针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。...针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。首先,建立日前鲁棒调度模型,充分挖掘火电机组、抽水蓄能等资源的灵活调节潜力,将火电灵活改造及抽水蓄能抽发状态作为模型的第一阶段决策变量,各灵活资源的出力作为第二阶段决策变量,并以灵活改造成本、碳排放成本及运行成本最小为优化目标。其次,在模型求解中,将所建立的两阶段鲁棒模型转化为相对独立的主问题和子问题,并采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法和强对偶理论反复迭代,以逼近最优解。最后,通过算例验证,所提出的优化调度策略在满足灵活性需求的基础上,统筹各类资源,实现了系统中经济性、环保性、灵活性的均衡,并增强了对源荷不确定性风险的抵御能力。展开更多
针对多视觉任务中传输成本高、解码端计算压力大的问题,提出一种自适应可伸缩视频编码(adaptive scalable video coding,ASVC)传输框架,将视频分为语义层和背景层,分别传输语义和背景信息。此外,提出一种自适应压缩算法,构建了C4.5决策...针对多视觉任务中传输成本高、解码端计算压力大的问题,提出一种自适应可伸缩视频编码(adaptive scalable video coding,ASVC)传输框架,将视频分为语义层和背景层,分别传输语义和背景信息。此外,提出一种自适应压缩算法,构建了C4.5决策树模型分析网络环境对视频进行压缩的决策判定,并对帧序列进行光流分析,在保留变化显著的帧基础上引入插值机制保持图像的平滑性。仿真结果表明,ASVC方法在不同码率环境下表现更高的识别精准率,视频质量和传输效率的显著提升。展开更多
随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂...随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂直层面提出主从博弈的思想,以服务商为主导者、微电网为从属者。构建不确定性问题分阶段优化的分段鲁棒优化模型,实现不确定性的差异化调度,提高鲁棒优化的灵活性。利用布尔-列和约束生成(Bool-Column and constraint generation,B-C&CG)算法求解模型,并把整个模型分为主问题和子问题:主问题优化电价不确定性问题,子问题优化源荷不确定问题。在水平层面搭建纳什谈判模型,通过交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法求解水平层面微电网之间的电能交互模型。利用分布式求解方法得出交易价格策略,再结合拉格朗日乘子法,交替优化各分部并更新乘子,得出各微电网之间的最佳交易电价。仿真结果表明,所提方案兼顾了系统的鲁棒性、经济性及灵活性,缩减了各微电网的成本并充分保护了各微网的隐私。展开更多
文摘针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。首先,建立日前鲁棒调度模型,充分挖掘火电机组、抽水蓄能等资源的灵活调节潜力,将火电灵活改造及抽水蓄能抽发状态作为模型的第一阶段决策变量,各灵活资源的出力作为第二阶段决策变量,并以灵活改造成本、碳排放成本及运行成本最小为优化目标。其次,在模型求解中,将所建立的两阶段鲁棒模型转化为相对独立的主问题和子问题,并采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法和强对偶理论反复迭代,以逼近最优解。最后,通过算例验证,所提出的优化调度策略在满足灵活性需求的基础上,统筹各类资源,实现了系统中经济性、环保性、灵活性的均衡,并增强了对源荷不确定性风险的抵御能力。
文摘针对多视觉任务中传输成本高、解码端计算压力大的问题,提出一种自适应可伸缩视频编码(adaptive scalable video coding,ASVC)传输框架,将视频分为语义层和背景层,分别传输语义和背景信息。此外,提出一种自适应压缩算法,构建了C4.5决策树模型分析网络环境对视频进行压缩的决策判定,并对帧序列进行光流分析,在保留变化显著的帧基础上引入插值机制保持图像的平滑性。仿真结果表明,ASVC方法在不同码率环境下表现更高的识别精准率,视频质量和传输效率的显著提升。
文摘随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂直层面提出主从博弈的思想,以服务商为主导者、微电网为从属者。构建不确定性问题分阶段优化的分段鲁棒优化模型,实现不确定性的差异化调度,提高鲁棒优化的灵活性。利用布尔-列和约束生成(Bool-Column and constraint generation,B-C&CG)算法求解模型,并把整个模型分为主问题和子问题:主问题优化电价不确定性问题,子问题优化源荷不确定问题。在水平层面搭建纳什谈判模型,通过交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法求解水平层面微电网之间的电能交互模型。利用分布式求解方法得出交易价格策略,再结合拉格朗日乘子法,交替优化各分部并更新乘子,得出各微电网之间的最佳交易电价。仿真结果表明,所提方案兼顾了系统的鲁棒性、经济性及灵活性,缩减了各微电网的成本并充分保护了各微网的隐私。
