目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 能源系統(tǒng)形態(tài)的演進 1
1.2 能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展概述 2
1.2.1 能源互聯(lián)網(wǎng)的概念 3
1.2.2 國內(nèi)發(fā)展概述 5
1.2.3 國外發(fā)展概述 5
1.3 能源互聯(lián)網(wǎng)中的主要概念 7
1.3.1 產(chǎn)消者 7
1.3.2 虛擬電廠 8
1.3.3 微電網(wǎng) 10
1.3.4 能量樞紐 11
1.3.5 需求側(cè)管理和需求響應(yīng) 13
1.3.6 綜合能源服務(wù) 14
1.4 基于管理視角的能源互聯(lián)網(wǎng)概述 15
1.5 主要內(nèi)容結(jié)構(gòu) 17
參考文獻 20
第2章 能源互聯(lián)網(wǎng)供需兩側(cè)負荷優(yōu)化調(diào)度 25
2.1 引言 25
2.2 供給側(cè)負荷優(yōu)化調(diào)度 26
2.2.1 機組組合 26
2.2.2 微電網(wǎng)負荷優(yōu)化調(diào)度 26
2.2.3 能量樞紐負荷優(yōu)化調(diào)度 33
2.3 需求側(cè)負荷優(yōu)化調(diào)度 35
2.3.1 居民負荷優(yōu)化調(diào)度 35
2.3.2 工業(yè)負荷優(yōu)化調(diào)度 39
2.4 供需兩側(cè)聯(lián)合負荷優(yōu)化調(diào)度 41
2.5 負荷優(yōu)化調(diào)度模型的常用求解方法 42
2.5.1 傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法和啟發(fā)式算法 42
2.5.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法 43
2.6 結(jié)論 44
參考文獻 45
第3章 考慮經(jīng)濟激勵的電動汽車充放電調(diào)度 55
3.1 引言 55
3.2 基本模型 56
3.2.1 時間段劃分 56
3.2.2 主要變量 57
3.2.3 目標(biāo)函數(shù) 57
3.2.4 約束條件 58
3.3 推薦模型 59
3.3.1 主要變量 60
3.3.2 目標(biāo)函數(shù) 61
3.3.3 約束條件 61
3.4 實驗結(jié)果分析 63
3.4.1 實驗設(shè)置 63
3.4.2 不同充電模式下單輛電動汽車調(diào)度結(jié)果 64
3.4.3 不同充電模式下多輛電動汽車調(diào)度結(jié)果 69
3.5 結(jié)論 74
參考文獻 74
第4章 電動汽車接入的微電網(wǎng)負荷優(yōu)化調(diào)度 76
4.1 引言 76
4.2 分布式發(fā)電和電動汽車充電建模 77
4.2.1 分布式電源發(fā)電特性 77
4.2.2 電動汽車充電模型 78
4.3 模型構(gòu)建 81
4.3.1 目標(biāo)函數(shù) 82
4.3.2 約束條件 83
4.4 求解方法 84
4.4.1 粒子群算法 85
4.4.2 改進的粒子群算法 85
4.5 實驗結(jié)果分析 87
4.5.1 實驗設(shè)置 87
4.5.2 結(jié)果分析 90
4.5.3 成本權(quán)重因子的影響 96
4.5.4 不同充電場景的影響 98
4.6 結(jié)論 99
參考文獻 99
第5章 社區(qū)能量樞紐的魯棒負荷優(yōu)化調(diào)度 102
5.1 引言 102
5.2 模型構(gòu)建 102
5.2.1 問題描述 102
5.2.2 目標(biāo)函數(shù) 103
5.2.3 約束條件 105
5.3 魯棒優(yōu)化與求解方法 109
5.3.1 不確定性集的選取 110
5.3.2 魯棒優(yōu)化模型 111
5.3.3 求解方法 112
5.4 實驗結(jié)果分析 113
5.4.1 實驗數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置 113
5.4.2 結(jié)果分析 117
5.5 結(jié)論 121
參考文獻 122
第6章 多能量樞紐的協(xié)同魯棒負荷優(yōu)化調(diào)度 124
6.1 引言 124
6.2 模型構(gòu)建 125
6.2.1 問題描述 125
6.2.2 目標(biāo)函數(shù) 126
6.2.3 約束條件 127
6.3 魯棒優(yōu)化與求解方法 130
6.3.1 不確定性集的定義 130
6.3.2 魯棒優(yōu)化模型 131
6.3.3 求解方法 132
6.4 實驗結(jié)果分析 134
6.4.1 實驗數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置 134
6.4.2 結(jié)果分析 137
6.5 結(jié)論 142
參考文獻 143
第7章 含氫能的能量樞紐分布魯棒負荷優(yōu)化調(diào)度 145
7.1 引言 145
7.2 問題描述 146
7.3 模型構(gòu)建 147
7.3.1 目標(biāo)函數(shù) 147
7.3.2 約束條件 148
7.3.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動的分布魯棒優(yōu)化模型 152
7.3.4 求解方法 154
7.4 實驗結(jié)果分析 157
7.4.1 實驗數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置 157
7.4.2 結(jié)果與討論 160
7.5 結(jié)論 163
參考文獻 163
第8章 面向智能制造的工業(yè)企業(yè)負荷優(yōu)化調(diào)度 166
8.1 引言 166
8.2 智能制造概述 166
8.3 智能制造過程能耗建模 168
8.3.1 智能制造過程建模 169
8.3.2 儲能系統(tǒng)建模 170
8.3.3 分布式能源建模 170
8.4 模型構(gòu)建 171
8.4.1 目標(biāo)函數(shù) 171
8.4.2 約束條件 171
8.5 實驗結(jié)果分析 173
8.5.1 實驗數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置 173
8.5.2 結(jié)果分析 175
8.6 結(jié)論 180
參考文獻 181
第9章 面向智能家居的家用電器負荷優(yōu)化調(diào)度 184
9.1 引言 184
9.2 智能家居概述 184
9.3 模型構(gòu)建 187
9.3.1 目標(biāo)函數(shù) 187
9.3.2 約束條件 188
9.4 實驗結(jié)果分析 189
9.4.1 實驗數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置 189
9.4.2 結(jié)果分析 190
9.5 結(jié)論 196
參考文獻 196
第10章 基于供需預(yù)測的微電網(wǎng)負荷優(yōu)化調(diào)度 198
10.1 引言 198
10.2 主要方法 198
10.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 198
10.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 199
10.2.3 粒子群優(yōu)化算法 200
10.3 模型構(gòu)建 201
10.3.1 預(yù)測模型 201
10.3.2 優(yōu)化模型 204
10.4 實驗結(jié)果分析 207
10.4.1 實驗數(shù)據(jù) 207
10.4.2 負荷預(yù)測結(jié)果 208
10.4.3 光伏輸出功率預(yù)測結(jié)果 209
10.4.4 微電網(wǎng)負荷優(yōu)化調(diào)度結(jié)果 210
10.5 結(jié)論 214
參考文獻 215
總結(jié)與展望 219