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冯亮,李雪亮,田文辉,赵龙,郑志杰,田浩.碳排放限制的混杂最优闭环电网经济调度[J].电测与仪表,2024,61(4):1-8.
FengLiang,Li Xueliang,Tian Wen-hui,Zhao Long,Zheng Zhijie,Tian Hao.Hybrid optimal closed-loop grid economic scheduling algorithm considering carbon emission constraints[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(4):1-8.
碳排放限制的混杂最优闭环电网经济调度
Hybrid optimal closed-loop grid economic scheduling algorithm considering carbon emission constraints
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.04.001
中文关键词:  碳排放限制  电网闭环调度  需求响应  混杂系统  最优代价  神经网络
英文关键词:Carbon emission limitation  Grid closed loop dispatching  Demand response  Hybrid system  Optimal cost  Neural Networks
基金项目:国家自然科学基金青年(NO.51907100);国网山东省电力公司科技项目(2020A007)
                 
作者中文名作者英文名单位
冯亮FengLiang国网山东省电力公司 经济技术研究院
李雪亮Li Xueliang国网山东省电力公司 经济技术研究院
田文辉Tian Wen-hui北京汇思慧能科技有限公司
赵龙Zhao Long国网山东省电力公司 经济技术研究院
郑志杰Zheng Zhijie国网山东省电力公司 经济技术研究院
田浩Tian Hao清华大学 电机系,电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室
摘要点击次数: 669
中文摘要:
      针对电网经济调度效率低下等问题,提出了一种碳排放限制的混杂最优闭环电网调度算法。算法在考虑火力发电机组和多分布式发电聚合体组合调度的同时,以电网实际需求响应和碳排放限制作为约束条件,建立电网经济调度模型;并将经济调度问题转化为混杂系统的最优控制,从而建立电网经济调度与混杂系统最优控制序列的等价一致性;推导混杂系统获取满足贝尔曼方程的最优代价函数,借助神经网络逼近最优值获得最优闭环调度序列。仿真实验验证了本调度算法的闭环有效性,能在不同初始条件和外部扰动下依然获得最优调度序列,同时仿真结果证实降低碳排放限额或提高碳排放交易价格都有助于减少电网系统的总碳排放量。
英文摘要:
      A hybrid optimal closed-loop grid scheduling algorithm with carbon emission restriction was proposed to solve the problems of low economic scheduling efficiency of power grid. While considering the combined dispatching of thermal power generating units and multi-distributed power generation aggregates, with the actual demand response of the grid and carbon emission limits as constraints, a grid economic dispatching model was established. By transforming the economic dispatching problem into the optimal control of the hybrid system, the equivalent consistency between the economic dispatching of the power grid and the optimal control sequence of the hybrid system was established. The optimal cost function satisfying the Bellman equation was obtained by deriving the hybrid system, and then, the optimal value was approximated by neural network, which the optimal closed-loop scheduling sequence was obtained. Simulation experiments verify the effectiveness of the proposed closed-loop scheduling algorithm, which can still obtain the optimal scheduling sequence under different initial conditions and external disturbances. Simultaneously, the simulation results confirm that reducing carbon emission limits or increasing carbon emissions trading prices can help reduce the total carbon emissions of power grid system.
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