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基于多智能体强化学习的多园区综合能源系统协同优化运行研究

2021-08-31黄少伟

电工电能新技术 2021年8期
关键词:智能优化系统

杨 照,黄少伟,陈 颖,2

(1.清华大学电机工程与应用电子技术系,北京 100084;2.青海大学新能源光伏产业研究中心,青海 西宁 810016)

1 引言

综合能源系统能够提高能源利用效率,促进可再生能源消纳[1]。作为用能终端侧的多能耦合系统,多能园区将园区中多种能源进行转换、分配与有机协调,给终端用能侧带来了更大的灵活性[2]。相比于各个园区单独运行,多个园区间的协同运行构成了多园区综合能源系统。多园区综合能源系统内的能量互济可进一步释放分布式资源的潜力,提高各个园区运行方式的灵活性,降低各个园区运行成本[3]。因此研究多园区综合能源系统协同优化运行方法对于提高系统经济性,促进可再生能源消纳具有重要意义[4]。

目前对多园区综合能源系统协同优化运行方法的研究有集中优化和分布式优化两种方法[5]。集中优化方面,文献[6]提出了一种基于可再生能源配额制的多园区综合能源系统优化调度模型,并采用集中优化进行求解,有效地提高了系统可再生能源消纳能力,并保证了系统的经济性;集中优化需要一个集中决策者,大量信息的传递会对通信造成较大负担,同时详细信息的传递也不利于保护园区的隐私[7]。分布式优化方面,文献[3]提出了一个基于能源交易的能源共享策略,以协调区域综合能源系统中互联的多能微网,并采用交替方向乘子法算法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)实现了能量分配的分布式优化;文献[8]研究了同一能源配送网络下多能源枢纽的协同优化运行问题,采用基于ADMM的分布式优化算法进行求解,保护了各能源枢纽的隐私,保证了调度的相对独立性。……

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