智能電網(wǎng)技術(shù)：面向供需互動(dòng)能量?jī)?yōu)化

第1章 緒論\t1
1．1 智能電網(wǎng)的發(fā)展\t1
1．2 供需互動(dòng)體系架構(gòu)\t3
1．3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀\t5
1．3．1 信息接入與傳輸策略的研究現(xiàn)狀\t5
1．3．2 需求側(cè)管理的研究現(xiàn)狀\t7
1．3．3 供給側(cè)優(yōu)化控制的研究現(xiàn)狀\t9
參考文獻(xiàn)\t15
第2章 智能電網(wǎng)供需互動(dòng)優(yōu)化控制基礎(chǔ)\t24
2．1 供需互動(dòng)優(yōu)化控制理論框架\t24
2．2 基于分段函數(shù)模型的分析方法\t26
2．2．1 基于分段函數(shù)模型的風(fēng)電出力不確定性分析\t26
2．2．2 基于分段函數(shù)模型的機(jī)組開(kāi)機(jī)成本分析\t28
2．3 基于負(fù)荷物理特性及用電方式的交互機(jī)理分析方法\t29
2．3．1 電動(dòng)汽車(chē)電池模型\t29
2．3．2 電動(dòng)汽車(chē)到達(dá)時(shí)間的隨機(jī)模型\t29
2．3．3 電動(dòng)汽車(chē)日常行駛電量消耗模型\t30
2．3．4 可參與互動(dòng)的電動(dòng)汽車(chē)電池剩余電量分析模型\t30
2．4 基于層次分析法的多因素耦合影響分析方法\t31
2．4．1 基于層次分析法的通信網(wǎng)絡(luò)參數(shù)耦合影響分析\t31
2．4．2 基于層次分析法的多目標(biāo)機(jī)組組合優(yōu)化模型\t34
2．5 基于最優(yōu)化的互動(dòng)優(yōu)化方法\t34
2．5．1 源源互補(bǔ)優(yōu)化方法\t34
2．5．2 源網(wǎng)互動(dòng)優(yōu)化方法\t36
2．5．3 源荷互動(dòng)優(yōu)化方法\t38
2．6 基于認(rèn)知強(qiáng)化學(xué)習(xí)的供需互動(dòng)優(yōu)化方法\t39
2．6．1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論\t39
2．6．2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)\t41
2．6．3 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)\t43
2．6．4 認(rèn)知強(qiáng)化學(xué)習(xí)\t45
參考文獻(xiàn)\t46
第3章 基于三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的供需互動(dòng)信息接入與傳輸優(yōu)化策略\t47
3．1 供需互動(dòng)業(yè)務(wù)的信息接入與傳輸網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)\t47
3．2 電動(dòng)汽車(chē)規(guī)模化應(yīng)用的雙向互動(dòng)信息接入優(yōu)化策略\t50
3．2．1 電動(dòng)汽車(chē)入網(wǎng)的信息傳輸網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)\t50
3．2．2 基于多屬性決策的中繼選擇算法\t51
3．2．3 基于遺傳算法的信道分配機(jī)制\t58
3．3 適用于互動(dòng)業(yè)務(wù)的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)選擇算法\t65
3．3．1 基于動(dòng)態(tài)屬性機(jī)制的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)選擇算法\t65
3．3．2 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析\t71
第4章 供需互動(dòng)環(huán)境下需求側(cè)管理策略\t75
4．1 電池SOC估計(jì)及生命周期優(yōu)化管理\t75
4．1．1 基于修正模型的SOC估計(jì)算法\t76
4．1．2 基于幾何過(guò)程的電池生命周期優(yōu)化管理\t84
4．2 考慮配電網(wǎng)安全運(yùn)行的電動(dòng)汽車(chē)充放電優(yōu)化策略\t92
4．2．1 確定電動(dòng)汽車(chē)充放電狀態(tài)模型\t93
4．2．2 電動(dòng)汽車(chē)充放電功率優(yōu)化調(diào)度\t95
4．2．3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析\t98
4．3 考慮用戶(hù)熱舒適度的建筑用戶(hù)需求響應(yīng)策略\t103
4．3．1 隨機(jī)森林算法概述\t103
4．3．2 基于MBCRF算法的建筑用戶(hù)需求響應(yīng)策略\t107
4．3．3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析\t114
4．4 考慮可再生能源不確定性的日前、日間需求側(cè)管理策略\t119
4．4．1 日前、日間兩階段優(yōu)化模型\t121
4．4．2 風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差處理\t125
4．4．3 日前、日間兩階段調(diào)度優(yōu)化算法\t126
4．4．4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析\t129
4．5 不穩(wěn)定通信環(huán)境下分級(jí)式需求響應(yīng)策略\t138
4．5．1 需求響應(yīng)調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)及運(yùn)行機(jī)制\t139
4．5．2 基于實(shí)時(shí)電價(jià)的需求響應(yīng)管理\t141
4．5．3 不穩(wěn)定通信環(huán)境對(duì)需求響應(yīng)性能的影響\t144
4．5．4 基于認(rèn)知強(qiáng)化學(xué)習(xí)的需求響應(yīng)管理\t148
4．5．5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析\t153
參考文獻(xiàn)\t162
第5章 供需互動(dòng)環(huán)境下協(xié)同優(yōu)化策略\t165
5．1 考慮電動(dòng)汽車(chē)換電站和風(fēng)電的機(jī)組組合優(yōu)化策略\t165
5．1．1 考慮換電站和風(fēng)電的機(jī)組組合模型\t165
5．1．2 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析\t173
5．2 基于虛擬電價(jià)的供需互動(dòng)協(xié)同優(yōu)化策略\t178
5．2．1 供需互動(dòng)環(huán)境下的機(jī)組組合優(yōu)化模型\t178
5．2．2 基于虛擬電價(jià)的協(xié)同優(yōu)化策略\t185
5．2．3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析\t188
5．3 基于博弈論的供需互動(dòng)協(xié)同優(yōu)化策略\t197
5．3．1 基于博弈論的協(xié)同優(yōu)化策略\t198
5．3．2 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析\t200
5．4 風(fēng)電并網(wǎng)下日前、日間、實(shí)時(shí)多尺度供需互動(dòng)協(xié)同優(yōu)化 策略\t203
5．4．1 日前24小時(shí)調(diào)度計(jì)劃建模\t204
5．4．2 日間4小時(shí)滾動(dòng)調(diào)度計(jì)劃建模\t208
5．4．3 實(shí)時(shí)15分鐘調(diào)度計(jì)劃建模\t210
5．4．4 超啟發(fā)式算法\t211
5．4．5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析\t215
5．5 多能源系統(tǒng)供需互動(dòng)協(xié)同優(yōu)化策略\t222
5．5．1 多能源系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)\t222
5．5．2 網(wǎng)絡(luò)化能量樞紐結(jié)構(gòu)\t224
5．5．3 計(jì)及供需不確定性的多能源系統(tǒng)供需互動(dòng)協(xié)同優(yōu)化模型\t228
5．5．4 計(jì)及供需不確定性的多能源系統(tǒng)供需互動(dòng)協(xié)同優(yōu)化方法\t236
5．5．5 多能源系統(tǒng)多目標(biāo)供需互動(dòng)協(xié)同優(yōu)化方法\t238
5．5．6 多能源系統(tǒng)算例分析\t242
參考文獻(xiàn)\t254
第6章 智能電網(wǎng)供需互動(dòng)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)\t257