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综合能源系统中的智能控制与优化技术 版权信息
- ISBN：9787030539700
- 条形码：9787030539700 ; 978-7-03-053970-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
综合能源系统中的智能控制与优化技术 内容简介
本书共分为十个章节，包括滑模控制在综合能源系统中的应用、多智能体协同控制在综合能源系统中的应用、模糊控制在综合能源系统中的应用、T-S模糊模型在综合能源系统控制中的应用、电化学储能在可再生能源系统中的应用、计及可再生能源消纳的电热综合能源系统经济优化方法、综合能源系统中电力负荷预测优化技术、基于混合神经网络的综合能源系统供能侧非侵入负荷识别优化技术、需求响应在综合能源系统中的应用、综合能源市场下的需求侧负载管理优化算法，涵盖了目前综合能源系统各个方面的详细讲解。可为相关专业技术人员和高校师生提供参考，帮助读者实现对综合能源系统中的智能控制与优化技术的书熟练掌握。
综合能源系统中的智能控制与优化技术 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 我国能源资源现状分析 1
1.2 综合能源系统发展的必要性 3
1.3 国内外的综合能源系统发展 4
1.3.1 美国 4
1.3.2 加拿大 5
1.3.3 日本 5
1.3.4 中国 6
1.4 综合能源系统的优势 7
1.5 综合能源系统的结构 9
1.5.1 能源集线器的基本结构 9
1.5.2 综合能源系统中的能量网络 10
1.5.3 综合能源系统的稳定性 11
1.6 控制理论在综合能源系统中的发展历程 12
1.7 控制理论在综合能源系统中的应用 13
1.7.1 鲁棒控制在综合能源系统中的应用 13
1.7.2 深度学习与强化学习在综合能源系统中的应用 14
1.7.3 模糊控制在综合能源系统中的应用 15
1.7.4 滑模控制在综合能源系统中的应用 18
参考文献 19
第2章 多智能体协同控制在综合能源系统中的应用 21
2.1 基于综合能源的多智能体系统微电网模型建立 21
2.2 多智能体协同控制技术的基本原理 24
2.2.1 图论基础 24
2.2.2 多智能体一致性协议的相关定理 25
2.3 并网运行模式下微电网系统协同控制率的设计 27
2.3.1 面向可再生能源的微电网概述 27
2.3.2 微电网系统并网的必要性 28
2.3.3 并网下协同控制率的设计 29
2.4 孤岛运行模式下微电网系统协同控制率的设计 30
2.4.1 孤岛运行的必要性 30
2.4.2 孤岛运行的三种模式 30
2.4.3 孤岛运行模式下协同控制率的设计 32
参考文献 32
第3章 综合能源系统优化调度策略研究 34
3.1 深度强化学习在综合能源系统中的研究现状 34
3.2 综合能源系统优化调度基础理论分析 35
3.2.1 综合能源系统概念 36
3.2.2 综合能源系统的基本模型及建模 38
3.3 综合能源系统优化调度策略研究 43
3.3.1 深度强化学习理论 43
3.3.2 综合能源系统优化调度的策略设计 47
3.3.3 仿真分析 48
参考文献 53
第4章 综合能源系统能量管理研究 55
4.1 综合能源系统能量管理研究现状 55
4.1.1 国外研究现状 55
4.1.2 国内研究现状 57
4.2 多目标优化算法在综合能源系统中的应用 58
4.2.1 传统多目标算法 58
4.2.2 多目标优化算法 59
4.3 改进的快速非支配排序遗传算法 在能量管理中的应用 61
4.4 综合能源系统多目标优化仿真分析 62
4.4.1 综合能源系统在独立运行时的优化分析 62
4.4.2 综合能源系统在并网运行时的优化分析 70
参考文献 74
第5章 综合能源系统电力负荷预测优化技术 76
5.1 电力负荷预测发展历程与现状 76
5.2 电力负荷预测基本理论与特性分析 77
5.2.1 电力负荷基本概念 77
5.2.2 电力负荷预测原理 78
5.2.3 电力负荷预测程序 79
5.2.4 电力负荷预测特性分析 81
5.2.5 负荷预测分类 81
5.2.6 负荷预测特点 83
5.2.7 负荷预测精度影响与误差分析 83
5.3 电力负荷预测算法研究 86
5.3.1 基于灰色系统理论的预测算法 86
5.3.2 基于BP神经网络的预测算法 91
5.3.3 基于回归分析的预测算法 92
5.4 综合能源系统电力负荷预测算法改进与应用 93
5.4.1 预测模型分析 93
5.4.2 负荷组合模型因素分析 94
5.4.3 常用负荷组合预测模型 95
5.4.4 粒子群优化算法 95
5.4.5 改进粒子群优化算法 97
5.4.6 基于改进粒子群优化算法的短期负荷预测模型设计 99
5.4.7 应用算例分析 100
参考文献 104
第6章 基于混合神经网络的综合能源系统供能侧非侵入式负荷识别优化技术 105
6.1 区域综合能源系统非侵入式应用 105
6.2 非侵入式负荷识别算法 106
6.2.1 非侵入式负荷监测概述 106
6.2.2 非侵入式负荷识别算法研究现状 108
6.3 传统神经网络负荷识别 109
6.3.1 传统神经网络 109
6.3.2 循环神经网络 111
6.3.3 长短期记忆神经网络 112
6.4 区域综合能源系统混合神经网络的优化 114
6.5 混合神经网络优化算法在负荷识别中的应用 115
6.5.1 仿真实验 115
6.5.2 实验结果及分析 116
6.6 区域综合能源供能侧的预测分析 119
参考文献 119
第7章 需求响应在综合能源系统中的应用 121
7.1 需求响应的理论基础 121
7.1.1 需求响应的基本概念 121
7.1.2 需求侧管理的作用 121
7.1.3 需求侧管理的特点 122
7.1.4 综合能源系统中的综合需求响应 122
7.2 需求响应在综合能源系统中的障碍及解决方案 123
7.2.1 国内需求响应现状 123
7.2.2 当前需求响应发展的资金障碍分析 125
7.2.3 需求响应发展的技术障碍分析 126
7.2.4 需求响应发展的机制障碍 127
7.3 综合能源系统下需求响应的运营方式 127
7.4 发展综合能源互联网的策略 128
7.4.1 电力市场的需求弹性 128
7.4.2 我国电力市场环境下发展能源互联网的策略 129
7.5 计及需求响应的综合能源发展市场 130
参考文献 133
前言
第1章 绪论 1
1.1 我国能源资源现状分析 1
1.2 综合能源系统发展的必要性 3
1.3 国内外的综合能源系统发展 4
1.3.1 美国 4
1.3.2 加拿大 5
1.3.3 日本 5
1.3.4 中国 6
1.4 综合能源系统的优势 7
1.5 综合能源系统的结构 9
1.5.1 能源集线器的基本结构 9
1.5.2 综合能源系统中的能量网络 10
1.5.3 综合能源系统的稳定性 11
1.6 控制理论在综合能源系统中的发展历程 12
1.7 控制理论在综合能源系统中的应用 13
1.7.1 鲁棒控制在综合能源系统中的应用 13
1.7.2 深度学习与强化学习在综合能源系统中的应用 14
1.7.3 模糊控制在综合能源系统中的应用 15
1.7.4 滑模控制在综合能源系统中的应用 18
参考文献 19
第2章 多智能体协同控制在综合能源系统中的应用 21
2.1 基于综合能源的多智能体系统微电网模型建立 21
2.2 多智能体协同控制技术的基本原理 24
2.2.1 图论基础 24
2.2.2 多智能体一致性协议的相关定理 25
2.3 并网运行模式下微电网系统协同控制率的设计 27
2.3.1 面向可再生能源的微电网概述 27
2.3.2 微电网系统并网的必要性 28
2.3.3 并网下协同控制率的设计 29
2.4 孤岛运行模式下微电网系统协同控制率的设计 30
2.4.1 孤岛运行的必要性 30
2.4.2 孤岛运行的三种模式 30
2.4.3 孤岛运行模式下协同控制率的设计 32
参考文献 32
第3章 综合能源系统优化调度策略研究 34
3.1 深度强化学习在综合能源系统中的研究现状 34
3.2 综合能源系统优化调度基础理论分析 35
3.2.1 综合能源系统概念 36
3.2.2 综合能源系统的基本模型及建模 38
3.3 综合能源系统优化调度策略研究 43
3.3.1 深度强化学习理论 43
3.3.2 综合能源系统优化调度的策略设计 47
3.3.3 仿真分析 48
参考文献 53
第4章 综合能源系统能量管理研究 55
4.1 综合能源系统能量管理研究现状 55
4.1.1 国外研究现状 55
4.1.2 国内研究现状 57
4.2 多目标优化算法在综合能源系统中的应用 58
4.2.1 传统多目标算法 58
4.2.2 多目标优化算法 59
4.3 改进的快速非支配排序遗传算法 在能量管理中的应用 61
4.4 综合能源系统多目标优化仿真分析 62
4.4.1 综合能源系统在独立运行时的优化分析 62
4.4.2 综合能源系统在并网运行时的优化分析 70
参考文献 74
第5章 综合能源系统电力负荷预测优化技术 76
5.1 电力负荷预测发展历程与现状 76
5.2 电力负荷预测基本理论与特性分析 77
5.2.1 电力负荷基本概念 77
5.2.2 电力负荷预测原理 78
5.2.3 电力负荷预测程序 79
5.2.4 电力负荷预测特性分析 81
5.2.5 负荷预测分类 81
5.2.6 负荷预测特点 83
5.2.7 负荷预测精度影响与误差分析 83
5.3 电力负荷预测算法研究 86
5.3.1 基于灰色系统理论的预测算法 86
5.3.2 基于BP神经网络的预测算法 91
5.3.3 基于回归分析的预测算法 92
5.4 综合能源系统电力负荷预测算法改进与应用 93
5.4.1 预测模型分析 93
5.4.2 负荷组合模型因素分析 94
5.4.3 常用负荷组合预测模型 95
5.4.4 粒子群优化算法 95
5.4.5 改进粒子群优化算法 97
5.4.6 基于改进粒子群优化算法的短期负荷预测模型设计 99
5.4.7 应用算例分析 100
参考文献 104
第6章 基于混合神经网络的综合能源系统供能侧非侵入式负荷识别优化技术 105
6.1 区域综合能源系统非侵入式应用 105
6.2 非侵入式负荷识别算法 106
6.2.1 非侵入式负荷监测概述 106
6.2.2 非侵入式负荷识别算法研究现状 108
6.3 传统神经网络负荷识别 109
6.3.1 传统神经网络 109
6.3.2 循环神经网络 111
6.3.3 长短期记忆神经网络 112
6.4 区域综合能源系统混合神经网络的优化 114
6.5 混合神经网络优化算法在负荷识别中的应用 115
6.5.1 仿真实验 115
6.5.2 实验结果及分析 116
6.6 区域综合能源供能侧的预测分析 119
参考文献 119
第7章 需求响应在综合能源系统中的应用 121
7.1 需求响应的理论基础 121
7.1.1 需求响应的基本概念 121
7.1.2 需求侧管理的作用 121
7.1.3 需求侧管理的特点 122
7.1.4 综合能源系统中的综合需求响应 122
7.2 需求响应在综合能源系统中的障碍及解决方案 123
7.2.1 国内需求响应现状 123
7.2.2 当前需求响应发展的资金障碍分析 125
7.2.3 需求响应发展的技术障碍分析 126
7.2.4 需求响应发展的机制障碍 127
7.3 综合能源系统下需求响应的运营方式 127
7.4 发展综合能源互联网的策略 128
7.4.1 电力市场的需求弹性 128
7.4.2 我国电力市场环境下发展能源互联网的策略 129
7.5 计及需求响应的综合能源发展市场 130
参考文献 133
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综合能源系统中的智能控制与优化技术 节选
第1章 绪论 1.1 我国能源资源现状分析 我国能源资源现状有如下特点： （1）能源总量较为丰富，但人均拥有量偏低。目前，我国能源消费仍以煤炭、石油和天然气为主。据《世界能源统计年鉴（2014年）》数据显示，我国2013年已探明的石油、天然气与煤炭储量分别仅占世界总储量的1.07%、1.76%和12.84%，且按照目前开发进度仅能维持数十年。我国能源资源占有量并不占优，同时考虑到我国巨大的人口基数，人均能源资源占有量极少。若仍按以往粗放型用能模式发展，不但社会经济发展受阻，而且我国的能源和环境承载都将面临无解难题。 （2）未来能源消耗仍将以化石能源为主。由于能源消费结构的调整存在惯性，在现有技术条件下，清洁能源和可再生能源的大规模开发与利用将面临很多挑战。可以预见，在未来的很长一段时间内，我国能源消耗仍将以化石能源为主。目前，我国煤炭在能源生产和消费中的比例一直在70%以上，据专家预测，即使到2050年，煤炭在能源生产和消费中所占比例仍将达到50%以上。 （3）能源资源分布与能源消耗分布不均衡。众所周知，我国的各类能源资源主要分布在中西部和东北等地，而我国经济较为发达地区主要分布在东南沿海地区。表1.1给出了我国各类能源资源分布前五位和后五位省区市的统计。结果表明，我国能源资源与能源消耗的严重逆向分布会长期存在，且随着东南沿海地区经济的快速增长，情况可能会更严峻。这直接影响着我国的整个能源战略格局和未来技术发展趋势。 表1.1 中国能源资源量的省区市分布差异 （4）目前，供电、供热、供冷环节缺乏有机协调配合。我国电网已初步形成全国联网的格局，在规模不断扩大的同时，电压等级不断提高，电网技术不断升级，运行的可靠性、灵活性和经济性得到显著提升。然而，由于长期受到“重发输、轻配供”这种传统观念的影响，电网的配供电环节仍相对薄弱，从而成为影响用户供电可靠性、导致供电设备利用效率低的主要因素。在我国北部城市，目前主要采用集中供热的方式。在各级政府的大力支持下，集中供热行业得到迅速发展。当前，我国城镇集中供热的主要方式是热电联产（约占62.9%）、锅炉房（约占35.75%）以及少量的工业余热和地热等（约占?1.35%）。但目前我国供热系统设计理念相对落后，缺乏科学的调控手段，系统多以“大流量、小温差”方式运行，因此能量漏损较大[1]。热用户多采用单管供暖系统且无有效调控设备，造成了热力工况严重失调及不同用户冷热不均等问题。同时，因经济与观念认识的差异，故我国区域集中供冷较少，但其作为一种较先进的供冷方式，已经逐渐引起人们的关注。 1.2 综合能源系统发展的必要性 基于不同能源种类在自然界赋存条件的特点，为了满足专业化规模开采、提高生产效率、降低开采成本的要求，能源行业逐步形成了煤炭、石油、天然气、电力等行业分割的局面。能源供给侧的行业分隔使得其下游的能源配送、能源消费也发展形成了行业分割的态势。 从当前能源整体利用效率来看，在能源生产、输配以及转换利用三个环节中，效率*低的是转换利用环节，例如，目前*高效的超临界燃煤机组的热电转换效率在45%左右；主流的量产汽油内燃机效率在30%左右，少数采用增压技术的发动机可以达到40%；以晶硅、薄膜、钙钛矿系为主的太阳能光伏转换效率不超过30%。 受制于目前的能源转换技术，短期内使能源转换利用技术大幅度提高的难度较大。未来，能源整体利用效率的提升除了依赖重大技术突破外，能源梯级利用、多种能源的优化也是提升能源整体利用效率的重要途径[2， 3]。因此，立足于多能互补、能源梯级利用理论，为提升能源综合利用效率，提高可再生能源利用水平，综合能源系统应运而生。 1.3 国内外的综合能源系统发展 1.3.1 美国 首先，在管理机制上，美国能源部作为各类能源资源*高主管部门，负责相关能源政策的制定，而美国能源监管机构则主要负责政府能源政策的落实，抑制能源价格的无序波动。在此管理机制下，美国各类能源系统之间实现了较好的协调配合。同时，美国的综合能源供应商得到了较好发展，如美国太平洋煤气电力公司、爱迪生电力公司等，均属于典型的综合能源供应商。 其次，在运行机制上，美国各能源系统之间存在密切的耦合关系，社会一直关注各能源系统间的相互影响和协调发展。以天然气系统与电力系统为例，2011年后，美国能源消耗中的25%以上来自天然气，且这一比例还在不断增加。随着天然气发电占电能供应比例的不断提高，天然气系统与电力系统之间的耦合关系日益紧密，相关研究也成为美国能源界关注的一个热点。 *后，在技术上，美国非常注重与综合能源系统相关的理论技术的研究。美国能源部在2001年就提出了综合能源系统的发展计划，目标是提高清洁能源的供应与利用比例，并进一步提高社会供用能系统的可靠性和经济性，其中的重点是促进供冷、供热、供电联供技术的进步和推广应用。2007年12月，美国颁布《2007能源独立和安全法案》，不但明确要求社会主要供用能环节必须开展综合能源规划，而且在2007～2012财年追加6.5亿美元专项经费支持综合能源规划的研究和实施。奥巴马在**任期就将智能电网列入美国国家战略，其终极目标是利用日新月异的信息技术对包括电网在内的社会能源系统进行彻底改造，以期在电网基础上构建一个高效能、低投资、安全可靠、灵活应变的综合能源系统，从而保证美国在未来引领世界能源领域的技术创新与技术革命。 1.3.2 加拿大 面对能源与环境的双重压力，加拿大政府承诺到2050年将温室气体排放量在2006年的排放水平上削减60%～70%。因此，打破现有能源供应模式，发展综合能源技术，建设完善的社会综合能源系统就成为加拿大的必然之选。 加拿大国会2009年6月审议并通过了旨在助推该国综合能源系统相关研究的报告Combining Our Energies: Integrated Energy Systems for Canadian Communities，随后2009年9月由内阁能源委员会颁布了Integrated Community Energy Solutions: A Roadmap for Action指导意见，其中明确指出构建覆盖全国的社区综合能源系统是加拿大政府应对能源危机和实现2050年温室气体减排目标的一项重要举措，因此将推进社区综合能源系统技术研究和社区综合能源系统工程建设列为该国2010～2050年的国家能源战略。在加拿大社区综合能源系统示范工程投入的同时，加拿大政府启动了多个重大研究课题对与综合能源系统相关的理论和技术进行全方位研究，包括“Equilibrium Communities Initiative”、“Clean Energy Fund”、“EcoEnergy”和“Building Canada Plan”等。 1.3.3 日本 日本的能源严重依赖进口，因此日本成为*早开展综合能源系统研究的亚洲国家。2009年9月，日本政府公布了其2020年、2030年和2050年温室气体的减排目标，并认为构建覆盖全国的综合能源系统、实现能源结构优化和能效提升、促进可再生能源规模化开发是实现这一目标的必由之路。在日本政府的大力推动下，日本主要的能源研究机构都开展了此类研究，并形成了不同的研究方案，例如，由日本新能源产业技术综合开发机构于2010年4月发起成立的日本智能社区联盟（Japan Smart Community Alliance），主要致力于智能社区技术的研究与示范。智能社区类似于加拿大的社区综合能源系统方案，是在社区综合能源系统（包括电力、天然气、热力、可再生能源等）基础上，实现与交通、供水、信息和医疗系统的一体化集成。Tokyo Gas公司则提出更为超前的综合能源系统解决方案，在传统综合供能（电力、天然气、热力）系统基础上，建设覆盖全社会的氢能供应网络。 为改善能源结构、减轻对石油的依赖、提高能源供应安全性，日本对能源的协调管理与优化开展了长期研究，形成了独具特色的能源发展之路。与美国设立能源部对能源开展协调管理不同，日本在经济产业省下设立资源和能源厅来对煤炭、石油、天然气、新能源等行业进行一元化的管理，在能源发展战略上，特别强调不同能源之间的综合与协调。资源和能源厅的主要职责包括：编制能源基本规划草案及各类能源发展计划；统一管理电力、天然气、石油等各能源产业的市场运作；制定新能源的发展战略与目标，促进新能源的推广使用等。虽然日本能源管理机构层次相对简单，但资源和能源厅的上级管理部门掌控着经济与产业发展的方向，能够有效促进能源发展战略目标的贯彻执行。因此，日本单位能源消耗所创造的国内生产总值一直居国际领先水平。 1.3.4 中国 我国2009年制定了到2020年单位国内生产总值排放量比2005年下降40%～45%的目标。另外，到2030年我国的排放量力争达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。为实现上述目标，需要各类能源在产供销储全环节的紧密配合。因此，开展综合能源系统相关研究势在必行。 我国于1993年撤销能源部，煤炭、石油、电力、供热等行业隶属于不同管理部门，导致彼此间协调不够，缺乏协调统一的政策支持，从而在一定程度上制约了我国综合能源技术的发展。为加强对能源行业的集中统一管理、应对日益严峻的能源问题、保障国民经济持续稳定健康发展，我国在2008年批准建立了国家能源局。为进一步推动能源领域的协调与合作，推进综合能源体系的形成，
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