基于预测的能源互联网系统能量管理建模与优化技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71571187
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The “Energy Internet System (EIS)” is peer to peer energy exchange and sharing network, and enables dual energy flow. The EIS distinguishes itself from the traditional electric power grid by that the grid nodes comprise of distributed energy collecting devices (e.g., renewable energies), energy storage devices, different types of loads, or a mixture of them, and these nodes are effectively linked up in an EIS. With an increase use of REs, it is undoubtable that the traditional electricity grid would be replaced by EIS in future. However, the wide use of REs as well as the requirement of dual energy flow in EIS create a great challenge for the management of EINS. This project aims to systematically study the management of EINS. Following the line of predication - modeling & optimization - management, the following research topics are conducted: i) analysis of the node in an EIS, i.e., classification of different nodes, predication and evaluation of the ability of a node; ii) the multi-objective optimization model of energy management in an EIS; iii) a study of evolutionary multi-objective algorithms; and iv) demonstration and application of the proposed models and algorithms. These studies offer a solid study for the energy management, and thus, having a great value in both theoretical and practical aspects in EIS.
能源互联网是将大量由分布式能量采集装置、分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络节点互联起来,以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。随着可再生能源的不断渗透,传统电网必将被能源互联网所替代。然而,大规模可再生能源的接入和能量双向流动的要求,使得能源互联网系统能量管理变得异常复杂,亟需有效的方法解决该问题。项目以预测-建模优化-管理为导向,以模型预测控制、鲁棒优化、多目标优化和智能算法等理论和方法为支撑,开展能源互联网系统能量管理中的能力预测、优化建模、算法设计和应用验证等方面的研究,内容包括:1)能源互联网节点可调度能力预测评估技术研究;2)基于预测的能源互联网系统能量管理多目标优化建模研究;3)基于预测的能源互联网系统能量管理多目标优化模型求解算法研究;4)模型算法验证与应用研究。项目研究可以为能源互联网能量管理系统建设奠定理论依据和技术基础。

结项摘要

项目分析研究了能源互联网系统能量管理面临的建模与优化问题和特点,提出了能源互联网系统能量管理的模型预测控制框架,并重点针对该框架下能源互联网系统节点能力预测、能源互联网系统能量管理架构、基于预测的能源互联网系统能量管理建模、能源互联网系统能量管理多目标优化算法等问题开展了研究,提出了一套科学有效的基于预测的能源互联网系统能量管理与优化调度方法,并结合绿色计算中心智慧能源管理、光储充微电网能量管理和军用微电网能量管理等实际问题,开展了应用验证研究,完成了项目预期研究目标,为能源互联网能量管理系统建设奠定了理论依据和技术基础。.1)建立了一套能够有效预测能源互联网节点负荷需求、可再生能源发电能力等直接影响节点可调度能力的科学方法;.2)针对能源互联网系统能量管理需要考虑的用电可靠性、用电成本、碳排放等多个优化目标,建立了能源互联网系统能量管理的多目标优化模型;.3)结合能源互联网系统能量管理中的优化问题,建立了基于模型预测控制的能源互联网系统各层次能量管理优化方法,设计完成了能够有效处理大规模决策变量、快速求解模型并得到鲁棒能量管理方案的求解方法。.在理论方法研究成果的基础上,项目研制开发了面向能源互联网的智能能量管理系统,并在某园区光储充微电网系统建设、吕梁市军民融合协同创新研究院 “绿色计算中心智慧能源示范”和多个军事新能源应用系统建设等中得到了应用。通过应用实际效果可以看出,项目研究成果对于提高能源互联网系统能量管理的鲁棒性和经济性有非常好的应用价值。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(10)
专利数量(2)
Robust Optimization for Microgrid Defense Resource Planning and Allocation Against Multi-Period Attacks
针对多周期攻击的微电网防御资源规划和分配的鲁棒优化
  • DOI:
    10.1109/tsg.2019.2892201
  • 发表时间:
    2019-09-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID
  • 影响因子:
    9.6
  • 作者:
    Lei, Hongtao;Huang, Shengjun;Zhang, Tao
  • 通讯作者:
    Zhang, Tao
基于随机模型预测控制的能源局域网优化调度研究
  • DOI:
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.152491
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张彦;张涛;刘亚杰;郭波
  • 通讯作者:
    郭波
基于随机模型预测控制的含大规模风电接入的电力系统优化调度
  • DOI:
    10.13195/j.kzyjc.2018.1418
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王锐;张彦;王冬;张涛;刘亚杰
  • 通讯作者:
    刘亚杰
Multi-scenario microgrid optimization using an evolutionary multi-objective algorithm
使用进化多目标算法的多场景微电网优化
  • DOI:
    10.1016/j.swevo.2019.100570
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Swarm and Evolutionary Computation
  • 影响因子:
    10
  • 作者:
    Li Wenhua;Wang Rui;Zhang Tao;Ming Mengjun;Lei Hongtao
  • 通讯作者:
    Lei Hongtao
Multi-Objective Optimal Design of Renewable Energy Integrated CCHP System Using PICEA-g
基于PICEA-g的可再生能源综合CCHP系统多目标优化设计
  • DOI:
    10.3390/en11040743
  • 发表时间:
    2018-03
  • 期刊:
    Energies
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Li Guozheng;Wang Rui;Zhang Tao;Ming Mengjun
  • 通讯作者:
    Ming Mengjun

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其他文献

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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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    --
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    段晓雷;许欢;姚淼;曾洁;申丽;刘娜女;张涛;肖代敏
  • 通讯作者:
    肖代敏

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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