 2.5 控制策略 |
| 2.6 约束条件 |
| 3 算例分析 |
| 3.1 光伏消纳占比指标分析 |
| 3.2 具体时刻分析 |
| 3.3 优化结果分析 |
| 4 结论 |
（4）微能源网多能协同优化运行及效益评价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微能源网多能协同规划研究现状 |
| 1.2.2 微能源网多能协同运行研究现状 |
| 1.2.3 微能源网多能协同效益评价研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.3.3 论文研究创新点 |
| 第2章 微能源网发展演化历程及能量特性动态分析 |
| 2.1 微能源网概念概述 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 功能特性 |
| 2.2 微能源网发展演化历程 |
| 2.2.1 发展相关政策 |
| 2.2.2 实践试点项目 |
| 2.3 微能源网能量特性分析与建模 |
| 2.3.1 供给环节能量特性 |
| 2.3.2 转换环节能量特性 |
| 2.3.3 存储环节能量特性 |
| 2.3.4 消费环节能量特性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 微能源网“源-网-荷-储”容量配置优化模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 微能源网模型 |
| 3.2.1 微能源网结构 |
| 3.2.2 单元设备模型 |
| 3.3 计及不确定性的综合需求响应建模 |
| 3.3.1 需求响应模型 |
| 3.3.2 DR不确定性分析 |
| 3.3.3 随机-认知不确定性模型 |
| 3.4 微能源网双层容量配置优化模型 |
| 3.4.1 上层规划 |
| 3.4.2 下层规划 |
| 3.4.3 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 微能源网内多能协同互补双层调度优化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微能源网结构框架 |
| 4.2.1 能源生产(EP)模型 |
| 4.2.2 能量转换(EC)模型 |
| 4.2.3 储能运行(ES)模型 |
| 4.3 微能源网双层调度优化模型 |
| 4.3.1 前提假设 |
| 4.3.2 上层调度模型 |
| 4.3.3 下层调度模型 |
| 4.4 混沌细胞膜粒子群算法 |
| 4.4.1 算法基本原理 |
| 4.4.2 算法求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 基础数据 |
| 4.5.2 算例结果 |
| 4.5.3 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 微能源网间多能协同交互平衡三级优化模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 三级协同优化框架 |
| 5.2.1 灵活性边界概念 |
| 5.2.2 协同优化框架 |
| 5.3 微能源网间三级协同运行优化模型 |
| 5.3.1 系统灵活配置优化模型 |
| 5.3.2 多能协同交互优化模型 |
| 5.3.3 备用多元平衡优化模型 |
| 5.4 多级数学模型求解算法 |
| 5.4.1 基本原理 |
| 5.4.2 求解流程 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基础数据 |
| 5.5.2 算例结果 |
| 5.5.3 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 微能源网群多能协同分层协调多级优化模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 微能源网群多级竞价博弈体系 |
| 6.2.1 多能竞价博弈体系 |
| 6.2.2 多阶段竞价博弈体系 |
| 6.3 微能源网多能协同三级博弈优化模型 |
| 6.3.1 日前合作调度优化模型 |
| 6.3.2 日内非合作竞价博弈模型 |
| 6.3.3 实时合作修正优化模型 |
| 6.4 微能源网群多能竞价博弈过程模拟 |
| 6.4.1 改进蚁群算法 |
| 6.4.2 竞价博弈过程分析 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 基础数据 |
| 6.5.2 算例结果 |
| 6.5.3 结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 微能源网群多能协同运行综合效益评价模型 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 微能源网多能协同运行模式分析 |
| 7.2.1 “以电定热”模式 |
| 7.2.2 “以热定电”模式 |
| 7.2.3 “热电混合”模式 |
| 7.3 微能网集群系统多负荷特征分析 |
| 7.3.1 居民楼宇负荷特征 |
| 7.3.2 办公楼宇负荷特征 |
| 7.3.3 商场负荷特征 |
| 7.4 微能网集群多能协同灵活运行效益评价模型 |
| 7.4.1 微能网集群系统结构 |
| 7.4.2 3E效益评价模型 |
| 7.4.3 算例分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）考虑源网荷储资源的综合能源系统优化运行研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 全球能源发展现状及趋势 |
| 1.1.2 能源转型下的综合能源系统 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.3.1 多元园区互动优化运行研究 |
| 1.3.2 社区级综合能源系统韧性随机优化运行研究 |
| 1.3.3 区域级电-气-热系统随机优化运行研究 |
| 1.3.4 电-气联合系统低碳随机优化运行研究 |
| 1.3.5 电-气联合系统分布式随机优化运行研究 |
| 1.4 本文主要研究工作及章节安排 |
| 1.4.1 研究内容及创新点 |
| 1.4.2 全文章节安排 |
| 第2章 综合能源园区与电网互动的建模与验证 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 计及综合需求响应的商业园区互动优化运行 |
| 2.2.1 基于改进CCHP的商业园区智慧能量枢纽建模 |
| 2.2.2 多能商业园区与电网互动模型与求解 |
| 2.2.3 算例分析及验证 |
| 2.3 考虑(?)效率的工业园区互动优化运行 |
| 2.3.1 基于SIGT的工业园区智慧能量枢纽建模 |
| 2.3.2 多能工业园区与电网互动双层模型 |
| 2.3.3 基于KKT条件的线性化模型求解 |
| 2.3.4 算例分析及验证 |
| 2.4 基于聚合博弈的多园区供需互动均衡模型 |
| 2.4.1 基于双端口模型的园区智慧能量枢纽建模 |
| 2.4.2 动态能源价格机制 |
| 2.4.3 多园区聚合博弈模型及求解 |
| 2.4.4 算例分析及验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 社区级综合能源系统配置-运行联合随机风险决策 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 社区级综合能源系统典型拓扑结构 |
| 3.3 综合需求响应资源不确定性建模 |
| 3.3.1 多能需求响应不确定性模型 |
| 3.3.2 多能优化不确定性模型 |
| 3.4 社区级综合能源系统的配置-运行联合随机风险决策模型 |
| 3.4.1 中性风险经济性模型 |
| 3.4.2 规避风险韧性模型 |
| 3.5 模型线性化求解 |
| 3.5.1 不确定性描述和线性化转换 |
| 3.5.2 求解流程 |
| 3.6 算例分析及结论 |
| 3.6.1 算例描述及结果概述 |
| 3.6.2 多能优化效果分析 |
| 3.6.3 多能需求响应效果分析 |
| 3.6.4 韧性提升效果分析 |
| 3.6.5 置信水平影响分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 源网荷协同的区域级电-气-热系统两阶段鲁棒优化调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 区域级电-气-热系统线性化建模 |
| 4.2.1 配电网特性方程 |
| 4.2.2 配气网特性方程 |
| 4.2.3 配热网特性方程 |
| 4.2.4 耦合单元特性方程 |
| 4.2.5 区域级电-气-热系统线性化模型 |
| 4.3 区域级电-气-热系统两阶段鲁棒优化调度模型 |
| 4.3.1 两阶段鲁棒优化方法概述 |
| 4.3.2 目标函数 |
| 4.3.3 约束条件 |
| 4.3.4 模型求解 |
| 4.4 算例分析及结论 |
| 4.4.1 算例说明 |
| 4.4.2 优化结果分析 |
| 4.4.3 鲁棒性能分析 |
| 4.4.4 不确定预算值对结果的影响 |
| 4.4.5 配热网损耗对结果的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 含碳交易的电-气联合系统快速动态鲁棒优化运行 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电-气联合系统快速动态鲁棒优化模型建立 |
| 5.2.1 碳交易机制 |
| 5.2.2 日前阶段模型 |
| 5.2.3 实时阶段模型 |
| 5.3 电-气联合系统快速动态鲁棒优化模型求解 |
| 5.3.1 嵌套气潮流修正的主问题模型 |
| 5.3.2 时间解耦的子问题模型 |
| 5.3.3 快速动态鲁棒优化模型求解流程 |
| 5.4 算例分析及结论 |
| 5.4.1 算例描述 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.4.3 鲁棒性能和消纳风电效果分析 |
| 5.4.4 碳交易参数灵敏度分析 |
| 5.4.5 收敛性能和加速性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 面向风电消纳的电-气联合系统分布式鲁棒优化模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电-气联合系统集中式两阶段鲁棒调度模型及求解 |
| 6.2.1 模型描述 |
| 6.2.2 主问题模型 |
| 6.2.3 子问题模型 |
| 6.3 电-气联合系统分布式两阶段鲁棒调度模型 |
| 6.3.1 初始解模型 |
| 6.3.2 内层模型 |
| 6.3.3 中层模型 |
| 6.3.4 外层模型 |
| 6.4 电-气联合系统分布式两阶段鲁棒调度模型求解 |
| 6.5 算例分析及结论 |
| 6.5.1 6节点电-7节点气系统 |
| 6.5.2 24节点电-12节点气系统 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于网内缓存的视频传输建模与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 有线局域网中的网内缓存研究 |
| 1.2.2 移动蜂窝网中的网内缓存研究 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 基于网内变长间隔缓存的软件定义网络视频传输优化 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 基于NFV的CDN和网内缓存架构研究 |
| 2.1.2 SDN协助的缓存管理和视频传输研究 |
| 2.1.3 针对VoD服务的缓存置换策略研究 |
| 2.2 网内缓存协助的软件定义视频流化传输系统架构 |
| 2.2.1 系统架构 |
| 2.2.2 缓存机制 |
| 2.2.3 服务流程 |
| 2.3 基于滑动窗口机制的变长间隔缓存策略 |
| 2.3.1 缓存窗口状态演化模型 |
| 2.3.2 基于变长滑动窗口的网内缓存机制 |
| 2.3.3 网内缓存协助的视频传输策略 |
| 2.4 系统性能理论分析 |
| 2.5 原型系统搭建和应用示范 |
| 2.6 性能评估 |
| 2.6.1 性能评价指标 |
| 2.6.2 仿真场景设置 |
| 2.6.3 仿真实验结果分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 超高密度5G蜂窝网中基于多智能体深度强化学习的协作边缘缓存 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 基于最优化理论的缓存策略设计 |
| 3.1.2 基于机器学习的缓存策略设计 |
| 3.1.3 基于深度强化学习的缓存策略设计 |
| 3.2 系统模型和问题描述 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 问题建模 |
| 3.3 基于多智能体深度强化学习的网内协作边缘缓存 |
| 3.3.1 多智能体Actor-Critic协作框架 |
| 3.3.2 内容请求预测 |
| 3.3.3 用户接入预测 |
| 3.3.4 基于多智能体深度强化学习的分布式协作缓存决策 |
| 3.4 性能评估 |
| 3.4.1 仿真设置 |
| 3.4.2 性能指标 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 针对移动用户视频传输业务的移动性感知网内预缓存 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型和问题描述 |
| 4.2.1 系统架构 |
| 4.2.2 问题描述 |
| 4.3 移动性感知的预缓存策略 |
| 4.3.1 基于CVAE模型的移动轨迹预测 |
| 4.3.2 基于深度Actor-Critic框架的预缓存策略 |
| 4.4 性能评估 |
| 4.4.1 基于CVAE模型的移动轨迹预测 |
| 4.4.2 基于深度Actor-Critic框架的预缓存策略 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（7）能源互联网环境下考虑供需不确定性的微网负荷优化调度研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 能源互联网和微网发展动态 |
| 1.2.2 单微网负荷优化调度相关研究 |
| 1.2.3 多微网负荷优化调度相关研究 |
| 1.2.4 不确定环境下微网负荷优化调度相关研究 |
| 1.2.5 现有研究的不足 |
| 1.3 研究内容和结构安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 考虑需求侧电动汽车充放电不确定性的微网负荷优化调度 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 模型构建 |
| 2.3.1 分布式电源输入输出功率建模 |
| 2.3.2 电动汽车无序充电负荷建模 |
| 2.3.3 电动汽车需求响应建模 |
| 2.3.4 目标函数 |
| 2.3.5 约束条件 |
| 2.3.6 求解方法 |
| 2.4 实验结果与分析讨论 |
| 2.4.1 实验数据与设置 |
| 2.4.2 结果与讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 考虑供给侧可再生能源出力不确定性的微网负荷优化调度 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 模型构建 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.3.3 数据驱动的分布鲁棒优化模型 |
| 3.3.4 求解方法 |
| 3.4 实验结果与分析讨论 |
| 3.4.1 实验数据与设置 |
| 3.4.2 结果与讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑供需互动不确定性的微网负荷优化调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 基于能量枢纽的多能互补微网的数学模型 |
| 4.2.2 多能互补微网负荷优化调度问题的描述 |
| 4.3 模型构建 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.3.3 鲁棒优化理论 |
| 4.3.4 鲁棒优化模型 |
| 4.3.5 求解方法 |
| 4.4 实验结果与分析讨论 |
| 4.4.1 实验数据与设置 |
| 4.4.2 结果与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 考虑供需互动不确定性的多微网协同负荷优化调度 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 模型构建 |
| 5.3.1 目标函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 鲁棒优化模型 |
| 5.3.4 求解方法 |
| 5.4 实验结果与分析讨论 |
| 5.4.1 实验数据与设置 |
| 5.4.2 结果与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（8）基于电能路由器的交直流混合微网能量优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展与研究现状 |
| 1.2.1 混合微网发展现状 |
| 1.2.2 能量优化方法研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 混合微网系统架构及其基本单元运行特性研究 |
| 2.1 混合微网系统基本架构 |
| 2.2 EER拓扑结构及控制方法 |
| 2.2.1 EER主电路拓扑结构 |
| 2.2.2 EER控制方法 |
| 2.3 分布式微源数学模型与运行特性 |
| 2.3.1 光伏发电系统 |
| 2.3.2 风电机组 |
| 2.3.3 储能系统 |
| 2.4 柔性负荷数学模型与运行特性 |
| 2.4.1 可平移负荷 |
| 2.4.2 可转移负荷 |
| 2.4.3 可削减负荷 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 光储型混合微网能量管理策略研究 |
| 3.1 大工业企业园区光储型混合微网拓扑 |
| 3.2 基于供电侧、用户侧的控制时段分区 |
| 3.2.1 大工业两部制电价 |
| 3.2.2 能量管理控制时段分区 |
| 3.3 混合微网能量优化管理策略 |
| 3.3.1 并网运行模式 |
| 3.3.2 孤岛运行模式 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 EER仿真模型的搭建 |
| 3.4.2 不同天气状况下的仿真结果 |
| 3.4.3 经济性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 计及柔性负荷调节能力的混合微网协同优化调度研究 |
| 4.1 “源-网-储-荷”协同控制混合微网模型 |
| 4.2 数学模型 |
| 4.2.1 优化目标 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 模型基本参数 |
| 4.3.2 优化场景1 |
| 4.3.3 优化场景2 |
| 4.4 优化结果及用户综合满意度评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 硕士学位期间主要学术成果目录 |
（9）园区微电网能量管理与工程应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外微电网研究现状 |
| 1.3 微电网能量优化及协调控制研究现状 |
| 1.3.1 微电网协调控制研究现状 |
| 1.3.2 微电网能量优化研究现状 |
| 1.3.3 园区微电网特色与要求 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 园区光储微电网设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 园区光储微电网系统拓扑设计 |
| 2.2.1 典型微电网拓扑结构 |
| 2.2.2 园区微电网电气接线设计 |
| 2.3 园区光储微电网三层控制架构设计 |
| 2.3.1 就地控制层 |
| 2.3.2 协调控制层 |
| 2.3.3 优化控制层 |
| 2.4 园区光储微电网运行控制方法 |
| 2.4.1 主从式控制 |
| 2.4.2 对等式控制 |
| 2.5 园区光储微电网中央控制器模块需求分析 |
| 2.5.1 “三遥”模块 |
| 2.5.2 通信模块 |
| 2.5.3 继电保护模块 |
| 2.5.4 人机交互模块 |
| 2.5.5 孤岛检测模块 |
| 2.5.6 并离网切换模块 |
| 2.6 光储微电网能量管理系统(云平台)模块需求分析 |
| 2.6.1 权限管理模块 |
| 2.6.2 数据存储模块 |
| 2.6.3 状态监测模块 |
| 2.6.4 预测模块 |
| 2.6.5 优化调度模块 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 园区光储微电网经济运行与经济评价 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光储微网单元建模 |
| 3.2.1 光伏系统模型 |
| 3.2.2 储能蓄电池模型 |
| 3.3 光伏渗透率模型 |
| 3.4 成本/效益模型 |
| 3.4.1 成本模型 |
| 3.4.2 收益模型 |
| 3.4.3 净现值(NPV)理论 |
| 3.5 光储微网经济调度 |
| 3.5.1 目标函数 |
| 3.5.2 约束条件 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.6.1 系统基础数据 |
| 3.6.2 典型日经济调度结果及分析 |
| 3.6.3 经济调度灵敏度分析 |
| 3.6.4 净现值(NPV)分析及灵敏度分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 含电动汽车的园区微电网经济运行与经济评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 含电动汽车的微电网特性分析 |
| 4.2.1 含电动汽车的光储微电网拓扑结构 |
| 4.2.2 电动汽车的分类 |
| 4.2.3 电动汽车出行分析 |
| 4.3 电动汽车充放电模型 |
| 4.4 电动汽车费用模型 |
| 4.4.1 电动汽车参与调度的成本 |
| 4.4.2 电动汽车参与调度的收益 |
| 4.5 目标函数建立 |
| 4.6 约束条件 |
| 4.6.1 功率平衡约束 |
| 4.6.2 电动汽车充放电功率约束 |
| 4.6.3 电动汽车SOC约束 |
| 4.7 算例分析 |
| 4.7.1 基础数据 |
| 4.7.2 经济调度结果分析 |
| 4.7.3 经济调度灵敏度分析 |
| 4.7.4 净现值分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 园区光储微电网系统工程实现及应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 工程概况 |
| 5.3 能量管理系统(云平台)功能展示 |
| 5.3.1 权限管理 |
| 5.3.2 系统总览 |
| 5.3.3 光伏、负荷预测 |
| 5.3.4 经济调度 |
| 5.4 园区微电网中央控制器功能测试 |
| 5.4.1 并离网切换测试 |
| 5.4.2 黑启动测试 |
| 5.4.3 孤岛检测测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（10）综合能源微网规划运行及效益评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 综合能源微网规划研究现状 |
| 1.2.2 综合能源微网系统运行研究现状 |
| 1.2.3 综合能源效益评价方法研究现状 |
| 1.2.4 综合能源微网系统运营模式现状 |
| 1.3 论文研究思路及内容 |
| 1.3.1 论文研究思路 |
| 1.3.2 论文研究内容 |
| 第2章 基于多目标随机优化模型的综合能源微网规划研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 综合能源微网规划基本架构 |
| 2.3 综合能源微网规划模型 |
| 2.3.1 规划模型1(基于容量配置) |
| 2.3.2 规划模型2(基于设备选择) |
| 2.4 规划模型随机场景构建 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 模型参数 |
| 2.5.2 模型求解结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于两阶段随机优化模型的综合能源微网运行优化研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 能源集线器和需求响应建模 |
| 3.3 基于两阶段随机优化的综合能源微网运行优化模型基本框架 |
| 3.4 基于两阶段随机优化的综合能源微网运行优化模型 |
| 3.4.1 两阶段随机优化目标函数 |
| 3.4.2 第一阶段约束 |
| 3.4.3 第二阶段约束 |
| 3.4.4 两阶段关联约束 |
| 3.5 算例仿真 |
| 3.5.1 算例场景 |
| 3.5.2 不确定性场景 |
| 3.5.3 仿真结果 |
| 3.5.4 讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 综合能源微网综合效益评价分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 综合能源微网综合效益评价指标体系 |
| 4.2.1 能耗指标 |
| 4.2.2 经济性指标 |
| 4.2.3 可靠性指标 |
| 4.2.4 可再生能源消指标 |
| 4.3 基于组合赋权法的物元-可拓评价模型 |
| 4.3.1 确定经典域水平 |
| 4.3.2 确定节域水平 |
| 4.3.3 构建待评价物元模型 |
| 4.3.4 建立评价关联函数并确定关联度 |
| 4.3.5 权重确定 |
| 4.3.6 确定最终评价等级 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 权重确定 |
| 4.4.2 评价结果 |
| 4.5 多利益主体效益导向讨论 |
| 4.5.1 指标分析 |
| 4.5.2 实例分析 |
| 4.5.3 效益导向讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 未来市场环境下综合能源微网运营模式探索 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 综合能源微网典型运营模式 |
| 5.2.1 综合能源微网运营的特点 |
| 5.2.2 综合能源服务典型投资运营模式 |
| 5.2.3 综合能源微网基本的商业模式 |
| 5.3 区块链和可交易能源系统基本概念的引入 |
| 5.3.1 区块链的基本概念及其在综合能源微网中的优势 |
| 5.3.2 可交易能源基本概念 |
| 5.4 区块链在综合能源微网能量交易中的应用 |
| 5.4.1 基于区块链分层的能源交易系统架构分析 |
| 5.4.2 区块链技术在分布式能源交易中的应用 |
| 5.4.3 其他关键技术 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、HomePNA技术及其在园区网中的应用（论文参考文献）
- [1]交直流混联的多能微网多时间尺度实时协同调控方法研究[D]. 郭天宇. 华北电力大学(北京), 2021
- [2]园区内光伏联合储能的应用研究[D]. 宋欣睿. 太原理工大学, 2021(01)
- [3]基于能源区块链的设施农业负荷时移与光伏就地消纳控制策略[J]. 陈正,杨建华,靳开元,侯斌,王维洲. 电力自动化设备, 2021(02)
- [4]微能源网多能协同优化运行及效益评价模型研究[D]. 王尧. 华北电力大学(北京), 2020
- [5]考虑源网荷储资源的综合能源系统优化运行研究[D]. 郭尊. 华北电力大学(北京), 2020
- [6]基于网内缓存的视频传输建模与优化[D]. 姚振. 中国科学技术大学, 2020(09)
- [7]能源互联网环境下考虑供需不确定性的微网负荷优化调度研究[D]. 陆信辉. 合肥工业大学, 2020(01)
- [8]基于电能路由器的交直流混合微网能量优化方法研究[D]. 焦世青. 湖南大学, 2020(07)
- [9]园区微电网能量管理与工程应用研究[D]. 刘练. 合肥工业大学, 2020(02)
- [10]综合能源微网规划运行及效益评价研究[D]. 梅文明. 华北电力大学(北京), 2020(06)