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Optimal Operation Strategy Analysis with Scenario Generation Method Based on Principal Component Analysis,Density Canopy,and K-medoids for Integrated Energy Systems

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2024年第1期12卷 89-100页

作者： bingtuan gao Yunyu Zhu Yuanmei Li School of Electrical Engineering Southeast UniversityNanjingChina

The operation of integrated energy systems(IESs)is confronted with great challenges for increasing penetration rate of renewable energy and growing complexity of energy *** generation is one of ordinary methods to alleviate the system uncertainties by extracting several typical scenarios to represent the original high-dimensional *** paper proposes a novel representative scenario generation method based on the feature extraction of panel *** original high-dimensional data are represented by an aggregated indicator matrix using principal component analysis to preserve temporal ***,the aggregated indicator matrix is clustered by an algorithm combining density canopy and *** with the proposed scenario generation method,an optimal operation model of IES is established,where the objective is to minimize the annual operation costs considering carbon trading ***,case studies based on the data of Aachen,Germany in 2019 are *** results indicate that the adjusted rand index(ARI)and silhouette coefficient(SC)of the proposed method are 0.6153 and 0.6770,respectively,both higher than the traditional methods,namely K-medoids,K-means++,and density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN),which means the proposed method has better *** error between optimal operation results of the IES obtained by the proposed method and all-year time series benchmark value is 0.1%,while the calculation time is reduced from 11029 s to 188 s,which verifies that the proposed method can be used to optimize operation strategy of IES with high efficiency without loss of accuracy.

关键词： Scenario generation principal component analysis(PCA) density canopy K-medoids integrated energy system

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Evolutionary Game-theoretic Analysis for Residential Users Considering Integrated Demand Response

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2021年第6期9卷 1500-1509页

作者： bingtuan gao Chen Chen Yanhui Qin Xiaofeng Liu Zhenyu Zhu School of Electrical Engineering Southeast University Electric Power Research Institute of State Grid Xinjiang Electric Power Co. Ltd. School of Electrical Engineering Nanjing Normal University

As an important part of demand side,residential users have the characteristics of imperfect rationality and strong randomness,which are rarely considered in the existing ***,to effectively improve the energy efficiency,integrated demand response(IDR)is proposed as an effective measure to reduce the local energy supply *** paper focuses on a scenario for IDR programs,in which the intelligent building aggregator(IBA)wants to encourage residential users to participate in IDR according to a proper contract price *** analyze how the participation degree tendency evolves over time,an evolutionary game approach is proposed considering residential users’bounded-rationality.A symmetric evolutionary game model and an asymmetric evolutionary game model are established,and the stability of equilibrium points in the above models is *** results show that different contract price policies will obviously influence residential users’strategy,and affect the stable equilibrium points of the evolutionary *** simulation results provide an effective reference for IBA to set proper and effective price incentives.

关键词： Contract price evolutionary game intelligent community energy consumption behavior integrated demand response(IDR)

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Game-theoretic energy management with storage capacity optimization in smart grids

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2018年第4期6卷 656-667页

作者： bingtuan gao Xiaofeng LIU Cheng WU Yi TANG School of Electrical Engineering Southeast University

With the development of smart grids, a renewable energy generation system has been introduced into a smart house. The generation system usually supplies a storage system with the capability to store the produced energy for satisfying a user's future demand. In this paper,the main objective is to determine the best strategies of energy consumption and optimal storage capacities for residential users, which are both closely related to the energy cost of the users. Energy management with storage capacity optimization is studied by considering the cost of renewable energy generation, depreciation cost of storage and bidirectional energy trading. To minimize the cost to residential users, the non-cooperative game-theoretic method is employed to formulate the model that combines energy consumption and storage capacity *** distributed algorithm is presented to understand the Nash equilibrium which can guarantee Pareto optimality in terms of minimizing the energy cost. Simulation results show that the proposed game approach can significantly benefit residential users. Furthermore, it also contributes toreducing the peak-to-average ratio(PAR) of overall energy demand.

关键词： Demand-side management Non-cooperative game Nash equilibrium Storage capacity optimization Energy consumption scheduling

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Evolutionary game-based optimization of green certificate-carbon emission right-electricity joint market for thermal-wind-photovoltaic power system

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Global Energy Interconnection 2023年第1期6卷 92-102页

作者： Ran Wang Yanhe Li bingtuan gao School of Electrical Engineering Southeast UniversityNo.2 SipailouNanjing 210096P.R.China State Grid Qinghai Electric Power Company No.89 Shengli StreetXining 810001P.R.China

With the increasing proportion of renewable energy in the power market,the demands on government financial subsidies are gradually ***,a joint green certificate-carbon emission right-electricity multi-market trading process is proposed to study the market-based strategy for renewable *** the commodity characteristics of green certificates and carbon emission rights,the dynamic cost models of green certificates and carbon rights are constructed based on the Rubinstein game and ladder pricing ***,considering the irrational bidding behavior of energy suppliers in the actual electricity market,an evolutionary game based multi-market bidding optimization model is ***,it is solved using a composite differential evolutionary ***,the case study results reveal that the proposed model can increase profits and the consumption rate of renewable energy and reduce carbon emission.

关键词： Electricity market Carbon emission right Green certificate Evolutionary game

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基于需求响应潜力时变性的风火荷协同控制方法

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电工技术学报 2019年第8期34卷 1728-1738页

作者：宁佳汤奕高丙团南京工程学院电力工程学院南京211167 东南大学电气工程学院南京210096

随着可再生能源并网容量的不断提高,可利用智能需求响应技术提升电网消纳可再生能源的能力,但如何定量评估具有时变特性的需求响应潜力(DRP)是一个亟待解决的问题。该文提出一种考虑DRP时变性的风电、火电和负荷实时协同控制技术,以实... 详细信息

随着可再生能源并网容量的不断提高,可利用智能需求响应技术提升电网消纳可再生能源的能力,但如何定量评估具有时变特性的需求响应潜力(DRP)是一个亟待解决的问题。该文提出一种考虑DRP时变性的风电、火电和负荷实时协同控制技术,以实现风电功率的最大消纳。首先,基于空调、热水器和电动汽车等智能家电的动态运行特性,建立智能家电的聚合响应数学模型;其次,在分析DRP时变特性的基础上提出DRP的定量计算方法;最后,综合考虑风电波动性、火电机组爬坡特性、DRP时变性以及电力网络潮流越限等约束,提出风火荷协同控制优化方法,以实现风电功率消纳的最大化。仿真算例结果表明该文所提方法的有效性和合理性。

关键词：需求响应风电消纳协同控制时变特性

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结合多重聚类和分层聚类的超短期风电功率预测方法

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电力系统自动化 2020年第2期44卷 173-180页

作者：彭晨宇陈宁高丙团东南大学电气工程学院江苏省南京市210096 新能源与储能运行控制国家重点实验室江苏省南京市210003 中国电力科学研究院有限公司(南京) 江苏省南京市210003

提出了一种结合多重聚类算法和分层聚类算法的超短期风电功率预测方法。为了处理训练样本动态,识别与待预测时段特征相似的样本,对历史功率序列和历史气象序列分别进行聚类处理。功率序列的聚类指标由欧氏距离和协方差组成,气象序列的... 详细信息

提出了一种结合多重聚类算法和分层聚类算法的超短期风电功率预测方法。为了处理训练样本动态,识别与待预测时段特征相似的样本,对历史功率序列和历史气象序列分别进行聚类处理。功率序列的聚类指标由欧氏距离和协方差组成,气象序列的聚类采用逐层划分的方法,并将聚类结果组合成多个样本子集。利用分类建模-特征匹配的思路建立多个粒子群优化-反向传播(PSO-BP)神经网络预测模型,并调用与待预测时段特征最相似的预测模型。将所提预测方法用于青海某风电场的实际算例,实验结果表明,该方法可以提高超短期风电预测的准确性。

关键词：超短期风电预测多重聚类协方差神经网络模型分类建模特征匹配

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欠驱动2DTORA基于部分反馈线性化的非线性控制设计

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东南大学学报（自然科学版） 2011年第2期41卷 321-325页

作者：高丙团黄学良东南大学电气工程学院南京210096

具有旋转激励的两自由度平移振荡器(2DTORA)由未驱动的具有2个自由度直线运动的小车和安装在小车上的驱动旋转小球组成,针对这一新型的欠驱动系统,分析其动力学,研究其稳定控制方案.基于拉格朗日方程,建立系统的动力学模型,通过分析动... 详细信息

具有旋转激励的两自由度平移振荡器(2DTORA)由未驱动的具有2个自由度直线运动的小车和安装在小车上的驱动旋转小球组成,针对这一新型的欠驱动系统,分析其动力学,研究其稳定控制方案.基于拉格朗日方程,建立系统的动力学模型,通过分析动力学的耦合,说明旋转小球目标转角设定在小车2个自由度直线运动方向上时系统是不可控的.采用部分反馈线性化技术,将系统动力学的直接驱动部分线性化,将其未直接驱动部分作为系统的内部动态考虑;选择直接驱动的自由度作为系统输出,进行反馈控制设计;通过分析系统的内部动态,证明了系统零动态的渐近稳定性,保证了整个控制系统的稳定性.最后,通过仿真实验验证了控制器的有效性.

关键词： 2DTORA 欠驱动系统非线性控制零动态部分反馈线性化

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博弈论在电力需求侧的应用研究综述

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电网技术 2018年第8期42卷 2704-2711页

作者：刘晓峰高丙团李扬东南大学电气工程学院

随着智能电网的快速发展与电力体制改革的不断深化,需求侧用户能以购电主体和售电主体双重身份参与电网的双向互动。智能电网与开放电力市场下的需求侧赋予了用户更多选择,而博弈论作为多主体决策优化问题的重要工具有望可以解决该领域... 详细信息

随着智能电网的快速发展与电力体制改革的不断深化,需求侧用户能以购电主体和售电主体双重身份参与电网的双向互动。智能电网与开放电力市场下的需求侧赋予了用户更多选择,而博弈论作为多主体决策优化问题的重要工具有望可以解决该领域的诸多难题。首先,归纳了当前电力需求侧存在的典型博弈行为;其次,集中讨论了博弈论在分布式能源用户、高能耗用户以及中低能耗用户3个方面的应用;最后,对博弈论在分布式能源协调优化、高能耗用户购电策略优化、商业和居民用户需求响应、网络通信安全等方面的应用进行了展望。

关键词：博弈论需求侧非合作博弈 Stackelberg博弈

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考虑风电不确定出力的风电并网协调优化模型

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电工技术学报 2016年第9期31卷 34-41页

作者：于东孙欣高丙团徐勤江苏大学电气信息工程学院镇江212013 东南大学电气工程学院南京211100

针对风电出力的随机性和间歇性等特点,首先,提出了风电预渗透率的概念,结合风电预测精度,建立了风电预测误差计算模型。其次,考虑到误差随时间的迁移性,建立了风电预测误差增长模型,并建立了基于误差增长的风电不确定出力计算模型。在... 详细信息

针对风电出力的随机性和间歇性等特点,首先,提出了风电预渗透率的概念,结合风电预测精度,建立了风电预测误差计算模型。其次,考虑到误差随时间的迁移性,建立了风电预测误差增长模型,并建立了基于误差增长的风电不确定出力计算模型。在建立负荷可参与调度的权重区间模型以及引入可调度负荷与储能系统的基础上,建立了风电成本模型和考虑可调度负荷与储能系统风电并网协调优化调度模型。最后,以某地区电力系统为研究对象,采用Matlab对优化模型进行仿真求解,结果表明,所用方法能够有效降低弃风率以及火电备用容量。

关键词：风电不确定出力误差增长负荷效益弃风率备用权重区间

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基于虚拟同步电机技术的VSC-HVDC整流侧建模及参数设计

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中国电机工程学报 2017年第2期37卷 534-543页

作者：高丙团夏超鹏张磊陈宁东南大学电气工程学院江苏省南京市210096 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院) 江苏省南京市210003

在传统控制方式下,柔性直流输电(voltage source converter based high voltage direct current,VSC-HVDC)系统换流站难以有效参与电网动态调节,而虚拟同步电机技术通过合适的控制设计使得换流器单元能够为系统提供惯性支撑,已引起广泛... 详细信息

在传统控制方式下,柔性直流输电(voltage source converter based high voltage direct current,VSC-HVDC)系统换流站难以有效参与电网动态调节,而虚拟同步电机技术通过合适的控制设计使得换流器单元能够为系统提供惯性支撑,已引起广泛关注。首先结合VSC-HVDC系统数学模型,分析换流站等效为同步电机的可行性,给出基于虚拟同步电机技术的换流站控制方案。其次,针对整流侧换流站,在动态过程中将逆变侧等效为一个恒功率负载,建立虚拟同步电机内环和电压外环的小信号数学模型,分析并给出一种系统化的控制参数设计方法。最后,通过仿真分析验证文中理论分析的正确性和参数设计方法的有效性。

关键词：柔性直流输电虚拟同步电机整流站小信号模型参数设计

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