21、电力基础设施的未来之路:ICT的机遇与挑战

电力基础设施的未来之路:ICT的机遇与挑战

1. 可再生能源与分布式发电

可再生能源并非都在大规模场所开发,许多现有的太阳能、小型风能和水能发电直接接入配电网,这是分布式发电趋势的一部分,小型热电联产是重要驱动力。分布式发电改变了配电网的角色,需要适应双向电力流动,并可能参与供需平衡。随着企业甚至家庭在某些时刻可能成为净电力生产者,配电网需改变功能以适应小型分布式发电站的双向电力流动,这就需要对电网进行更灵活的控制,因此分布式发电常与智能电网概念相关联。

1.1 智能电网与微电网

在智能电网中,信息通信技术(ICT)比现有电力基础设施更深入地融入电网,为用户提供更多功能,支持分布式发电,并为消费者提供新服务。生产者、消费者、供应公司和网络管理者的角色也会发生重大变化。进一步发展是创建微电网,它包括分布式发电、储能和可控负载的本地网络,可作为单一聚合负载或发电站运行。微电网甚至能在主电网中断时以孤岛模式运行,并有助于主电网的黑启动能力。分布式发电单元可由所有者运营,也可聚合为虚拟发电厂,由电力公司等作为单一单元运营,但用户可对发电单元的使用设置限制。

1.2 ICT在电力基础设施中的角色

上述趋势使ICT在电力基础设施中的作用显著增加,最终ICT将完全融入电力基础设施,没有ICT电力基础设施将无法运行。竞争和市场整合要求在更多方之间更频繁、更接近实时地交换大量数据,如网络流量预测。有组织的电力交易通过互联网进行,市场整合和拥堵管理在此基础上进一步发展,因此对广域监测系统(WAMS)等大型创新ICT应用的需求不断增长。分布式发电也离不开ICT在网络和发电机控制、市场运营、计量和计费等方面的重要作用。此外,电力网络公司实施ICT可降低成本

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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