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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無(wú)線(xiàn)傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

在當(dāng)今全球能源轉(zhuǎn)型的背景下，電力系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展成為了各國(guó)政府和能源公司的重要議題。為了實(shí)現(xiàn)可再生能源的大規(guī)模應(yīng)用，儲(chǔ)能技術(shù)被廣泛認(rèn)為是解決電力系統(tǒng)不穩(wěn)定性和間歇性的有效手段之一。然而，儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化對(duì)于實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性至關(guān)重要。

儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化涉及到多個(gè)方面，包括儲(chǔ)能設(shè)備的調(diào)度、能量管理策略的制定以及市場(chǎng)機(jī)制的設(shè)計(jì)等。在電力系統(tǒng)中，儲(chǔ)能設(shè)備可以通過(guò)儲(chǔ)能和釋放能量來(lái)平衡電力供需之間的差異，從而提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和靈活性。然而，儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行成本較高，因此如何在滿(mǎn)足電力需求的同時(shí)降低儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行成本成為了一個(gè)重要的問(wèn)題。

為了實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，需要制定合理的能量管理策略。能量管理策略可以通過(guò)優(yōu)化儲(chǔ)能設(shè)備的充放電策略來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度。例如，在電力需求高峰期，儲(chǔ)能設(shè)備可以通過(guò)釋放儲(chǔ)存的能量來(lái)滿(mǎn)足電力需求，從而避免了高成本的燃煤發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行。而在電力需求低谷期，儲(chǔ)能設(shè)備可以通過(guò)充電來(lái)儲(chǔ)存廉價(jià)的電力，以備不時(shí)之需。通過(guò)合理的能量管理策略，可以實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能系統(tǒng)的最優(yōu)運(yùn)行，從而降低系統(tǒng)的運(yùn)行成本。

除了能量管理策略，市場(chǎng)機(jī)制的設(shè)計(jì)也對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性起到了關(guān)鍵作用。在傳統(tǒng)的電力市場(chǎng)中，儲(chǔ)能設(shè)備的參與度較低，因此其經(jīng)濟(jì)效益無(wú)法得到充分發(fā)揮。為了解決這個(gè)問(wèn)題，一些國(guó)家和地區(qū)開(kāi)始探索新的市場(chǎng)機(jī)制，例如引入儲(chǔ)能容量市場(chǎng)和靈活性市場(chǎng)。儲(chǔ)能容量市場(chǎng)可以通過(guò)向儲(chǔ)能設(shè)備提供資金獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)鼓勵(lì)其提供備用容量，從而提高儲(chǔ)能設(shè)備的經(jīng)濟(jì)效益。而靈活性市場(chǎng)可以通過(guò)向儲(chǔ)能設(shè)備提供靈活性服務(wù)的獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)鼓勵(lì)其參與市場(chǎng)交易，從而提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。通過(guò)合理的市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì)，可以激勵(lì)儲(chǔ)能設(shè)備的參與度，從而提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

總之，儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化對(duì)于實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性至關(guān)重要。通過(guò)制定合理的能量管理策略和設(shè)計(jì)合理的市場(chǎng)機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度和參與度，從而降低系統(tǒng)的運(yùn)行成本。在未來(lái)的能源轉(zhuǎn)型中，儲(chǔ)能系統(tǒng)將扮演著越來(lái)越重要的角色，為電力系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

?? 部分代碼

%%%%%%%%% the signal components are crossing %%%%%%%%%%%%%%% this example is adopted from paper：Chen S, Peng Z, Yang Y, et al, Intrinsic chirp component decomposition by using Fourier Series representation, Signal Processing, 2017.clcclearclose allSampFreq = 100;t = 0:1/SampFreq:15;Sig1 = cos(2*pi*(0.23+15*t + 0.2*t.^2));IF1 = 15 + 0.4*t;amp2 = 0.5*cos(2*pi*0.3*t)+1;Sig2 = amp2.*cos(2*pi*(5*sin(pi/4*t) +5*t + 1.2*t.^2 ));IF2 = 5*pi/4*cos(pi*t/4) + 2.4*t + 5;Sig3 = cos(2*pi*(0.35+35*t - 0.8*t.^2));IF3 = 35 - 1.6*t;Sig = Sig1 + Sig2 + Sig3;figureset(gcf,'Position',[20 100 320 250]); ? ? ?set(gcf,'Color','w'); plot(t,Sig);xlabel('Time / Sec','FontSize',12,'FontName','Times New Roman');ylabel('Amplitude','FontSize',12,'FontName','Times New Roman');set(gca,'FontSize',12)set(gca,'linewidth',1);%% STFTwindow = 128;Nfrebin = 1024;figure[Spec,f] = STFT(Sig',SampFreq,Nfrebin,window);imagesc(t,f,abs(Spec)); axis([0 15 0 50]);set(gcf,'Position',[20 100 320 250]); ? xlabel('Time / Sec','FontSize',12,'FontName','Times New Roman');ylabel('Frequency / Hz','FontSize',12,'FontName','Times New Roman');set(gca,'YDir','normal')set(gca,'FontSize',12);set(gcf,'Color','w'); ?%% ridge extraction and smoothingbw = SampFreq/80;% the bandwidth of the TF filter for ridge extractionbeta1 = 1e-4; % beta1 should be larger than the following betanum = 3; % the number of the componentsdelta = 20;[fidexmult, tfdv] = extridge_mult(Sig, SampFreq, num, delta, beta1,bw,Nfrebin,window);figureset(gcf,'Position',[20 100 640 500]); ? ? ?set(gcf,'Color','w'); plot(t,f(fidexmult),'linewidth',3); % detected ridge curvesxlabel('Time / Sec','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');ylabel('Frequency / Hz','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');set(gca,'FontSize',24)set(gca,'linewidth',2);axis([0 15 0 50]);%% ridge path regrouping (RPRG)% the RPRG algorithm is developed to extract ridge curves of crossed signal modes% more details about the RPRG can be found in paper: Chen S, Dong X, Xing G, et al, Separation of Overlapped Non-Stationary Signals by Ridge Path Regrouping and Intrinsic Chirp Component Decomposition, IEEE Sensors Journal, 2017.thrf = length(f)/30;[findex,interset] = RPRG(fidexmult,thrf);figureset(gcf,'Position',[20 100 640 500]); ? ? ?set(gcf,'Color','w'); plot(t,f(findex),'linewidth',3);xlabel('Time / Sec','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');ylabel('Frequency / Hz','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');set(gca,'FontSize',24)set(gca,'linewidth',2);axis([0 15 0 50]);%% parameter settingalpha = 1e-5; beta = 1e-5; % this parameter can be smaller which will be helpful for the convergence, but it may cannot properly track fast varying IFsiniIF = curvesmooth(f(findex),beta); % the initial guess for the IFs by ridge detection; the initial IFs should be smooth and thus we smooth the detected ridgesvar = 0;% noise variancetol = 1e-8;%tic[IFmset IA smset] = VNCMD(Sig,SampFreq,iniIF,alpha,beta,var,tol);tocfigureset(gcf,'Position',[20 100 640 500]); ? ? ?set(gcf,'Color','w'); plot(t,iniIF(:,:),'linewidth',3); % initial IFsxlabel('Time / Sec','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');ylabel('Frequency / Hz','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');set(gca,'FontSize',24)set(gca,'linewidth',2);axis([0 15 0 50]);%% Relative errors of the initial IFs ? iniRE1 = ?norm(iniIF(1,:)-IF1)/norm(IF1) ? iniRE2 = ?norm(iniIF(2,:)-IF2)/norm(IF2) ? iniRE3 = ?norm(iniIF(3,:)-IF3)/norm(IF3)%% estimated IFfigureplot(t,[IF1;IF2;IF3],'b','linewidth',3) % true IFshold onplot(t,IFmset(:,:,end),'r','linewidth',3) % finally estimated IFsset(gcf,'Position',[20 100 640 500]); ? xlabel('Time / Sec','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');ylabel('Frequency / Hz','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');set(gca,'YDir','normal')set(gca,'FontSize',24);set(gca,'linewidth',2);set(gcf,'Color','w'); ?axis([0 15 0 50])%% Relative errors of the finally estimated IFs ? RE1 = ?norm(IFmset(1,:,end)-IF1)/norm(IF1) % one can find that the accuracy of the finally estimated IFs is significantly improved compared with the initial IFs ? RE2 = ?norm(IFmset(2,:,end)-IF2)/norm(IF2) ? RE3 = ?norm(IFmset(3,:,end)-IF3)/norm(IF3)%% Reconstructed modesfigureset(gcf,'Position',[20 100 640 200]); ? ? ?set(gcf,'Color','w'); plot(t,smset(1,:,end),'linewidth',2) ?% estimated modehold onplot(t,Sig1 - smset(1,:,end),'k','linewidth',2) ?% estimation errorshold onplot(t,IA(1,:),'r','linewidth',3) % estimated IAsxlabel('Time / Sec','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');ylabel('m1','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');set(gca,'YDir','normal')set(gca,'FontSize',24);set(gca,'linewidth',2); ?axis([0 15 -1.5 1.5])figureset(gcf,'Position',[20 100 640 200]); ? ? ?set(gcf,'Color','w'); plot(t,smset(2,:,end),'linewidth',2) ?% estimated modehold onplot(t,Sig2 - smset(2,:,end),'k','linewidth',2) ?% estimation errorshold onplot(t,IA(2,:),'r','linewidth',3) % estimated IAsxlabel('Time / Sec','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');ylabel('m2','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');set(gca,'YDir','normal')set(gca,'FontSize',24);set(gca,'linewidth',2); ?axis([0 15 -2 2])figureset(gcf,'Position',[20 100 640 200]); ? ? ?set(gcf,'Color','w'); plot(t,smset(3,:,end),'linewidth',2) ?% estimated modehold onplot(t,Sig3 - smset(3,:,end),'k','linewidth',2) ?% estimation errorshold onplot(t,IA(3,:),'r','linewidth',3) % estimated IAsxlabel('Time / Sec','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');ylabel('m3','FontSize',24,'FontName','Times New Roman');set(gca,'YDir','normal')set(gca,'FontSize',24);set(gca,'linewidth',2); ?axis([0 15 -1.5 1.5])

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 王穎.面向復(fù)雜不確定性的電力系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化研究[D].東南大學(xué),2018.

[2] 邱再森.儲(chǔ)能規(guī)劃及不同運(yùn)行模式下經(jīng)濟(jì)性研究[D].鄭州大學(xué)[2023-10-12].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.109662.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線(xiàn)調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線(xiàn)線(xiàn)性陣列分布優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線(xiàn)優(yōu)化

5 無(wú)線(xiàn)傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合