【摘 要】
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调度优化是能源互联网的核心问题之一。针对园区级能源互联网的能源调度优化问题,构建了燃气发电机、燃气锅炉、温水机、光伏发电、风力发电等设备的数据模型,建立了在电功率
【机 构】
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中国科学院网络化控制系统重点实验室,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳工业大学人工智能学院,杭州西奥电梯有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1700200),国家自然科学基金资助项目(U1908212,61773368),兴辽英才项目(XLYC1907057)
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调度优化是能源互联网的核心问题之一。针对园区级能源互联网的能源调度优化问题,构建了燃气发电机、燃气锅炉、温水机、光伏发电、风力发电等设备的数据模型,建立了在电功率、热功率、燃气平衡约束条件下,面向天然气成本、设备维护成本、向主网购售电成本的目标函数,并利用粒子群算法对目标函数进行了优化。针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,提出了基于自适应变异机制的自适应粒子群算法,提升了算法的寻优能力。将提出的模型和算法应用到冬夏两季园区级能源互联网调度优化问题中,实验结果表明,所提出的算法能够更为有效地降低园区每
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