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基于强化学习方法的风储合作决策被引量：30: 2016年; 在风储配置给定前提下,研究风电与储能系统如何有机合作的问题。核心在于风电与储能组成混合系统参与电力交易,通过合作提升其市场竞争的能力。针对现有研究的不足,在具有过程化样本的前提下,引入强化学习算法。所建立的控制器具备在线学习能力,在学习过程中不断以混合系统收益为反馈信息逐步具备对储能系统充/放电功率、购买备用容量的决策能力。伴随学习时间的累积,将渐进趋于最佳策略,减轻电网调控负担的同时,提高风储合作效率。; 刘国静韩学山王尚杨明王明强; 关键词：风电储能系统 Q学习算法

考虑风电备用可靠性的电力系统备用优化被引量：3: 2023年; 风电能够以降载运行的方式提供备用。由于风电实际出力的不确定性,风电提供的备用也可能偏离预定值,风电备用并不完全可靠。为此提出一种考虑风电备用可靠性的电力系统备用优化模型。首先,基于风电出力的概率分布信息,分析风电提供备用的变化;然后,将风电备用纳入弃风、失负荷成本的计算中,并通过进一步的消除积分符号以及线性化处理,将模型转化为混合整数线性规划问题求解;最后,基于IEEE-RTS 24节点算例验证了所提模型的有效性。算例结果表明,考虑风电备用的可靠性可以对系统中的弃风、失负荷成本进行更精细的评估,从而对系统中的备用进行更精细的配置,避免过于保守或激进的结果。; 王志欣王明强杨明王孟夏王成福; 关键词：风电不确定性可靠性

考虑故障概率和净负荷不确定性的鲁棒随机备用优化被引量：8: 2022年; 备用的配置是为了应对系统中可能的设备故障、负荷与可再生能源出力的不确定性。系统配置充足的备用是保证电力系统安全经济运行的必要条件。在传统的备用决策方法中,不同程度上忽略了故障概率的不确定性。为此提出了一种统筹考虑设备故障概率和净负荷不确定性的备用优化模型。其中,风电与负荷造成的净负荷不确定性以及设备故障概率不确定性统一采用区间描述,并采用对偶理论、上境界转化和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件等方法进行求解。最后,基于IEEE-RTS 24节点系统验证了所提模型和方法的有效性。; 李冉王明强杨明王孟夏王纬纶; 关键词：可再生能源不确定性鲁棒优化

考虑净负荷最佳可接纳域的主动配电网电源规划被引量：3: 2023年; 高比例可再生能源接入所带来的高度不确定性给配电网带来了严峻挑战。该文在净负荷不确定性以概率分布描述的基础上,将节点净负荷可接纳域引入配电网规划中,提出了一种计及净负荷最优可接纳域的配电网电源规划新模型。该模型中可接纳域外部扰动对应的可靠性成本是计算的难点。该文在精细分析可靠性成本数学表达式特征的基础上,发现净负荷扰动概率密度函数在其预测值两侧具有单调变化的特性时,可靠性成本便可简化计算,由此提出一种无需引入0/1变量的线性化计算新方法,显著提升了模型求解的计算效率。所提出的模型基于对偶理论、交替迭代启发式算法等技术,进一步转化为线性规划问题进行求解。通过配电网IEEE 33节点算例,论证了所提模型和方法的有效性。; 刘帅王明强丁天池胡宇曦廉晓阳

基于模格的密钥封装方案的比较分析与优化被引量：2: 2020年; 到目前为止,不使用复杂纠错码的基于模LWE LWR问题设计的高效密钥封装方案主要有2类:1)如Kyber,Aigis和Saber直接基于(对称或非对称)模LWE LWR问题设计;2)如AKCN-MLWE和AKCN-MLWR基于密钥共识机制结合模LWE LWR问题设计.一般来说,在满足一定安全性和实现效率的基础上,实际应用中构造的密钥封装方案会通过压缩一些通信比特来达到节省通信带宽的目的.据作者所知,现存文献的关注点一般集中在详细分析对应某具体参数条件下密码体制的安全性,还没有文献系统地分析上述2类构造方式的异同以及采用相同(或不同)压缩函数情况下不同参数选择与错误率的关系.从理论上系统地比较了直接基于LWE LWR构造的密钥封装方案和基于密钥共识机制结合模LWE LWR问题设计的密钥封装方案的异同,并从理论分析和实际测试2方面证明了当采用相同的压缩函数和相同的参数设置时,AKCN-MLWE采用的构造方式要优于Kyber采用的构造方式,而Saber采用的构造方式本质上与AKCN-MLWR是相同的.针对Kyber-1024这一组参数对应的安全强度,还详细分析了3种封装512 b密钥长度的方法.根据理论分析和大量的实验测试,给出了AKCN-MLWE和AKCN-MLWR的新的优化建议和参数推荐,也给出了对于Aigis和Kyber的优化方案(对应的命名为AKCN-Aigis和AKCN-Kyber)和新的参数推荐.; 王洋王洋赵运磊王明强

基于“碳-能”协同响应的综合能源系统季节性低碳经济优化调度方法: 2025年; 为实现综合能源系统(integrated energy system,IES)内部能源与碳排放配额同时出清,且解决在不同季节下碳排放规划不合理等问题,该文提出基于“碳-能”协同响应的IES季节性低碳经济优化调度方法。首先,搭建IES的“电热气碳”耦合运行框架,采用离散化处理打破碳交易与能量交易在时间尺度上的差异,针对各类型主体的功率特性构建多能一致性动态平衡模型;其次,统一融合碳能交互价格,构建新型碳能交互市场,将低碳需求信号引入到各季节的碳能交互价格之中,提出考虑季节排碳规划和需求响应的“碳-能”协同响应策略;最后,以IES运行的经济性与低碳性为目标,依据季节性优化调度流程下发运行计划。算例结果验证了该文所提的新型碳能交互市场与“碳-能”协同响应机制对IES的季节性低碳经济优化调度带来了积极影响。; 马广超颜宁王明强李相俊马少华

基于狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合被引量：28: 2019年; 在应对风电不确定性电源发电的机组组合决策中,针对风电随机过程难以表达为确切概率密度与分布的问题,提出基于非精确狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合优化模型与求解方法。其核心体现在:首先,依据历史信息,采用非精确狄利克雷模型(imprecise Dirichlet model,IDM)构造包含风电输出功率所有可能概率分布的模糊集;其次,依据该模糊集,在满足一定置信水平下,推演风电输出功率不确定性区间的表达,从而使其与传统自适应鲁棒优化模型相衔接;由此,构建了分布鲁棒优化决策模型,同时采用列约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对其求解;最后,通过IEEE118节点系统算例,验证模型和方法的有效性。; 张玉敏韩学山杨明王明强张利叶平峰徐波; 关键词：模糊集

火电机组灵活性改造与输电网规划多阶段联合决策方法被引量：11: 2021年; 大规模风电并网对电力系统灵活性提出了很高的要求。针对大规模风电并网背景下的消纳问题提出了一种火电机组灵活性改造与输电网规划多阶段联合决策方法。通过将火电机组灵活性改造纳入输电网规划优化决策,统筹优化系统灵活性及传输能力,促进大规模风电并网消纳。基于规划周期内负荷功率预测曲线,并计及风电时序出力不确定性情景,以输电网建设投资成本、火电机组灵活性改造成本以及发电总成本、弃风电成本折现值之和最小为目标,以系统正常运行状态以及N-1事故状态下安全运行要求为约束条件构建火电机组灵活性改造与输电网规划多阶段联合优化决策模型,并通过大M法将所提模型转换为混合整数线性规划模型进行快速求解。算例分析验证了所提多阶段联合规划决策方法的有效性和经济效益。; 李瑜孙东磊王明强秦腾; 关键词：电力系统输电网规划

高比例风电并网下基于卡尔多改进的深度调峰机制被引量：29: 2018年; 针对高比例风电并网下深度调峰中涉及的利益分配问题,在分析资源配置原则与不同类型电源调峰特性的基础上,提出基于卡尔多改进的风火复合系统深度调峰新机制,探讨通过调整参与者利益分配挖掘系统深度调峰潜力的实现方法。以纯凝、热电和风电三类机组为典型代表,分析其机组效益与约束条件表达,并在目标函数中增加补偿与分摊项,由此建立引入卡尔多改进机制的深度调峰数学模型。根据最优化条件和经济学原理,探究该模型中机组效益受补偿与分摊影响的变化规律,揭示卡尔多改进下深度调峰的决策机理。进一步建立了一种方便工程实现的机组补偿费用与分摊费用的分档确定原则,从而克服了求解基于卡尔多改进深度调峰数学模型的困难。算例仿真验证了新机制提高风电消纳的有效性和调整利益分配的合理性。; 菅学辉张利杨立滨韩学山王明强; 关键词：调峰

基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划被引量：4: 2020年; 针对传统输电网规划中对光伏出力不确定性处理中存在的问题,提出一种基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划模型。下层基于学习理论对光储联合系统进行优化,目标为光伏电站长期运行收益最大与计划功率不确定性最小。将下层优化求解得到的光储联合系统计划功率代入上层的输电网规划模型,以线路投资成本、运行成本和弃光成本最小为目标进行规划。最后用改进的IEEE118节点算例验证了光储联合系统可以减小计划功率的不确定性,提高规划结果的可信度。本研究建立的Q学习控制器具有良好的在线学习能力,通过大量数据的学习后能对光储联合系统的计划出力进行有效的指导。; 孙东磊赵龙秦敬涛韩学山杨明王明强; 关键词：Q学习算法输电网规划不确定性

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王明强

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