能源互联网多能分布式优化研究挑战与展望

被引：66

作者：

殷爽睿 ^{[1
]}

艾芊 ^{[1
]}

曾顺奇 ^{[2
]}

吴琼 ^{[2
]}

郝然 ^{[1
]}

江迪 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

[2] 不详

来源：

电网技术 | 2018年 / 42卷 / 05期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

能源互联网; 多能互补; 分布式优化; 能量枢纽; 多智能体系统;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2017.2849

中图分类号：

TK01 [能源];

学科分类号：

摘要：

在可再生能源发电技术、互联网技术等先进技术的推动下,能源互联网成为传统能源系统发展的必然趋势。考虑到能源互联网的协调运行与控制技术是制约其发展的关键瓶颈之一,从多能协调运行和分布式协同调控2个方面入手,具体分析了能量枢纽建模、多能流网络建模、优化运行策略等基本方法和研究挑战,并在分层分布式控制架构的基础上结合分布式优化算法介绍了多智能体系统在能源互联网运行调控中的应用。最后对能源互联网分布式运行与控制体系、多能流优化调控以及去中心化交易模式的发展前景做了进一步展望。

引用

收藏

页码：1359 / 1369

页数：11

相关论文

共 51 条

[1] 基于能量流的电热综合能源系统弃风消纳优化调度模型 [J].

杨帅 ;

陈磊 ;

徐飞 ;

孙亮 ;

陈群 ;

贺克伦 ;

姜拓 ;

戴远航 .

电网技术, 2018, 42 (02) :417-426

[2] 信息–物理–社会融合的智慧能源调度机器人及其知识自动化:框架、技术与挑战 [J].

程乐峰 ;

余涛 ;

张孝顺 ;

殷林飞 ;

瞿凯平 .

中国电机工程学报, 2018, 38 (01) :25-40+340

[3] 面向分布式主体的可交易能源系统:体系架构、机制设计与关键技术 [J].

陈启鑫 ;

王克道 ;

陈思捷 ;

夏清 .

电力系统自动化, 2018, 42 (03) :1-7+31

[4] 能源互联网结构及其典型应用模式 [J].

周海明 ;

包喜春 ;

赵琦 .

中国电机工程学报, 2017, 37 (22) :6619-6626+6774

[5] 基于分布式牛顿法的微电网群分布式优化调度方法 [J].

陈刚 ;

杨毅 ;

杨晓梅 ;

王中冠 ;

吴文传 .

电力系统自动化, 2017, 41 (21) :156-162

[6] 基于多智能体系统的微电网联络线潮流精确控制 [J].

高扬 ;

艾芊 .

电力系统自动化, 2018, 42 (05) :140-146

[7] 能源互联网中基于Dijkstra算法的分布式电能路由策略的实现 [J].

江渝 ;

叶泓炜 ;

张青松 ;

王克 ;

徐志鹏 ;

杨睿 .

电网技术, 2017, 41 (07) :2071-2078

[8] 基于多智能体一致性的能源互联网协同优化控制 [J].

郝然 ;

艾芊 ;

朱宇超 .

电力系统自动化, 2017, 41 (15) :10-17+57

[9] Web of Cell体系——适应未来智能电网发展的新理念 [J].

宋蕙慧 ;

于国星 ;

曲延滨 ;

HakMan KIM .

电力系统自动化, 2017, 41 (15) :1-9

[10] 区块链在能源互联网中应用现状分析和前景展望 [J].

杨德昌 ;

赵肖余 ;

徐梓潇 ;

李勇 ;

李强 .

中国电机工程学报, 2017, 37 (13) :3664-3671

← 1 2 3 4 5 6 →