集中式神經(jīng)動力學(xué)算法在家庭能源管理中的應(yīng)用研究
發(fā)布時間:2022-12-09 06:08
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和人們生活質(zhì)量的提高,傳統(tǒng)電網(wǎng)面臨著傳統(tǒng)能源稀缺、環(huán)境污染程度急速加劇以及用戶用電需求增加的挑戰(zhàn),以實現(xiàn)電網(wǎng)的可靠、安全、經(jīng)濟(jì)、高效、清潔和使用安全為目的的智能電網(wǎng)迅速成為了國際研究的熱題。其中,需求響應(yīng)是智能電網(wǎng)的重要組成部分,可以針對用戶的行為進(jìn)行引導(dǎo)以鼓勵改變用戶原有的用電習(xí)慣,達(dá)到減少或者推移高峰時段的用電量而響應(yīng)電力供應(yīng),從而提高用戶效益,保障電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定和抑制電價升高。具體流程為供電方與用戶雙向通信確定用戶的電力需求量,根據(jù)所有用戶的用電需求調(diào)整電力價格,用戶接收到電價信息或者激勵信息從而調(diào)整用電策略,避免電力系統(tǒng)用電高峰時的家庭用電,在低谷時期增加家庭用電量以降低用電成本。本文以智能住宅為場景,構(gòu)建了提高用戶用電效益的需求響應(yīng)能源管理問題,通過集中式神經(jīng)動力學(xué)算法求解所提出的問題,得到家庭能源管理的優(yōu)化用電策略,采用凸優(yōu)化理論以及穩(wěn)定性理論分析了算法的穩(wěn)定性,最后,通過MATLAB軟件平臺驗證了模型的合理性以及算法的有效性。首先,本論文考慮了基于增廣拉格朗日的神經(jīng)動力學(xué)方法在具有日前電價機(jī)制的家庭能源需求響應(yīng)調(diào)度模型中的應(yīng)用,考慮在具有不同工作特性的固...
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 智能電網(wǎng)的研究現(xiàn)狀
1.2.2 需求響應(yīng)的研究現(xiàn)狀
1.2.3 家庭能源管理的研究現(xiàn)狀
1.3 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 預(yù)備知識
2.1 家庭能源管理系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程
2.1.1 家庭能源管理系統(tǒng)架構(gòu)
2.1.2 家庭能源管理工作流程
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化理論
2.2.1 凸優(yōu)化理論
2.2.2 動力系統(tǒng)穩(wěn)定性理論
第三章 基于電價響應(yīng)的家庭能源需求響應(yīng)優(yōu)化模型與算法應(yīng)用
3.1 概述
3.2 模型建立
3.3 基于增廣拉格朗日函數(shù)的神經(jīng)動力學(xué)算法的應(yīng)用
3.3.1 問題轉(zhuǎn)換
3.3.2 算法求解
3.3.3 算法穩(wěn)定性分析
3.4 數(shù)值仿真結(jié)果
3.5 小結(jié)
第四章 基于電價和激勵響應(yīng)的家庭能源需求響應(yīng)優(yōu)化模型與算法應(yīng)用
4.1 概述
4.2 模型建立
4.3 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用
4.3.1 問題轉(zhuǎn)換
4.3.2 算法求解
4.3.3 算法穩(wěn)定性分析
4.4 數(shù)值仿真結(jié)果
4.5 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 本文總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間已發(fā)表的論文
攻讀碩士期間參加的科研項目
本文編號:3714985
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 智能電網(wǎng)的研究現(xiàn)狀
1.2.2 需求響應(yīng)的研究現(xiàn)狀
1.2.3 家庭能源管理的研究現(xiàn)狀
1.3 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 預(yù)備知識
2.1 家庭能源管理系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程
2.1.1 家庭能源管理系統(tǒng)架構(gòu)
2.1.2 家庭能源管理工作流程
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化理論
2.2.1 凸優(yōu)化理論
2.2.2 動力系統(tǒng)穩(wěn)定性理論
第三章 基于電價響應(yīng)的家庭能源需求響應(yīng)優(yōu)化模型與算法應(yīng)用
3.1 概述
3.2 模型建立
3.3 基于增廣拉格朗日函數(shù)的神經(jīng)動力學(xué)算法的應(yīng)用
3.3.1 問題轉(zhuǎn)換
3.3.2 算法求解
3.3.3 算法穩(wěn)定性分析
3.4 數(shù)值仿真結(jié)果
3.5 小結(jié)
第四章 基于電價和激勵響應(yīng)的家庭能源需求響應(yīng)優(yōu)化模型與算法應(yīng)用
4.1 概述
4.2 模型建立
4.3 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用
4.3.1 問題轉(zhuǎn)換
4.3.2 算法求解
4.3.3 算法穩(wěn)定性分析
4.4 數(shù)值仿真結(jié)果
4.5 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 本文總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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攻讀碩士期間參加的科研項目
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