29、能源系统中的随机模型优化与人工智能应用

能源系统中的随机模型优化与人工智能应用

1. 微电网分析

微电网由热机、光伏系统、电化学储能系统以及关键和可中断负载组成。对其分析从确定性和随机视角出发，结合多个实例，考虑不同运行状态，涉及发电容量、与上游网络的能量交换以及运行限制等方面。

2. 电池控制优化

有研究提出从随机视角优化电池控制的方法，用于自消费和一次频率控制。该方法先优化频率的一次控制，再纳入电池自消费使用，通过线性充电策略调节电池荷电状态，同时包含基于规则的自消费策略，以优化高峰时段的电池功率储备。

3. 其他相关研究

• 有关于燃气轮机绝缘子元启发式优化的完整研究。
• 推荐参考通过交叉分解进行热力发电多周期优化规划的模型。

4. 能源与预测模型

4.1 光伏电站能源需求预测

有模型用于预测光伏电站的能源需求，通过分析发电机风速测量的时间序列，运用物理混合人工神经网络优化风力发电场的能源生产运营成本，以实现可再生能源在智能电网应用中的优化管理。

4.2 考虑风能随机性和间歇性的模型

部分研究将风能的随机性和间歇性纳入模型，开发包含数据分析、数据预处理、参数优化和风速预测模块的实例，用于风电场设计中的时间序列分析、管理和决策。

4.3 风速预测模型

• 有研究开发了 10 - 30 分钟间隔的风速预测混合模型，基于关联时间序列的部分函数分解，使用反向传播神经网络进行预测，并提出优化初始阈值和权重的算法。
• 还有研究提出结合数据预处理策略、优化模型、无负限制理论和多个预测模型的组合模型，使用准牛顿算法优化单个模型的权重系数，强调混合模型在超短期风速预测中的应用。

4.4 能源需求预测的机器学习算法评估

有研究评估了基于监测的机器学习算法在预测各种能源（风能、太阳能和热能）需求方面的重要性，通过比较研究确定方法的有效性，结论表明贝叶斯正则化反向传播神经网络和列文伯格 - 马夸尔特反向传播神经网络在预测方面表现出色，相关性高达 0.971。

4.5 可再生能源系统设计与优化

有研究提出设计可持续的混合可再生能源系统和反渗透海水淡化系统，先使用神经网络进行预测，评估可再生能源需求和水需求，再通过多准则优化和扩展数学规划最小化年度总成本和温室气体排放，随机部分还评估电力供应潜在损失的概率，以说明方案的可持续性。

4.6 基于人工智能的货物需求预测

有文献对使用人工智能的货物需求预测技术进行分析，评估基于人工智能的货物预测模型的性能和研究空白，预测模型的精度取决于参数数量、模型架构、输入组合、激活函数、网络训练算法和其他影响输入的外生变量。

4.7 全球太阳能能源预测

有研究提出基于天空条件（晴空/晴天、朦胧天空、部分多云/朦胧天空和完全多云/朦胧天空）的模糊逻辑、人工神经网络和自适应模糊神经推理系统等智能建模技术，用于预测全球太阳能能源，结果表明自适应模糊神经推理系统在光伏短期预测中表现更优。

4.8 风速短期预测

有研究基于卷积神经网络开发了用于风力发电模型中风速短期预测的算法，并与四种基于人工智能的算法进行比较，通过传统指标（如平均绝对误差和均方根误差）表明该方法具有良好的效率。

下面用表格总结能源与预测模型相关研究：
|研究内容|方法/模型|应用场景|
| ---- | ---- | ---- |
|光伏电站能源需求预测|物理混合人工神经网络|智能电网中可再生能源管理|
|考虑风能随机性和间歇性的模型|数据分析、预处理、参数优化和风速预测模块|风电场设计|
|风速预测（10 - 30 分钟间隔）|混合模型（部分函数分解 + 反向传播神经网络）|风力发电|
|风速预测（组合模型）|数据预处理、优化模型、无负限制理论和多个预测模型组合|超短期风速预测|
|能源需求预测评估|机器学习算法（贝叶斯正则化反向传播神经网络、列文伯格 - 马夸尔特反向传播神经网络）|各种能源需求预测|
|可再生能源系统设计|神经网络预测 + 多准则优化和扩展数学规划|可持续混合可再生能源系统和海水淡化系统|
|货物需求预测|人工智能模型|货物需求预测|
|全球太阳能能源预测|模糊逻辑、人工神经网络、自适应模糊神经推理系统|光伏短期预测|
|风速短期预测|卷积神经网络算法|风力发电模型|

5. 能源计算与数学规划

5.1 混合整数非线性规划优化

有研究同时使用 Quesada Grossman 算法和禁忌搜索，通过异构并行结构优化混合整数非线性规划模型。开发算法间的通信系统，交换重要信息，如从禁忌搜索获取 Quesada Grossman 算法解的上界，通过调整上界更新模型线性化，减少搜索空间，结果显示该方法在这类模型中具有快速收敛和高精度的特点。

5.2 多智能体系统和智能微电网综述

有文献对多智能体系统和智能微电网面临的主要问题和挑战进行综述，考虑未来应用，关注新兴场景中可再生能源的整合，提出多个组合优化问题，这些问题将在未来几年得到改进和讨论。

5.3 机器学习模型在能源系统优化中的应用

有文章分析了机器学习模型在能源系统优化中的应用，并提出新的模型和应用分类方法。结论表明，混合机器学习模型在电力系统中的准确性、鲁棒性、精度和通用性有显著提高。

5.4 未来智能电网研究综述

有研究对未来智能电网中智能应用的现状和发展进行了总体描述，分析了可再生能源和储能系统在电网中的整合，回顾了需求响应和能源管理方法，以及重要的自动化范式和领域标准。

5.5 分布式发电系统优化模型分类

有文献将应用于分布式发电系统的优化模型分为自主和独立系统（连接到网络），特别强调人工智能、混合算法和粒子群优化的应用，分析的模型考虑了最大化系统可靠性和/或最小化运营和资源成本的目标函数。

5.6 软计算在能源领域的应用

有研究对软计算在能源领域问题中的应用进行了广泛分析，重点关注热交换器的分析、设计和控制，强调使用人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑和聚类分析等经典工具，该研究是热工程领域的优秀参考资料。

5.7 云计算中虚拟机位置的双层优化

有关于云计算中虚拟机位置双层优化的有趣应用研究。

下面是能源计算与数学规划相关研究的流程图：

graph LR
    A[混合整数非线性规划优化] --> B[使用QG算法和禁忌搜索]
    B --> C[开发通信系统交换信息]
    C --> D[更新模型线性化和减少搜索空间]
    E[多智能体系统和智能微电网综述] --> F[分析问题和挑战]
    F --> G[考虑未来应用和可再生能源整合]
    H[机器学习模型在能源系统优化中的应用] --> I[分析应用并提出分类方法]
    I --> J[得出混合模型优势结论]
    K[未来智能电网研究综述] --> L[描述现状和发展]
    L --> M[分析整合和管理方法]
    N[分布式发电系统优化模型分类] --> O[分为自主和独立系统]
    O --> P[强调AI、混合算法和PSO应用]
    Q[软计算在能源领域的应用] --> R[分析热交换器等问题]
    R --> S[强调经典工具使用]
    T[云计算中虚拟机位置的双层优化] --> U[进行相关研究]

能源系统中的随机模型优化与人工智能应用

6. 能源与建筑

6.1 土 - 结构相互作用能量问题

为解决土 - 结构相互作用能量问题，涉及桩到地质环境的复杂荷载传递机制，将粒子群优化算法和反向传播算法结合，创建具有局部和全局搜索能力的强大混合训练模型，用于预测轴向受载桩的荷载变形中能量的影响。

6.2 城市能源可持续性

有研究分析了人工智能在智慧城市能源可持续性中的应用，讨论了智能计量和非侵入式负载监测作为分析电器用电情况的替代方法，还提出了混合遗传算法，通过多目标优化模型结合大数据分析元素，分析学习多核向量机。

6.3 爆破诱发地面振动预测

有研究提出了一种具有强大性能的混合人工智能模型，用于预测台阶爆破诱发的地面振动。该模型结合了人工神经网络、萤火虫算法、分类与回归树、k - 最近邻和支持向量机。通过越南某采石场的 83 次爆炸试验，评估地面振动危险，结果表明该组合在预测爆破诱发地面振动方面提供了可靠结果。

6.4 露天矿边坡失稳预测

有基于遗传算法和 M5Rules 算法杂交的人工智能方案，用于预测露天矿边坡失稳。该方案通过 Geo - Studio 软件应用于越南某露天矿的 450 个边坡观测数据，结果表明该技术在边坡稳定性分析中具有鲁棒性和可靠性。

以下是能源与建筑相关研究的表格总结：
|研究内容|方法/模型|应用场景|
| ---- | ---- | ---- |
|土 - 结构相互作用能量问题|粒子群优化算法 + 反向传播算法|轴向受载桩的荷载变形能量影响预测|
|城市能源可持续性|混合遗传算法（GA - SVM - MKL）+ 多目标优化模型|智慧城市能源可持续性分析|
|爆破诱发地面振动预测|人工神经网络 + 萤火虫算法 + 分类与回归树 + k - 最近邻 + 支持向量机|采石场爆破地面振动预测|
|露天矿边坡失稳预测|遗传算法 + M5Rules 算法|露天矿边坡稳定性分析|

7. 能源管理

7.1 能源消耗管理

在高效能源消耗管理中，应用萤火虫算法和遗传算法。遗传算法利用照明、温度和空气质量等信息，在智能建筑中以最小的能源消耗最大化用户舒适度。研究强调需要对建筑物的供暖能源需求进行初步预测，通常可通过动态模拟软件实现。

7.2 建筑物供暖能源需求预测

有研究通过基于建筑物热平衡的神经网络和动态模拟软件，预测建筑物的供暖能源需求。网络训练基于 TRNSYS 环境中的能源数据库，该数据库依据七个欧洲国家的建筑能源标准和要求建立。

7.3 风能系统决策模型

有研究提出基于群体智能和数据预处理优化的风能发电系统决策模型。该模型包括风能潜力分析和风速预测两个模块，前者通过群体智能优化威布尔分布评估可用风能，后者通过信息再处理消除时间序列噪声，细化能源需求预测模型。

7.4 能源系统优化

有研究展示了监督和迁移学习技术在优化能源系统方面的潜力。创建基于监督学习技术（人工神经网络）的替代模型，避免计算密集的实际工程模型。提出混合帕累托优化方法，结合替代模型和实际工程模型，以净现值和网络集成水平为目标函数，在保持精度的同时加速优化过程。

7.5 能源系统与电力市场运营

有研究从整体视角使用人工智能，提出能源平台的架构逻辑，为通过人工智能开发可控能源平台提供技术和经济替代方案，并应用于基于大规模分布式可再生能源的能源市场研究。采用建设性和归纳性方法，利用欧盟 Horizon 2020 项目和芬兰国家创新项目的聚合数据构建人工智能能源平台的概念理论。

7.6 可再生混合能源系统管理策略

有研究分析了适用于基于氢气备用的可再生混合能源系统（光伏、风能、氢气）的多种能源管理策略，纳入了文献中关于可再生能源系统混合化的重要技术和经济优化标准，评估强调需要明确最重要的标准，以定义此类系统的高效管理策略。

7.7 混合光伏/风能/电池系统优化

有研究将混合光伏/风能/电池系统的优化问题视为具有经济、技术和环境限制的多目标问题，引入网络功率吸收概率参数。模型结果应用于住宅和农业负载，表明该技术比粒子群优化技术具有更高的精度、更快的收敛速度和更少的计算时间。

7.8 可再生能源研究综述

有研究对风能、太阳能、地热能、水能、海洋能、生物能、氢能和混合能源等前沿研究进行分析，全面研究了独特的人工智能和混合算法在能源资源研究和开发中的作用。

7.9 住宅可再生能源管理

有研究提出一种基于两级模糊逻辑控制器和决策限制及相应灵敏度分析的灵活分配策略，用于住宅可再生能源管理和发电成本控制。该模型应用于南海的混合系统，实现了电力供应和制冷需求的最大协同作用，为实时系统展示了更好的可靠性、经济性和响应速度。

7.10 混合可再生能源系统管理

有研究基于明确考虑不确定性，将储能系统运行的规划问题表述为两阶段随机规划模型，后转化为基于多个等效场景的混合整数线性规划问题。

7.11 综合系统长期运行规则探索

有研究通过考虑水库入流和光伏能源不确定性的随机优化模型，探索综合系统的长期运行规则。多目标优化模型最大化总能源生产和系统可靠性，应用动态规划通过线性拟合方法获得最优轨迹，最后使用模拟优化规则参数。

7.12 经济货物调度问题

有研究通过蝙蝠算法解决考虑阀点效应的经济货物调度问题。

以下是能源管理相关研究的流程图：

graph LR
    A[能源消耗管理] --> B[应用萤火虫算法和遗传算法]
    B --> C[最大化用户舒适度并最小化能耗]
    D[建筑物供暖能源需求预测] --> E[基于热平衡的神经网络和动态模拟软件]
    E --> F[预测供暖能源需求]
    G[风能系统决策模型] --> H[群体智能和数据预处理优化]
    H --> I[风能潜力分析和风速预测]
    J[能源系统优化] --> K[监督和迁移学习技术]
    K --> L[创建替代模型和混合帕累托优化]
    M[能源系统与电力市场运营] --> N[人工智能整体视角]
    N --> O[提出能源平台架构逻辑]
    P[可再生混合能源系统管理策略] --> Q[分析多种管理策略]
    Q --> R[明确重要标准]
    S[混合光伏/风能/电池系统优化] --> T[多目标优化问题]
    T --> U[引入网络功率吸收概率参数]
    V[可再生能源研究综述] --> W[分析多种能源研究]
    W --> X[研究人工智能和混合算法作用]
    Y[住宅可再生能源管理] --> Z[两级模糊逻辑控制器和灵敏度分析]
    Z --> AA[实现电力与制冷协同]
    AB[混合可再生能源系统管理] --> AC[两阶段随机规划模型]
    AC --> AD[转化为混合整数线性规划问题]
    AE[综合系统长期运行规则探索] --> AF[随机优化模型]
    AF --> AG[多目标优化和动态规划]
    AH[经济货物调度问题] --> AI[蝙蝠算法]

8. 总结

在能源系统及相关系统的分析中，随机模型的优化是研究的重点。众多研究提出了复杂的数学模型，这些模型在计算求解上具有较高难度（NP 难问题）。为解决这些问题，作者们主要采用新兴的混合算法和人工智能方法相结合，以实现最优解。机器学习技术在能源系统的设计和运行中具有重要的应用价值。

这一领域的研究为能源行业及相关领域（如制造业、设计和预测模型构建）的新方法和随机优化算法的发展提供了广阔的可能性。人工智能和机器学习是应对该领域日益增长的复杂性的最有前途的替代方案。随机优化在各类复杂系统的分析中至关重要，考虑随机性使解决方案更加贴近实际，从而使相关决策更具实用性。数学规划这一领域无疑蕴含着巨大的潜力。