供需协同网络化建筑能源站互联互济鲁棒分布式运行优化

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61803174
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0304.系统工程理论与技术
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Taking building clusters as the carrier, networked building energy stations can achieve the interconnection and mutual benefits among multiple energy stations, the local consumption of renewable energy, and the integration of regional resources. Therefore, it is an important research topic to explore the road of harmonious development of energy and economy, society and environment. However, the disequilibrium problem often occurs between individual interests of energy stations and collective interests of the building cluster, due to the uncertainty of renewable energy, the supply-demand balance of multi-energy, and the complex interactive operation. As a result, some devices are over-utilized or idle, which causes a huge waste of resources and increases the operating risk of the system. To solve the above problem, this program investigates the operation of networked building energy stations from the following three research points: ① Considering the uncertain environment and operating characteristics of energy stations, we study the optimization scheduling modeling for single energy stations with supply-demand coordination under multiple uncertain disturbances. ② Based on the model obtained in ①, the multi-level robust optimization scheduling modeling of networked building energy stations is researched under a fair price mechanism for energy trade. ③ For the model obtained in ②, the robust distributed computing method is researched to realize parallel optimization of multiple energy stations. The solving of the above issues can not only enrich the theory of optimal scheduling of complex energy systems but also promote the large-scale popularization of networked building energy stations, and thus has important theoretical significance and application value.
网络化建筑能源站以建筑群为载体实现多能源站互联互济,具有可再生能源就地消纳和区域资源整合等优势,是探索能源与社会、经济、环境和谐发展道路的重要研究课题。然而,受可再生能源不确定性、能源站多能流供需平衡和多能源站复杂交互运行影响,系统运行易产生各能源站单体利益与多能源站交互运行后整体利益难以均衡的问题,导致某些设备被过度利用或闲置,造成巨大的资源浪费,增加系统运行风险。针对上述问题,本项目以网络化建筑能源站为研究对象,开展以下研究内容:①考虑不确定环境和能源站运行特征,研究一类存在多重不确定性扰动的单体能源站供需协同优化调度建模;②基于①中模型,研究能源公平交易价格机制下网络化建筑能源站多层鲁棒优化调度建模;③针对②中模型,研究鲁棒分布式计算方法实现多能源站并行优化。相关问题的解决对于丰富复杂能源系统优化调度理论,促进互联互济网络化建筑能源站大面积推广具有重要的理论意义和应用价值。

结项摘要

网络化建筑能源站以建筑群为载体实现多能源站互联互济,具有可再生能源就地消纳和区.域资源整合等优势,是探索能源与社会、经济、环境和谐发展道路的重要研究课题。然而,受可再生能源不确定性、能源站多能流供需平衡和多能源站复杂交互运行影响,系统运行易产生各能源站单体利益与多能源站交互运行后整体利益难以均衡的问题,导致某些设备被过度利用或闲置,造成巨大的资源浪费,增加系统运行风险。针对上述问题,本项目以网络化建筑能源站为研究对象,研究了一类存在多重不确定性扰动的单体能源站供需协同优化调度建模、研究了能源公平交易价格机制下网络化建筑能源站多层鲁棒优化调度建模、研究了鲁棒分布式计算方法实现多能源站并行优化。提出了多能源站供需协同交易的两阶段自适应鲁棒运行优化方法,破解了单个能源站独立运行时新能源利用率低、运行成本高、频繁与电网交互的难题,通过寻求最坏场景下多能源站协同交易运行方案,实现了多重不确定性下多能源站协同交易运行的整体最优化;提出了基于随机卡特尔博弈的多能源站分布式交易方法,构建了联合投标和端对端互动运营下的多能源站交易分解机制,采用替代次梯度信息更新方式,实现了单个主体能源站的独立决策和交易一致性,理论证明了合作博弈的最优性和均衡性。提出了在线交替乘子法的多主体能源系统交易阻塞管理方法,给出了在线信息交替的多主体交易价格与交易量的分布式解析表达,实现了端对端交易到最优潮流计算再到交易重调度的串联式全闭环优化。上述研究对互联互济网络化建筑能源站大面积推广具有重要的理论意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(4)
专利数量(2)
Incentivizing distributed energy trading among prosumers: A general Nash bargaining approach
激励产消者之间的分布式能源交易:一般纳什讨价还价方法
  • DOI:
    10.1016/j.ijepes.2021.107100
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
    International Journal of Electrical Power & Energy Systems
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    李冠冠;李歧强;宋文;王鲁浩
  • 通讯作者:
    王鲁浩
Stochastic Cooperative Bidding Strategy for Multiple Microgrids with Peer-to-Peer Energy Trading
点对点能源交易的多个微电网随机合作竞价策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    王鲁浩;张玉敏;宋文;李歧强
  • 通讯作者:
    李歧强
Robust distributed optimization for energy dispatch of multi-stakeholder multiple microgrids under uncertainty
不确定性下多利益相关者多微电网能源调度的鲁棒分布式优化
  • DOI:
    10.1016/j.apenergy.2019.113845
  • 发表时间:
    2019-12
  • 期刊:
    Applied Energy
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    王鲁浩;张冰莹;李歧强;宋文;李冠冠
  • 通讯作者:
    李冠冠

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其他文献

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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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