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基于最优能量贡献率策略的综合能源系统两层多场景优化框架

作者

上市的:
  • 刘洁杰
  • 李、姚
  • 马亚南
  • 秦若木
  • 孟宪阳
  • 吴江涛

摘要

合理的设计和考虑多重不确定性的先进能源管理对于卓越的综合能源系统(IES)来说至关重要。本文提出了一种新的两层随机多场景优化框架,用于IES容量和运行的协同优化。为了提高概率密度估计的准确性,采用改进的核密度估计(KDE)方法获得风速、日照和多需求的概率密度分布。然后通过拉丁超立方体采样(LHS)仿真和自组织映射(SOM)聚类生成场景集。为了解耦设备在运行期间的输出、效率和部分负载因子,提出了以下最优贡献率(FOCR)策略,可以主动调整能量转换装置的输出比,实现灵活的能量供应。所开发的优化方法用于一栋办公楼的案例研究。结果表明,与传统的KDE和参数模型相比,改进的KDE用于不确定性概率分布估计,对于平均值,根平方误差(RMSE)的准确率分别提高了37.1%和49.6%。从节能、经济和环境指标来看,FOCR战略的绩效优于三种传统战略。

建议引用

  • 刘洁杰&李,姚&马,延安&秦,若木&孟,咸阳&吴,江涛,2023。"基于最优能量贡献率策略的综合能源系统两层多场景优化框架,"能源,爱思唯尔,第285卷(C)。
  • 手柄:RePEc:eee:能源:v:285:y:2023:i:c:s0360544223020674
    内政部:10.1016/j.energy.2023.128673
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人:

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