智能微电网研究(Python&Matlab代码实现)

简介: 智能微电网研究(Python&Matlab代码实现)

💥1 概述

摘要:随着小型可再生能源发电机的出现,将我们的能源系统从分级设计转变为一组几乎独立的微电网的想法变得可行。智能微电网概念在针对负荷平衡、定价、消费者集成和家庭自动化的研究和工程中面临着若干挑战。在本文中,我们首先概述了这些挑战,并提出了针对所发现问题的方法。虽然针对特定领域存在有前景的算法,但发现缺少专门针对智能微电网的集成。因此,本文提出了一种体系结构,该体系结构集成了所提出的方法,并定义了识别的组件(如发电机、存储、智能设备)之间的接口。


文献来源:


 分布式可再生能源生产的趋势带来了新的挑战。可再生能源通常依赖于天气,因此导致难以管理的可变能源生产。然而,它们是未来智能电网的一个重要组成部分,因此有很多努力使这些资源更高效。未来的智能电网不仅必须整合分布式可再生能源,还必须整合信息和通信技术(ICT)进行管理和控制。目前,信息和通信技术的集成是通过安装智能电表完成的,这将打开一个新的应用领域。

                                              图3:联网智能微电网展望

📚2 运行结果

部分代码:

% One Week
figure('Position', [100, 100, 600, 400]);
plot(ideal_solar(1:168), 'g.-');
hold on;
plot(real_solar(1:168), 'r.-');
title({'Comparision of Ideal and Real PV Value',' (1991-01-01~1991-01-07)'});
ylabel('Energy (Wh)');
xlabel('Hour');
legend('ideal PV', 'real PV', 'Location', 'southoutside','Orientation','horizontal');
% One Year
figure('Position', [100, 100, 600, 400]);
plot(ideal_solar, 'g.');
hold on;
plot(real_solar, 'r.');
title({'Comparision of Ideal and Real PV Value',' (1991-01-01~1991-12-31)'});
ylabel('Energy (Wh)');
xlabel('Hour');
legend('ideal PV', 'real PV', 'Location', 'southoutside','Orientation','horizontal');
% -------------------------------------------------------------------------
% Plot Different Models
% -------------------------------------------------------------------------
% 3 Scenarios
figure('Position', [100, 100, 600, 400]);
plot(cumsum(sp3_2), 'g.');
hold on;
plot(cumsum(sp8_2), 'r.');
title({'Comparision of 3 Scenarios and 8 Scenarios'});
ylabel('Cumulative Sum of Year-long Energy (Wh)');
xlabel('Hours');
legend('3S', '8S', 'Location', 'southoutside','Orientation','horizontal');
figure('Position', [100, 100, 600, 400]);
plot(cumsum(sp3_2), 'g.');
hold on;
plot(cumsum(sp3_3), 'r.');
title({'Comparision of 3 Scenarios with Repeating Second Stage or Not'});
ylabel('Cumulative Sum of Year-long Energy (Wh)');
xlabel('Hours');
legend('Repeat', 'Non-Repeat', 'Location', 'southoutside','Orientation','horizontal');
% plot difference
plot((sp3_2-sp3_3));
% plot with look day ahead
figure('Position', [100, 100, 600, 400]);
plot(cumsum(sp3_24), 'g.');
hold on;
plot(cumsum(sp3_2), 'r.');
title({'Comparision 1-hour Ahead and 24-hour Ahead in 3 scenarios'});
ylabel('Cumulative Sum of Year-long Energy (Wh)');
xlabel('Hours');
legend('24-hour Ahead', '1-hour Ahead', 'Location', 'southoutside','Orientation','horizontal');
plot((sp3_24-sp3_2));

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1] C. Avery, A. Beggs, S. Bikhchandani, and S. Board. A Survey of Auction Theory.

Economic Theory, 13(3):227—-286, February 2004.

[2] M.H. Albadi and E.F. El-Saadany. A summary of demand response in electricity mar-

kets. Electric Power Systems Research, 78(11):1989–1996, November 2008.

[3] T. Basar. Dynamic noncooperative game theory. Academic Press, 1995.

[Cle96] S. Clearwater, editor. Market-Based Control: A Paradigm for Distributed Resource

Allocation. World Scientific Publishing Company, 1996.

[4] R. Duan and G. Deconinck. Multi-agent model and interoperability of a market mecha-

nism of the Smart Grids. 2010 IEEE/IFIP Network Operations and Management Sym-

posium Workshops, pages 312–315, 2010.

[5] R. Duan and G. Deconinck. Market Mechanism of Smart Grids: Multi-agent Model

and Interoperability. In International Conference on Networking, Sensing and Control,

volume 0, pages 8–13, 2011.

[6] A.L. Dimeas and N.D. Hatziargyriou. Operation of a Multiagent System for Microgrid

Control. IEEE Transactions on Power Systems, 20(3):1447–1455, August 2005.

[7] R. Das, J.E. Hanson, J.O. Kephart, and G. Tesauro. Agent-human interactions in the

continuous double auction. In Proceedings of the International Joint Conferences on

Artificial Intelligence, 2001.  


🌈4 Python&Matlab代码、数据、文章讲解

相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机械视觉:原理、应用及Python代码示例
机械视觉:原理、应用及Python代码示例
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
人工智能:原理、应用与Python代码实现
人工智能:原理、应用与Python代码实现
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
m基于Yolov2深度学习网络的智能零售柜商品识别系统matlab仿真,带GUI界面
MATLAB 2022a中展示了YOLOv2目标检测算法的仿真结果,包括多张检测图像。YOLOv2是实时检测算法,由卷积层和全连接层构成,输出张量包含边界框坐标和类别概率。损失函数由三部分组成。程序使用75%的数据进行训练,剩余25%作为测试集。通过ResNet-50预训练模型构建YOLOv2网络,并用SGDM优化器进行训练。训练完成后,保存模型为`model.mat`。
14 2
|
2天前
|
Linux iOS开发 MacOS
pyinstaller---Python代码的打包神器,一键将python代码打包成exe可执行文件
pyinstaller---Python代码的打包神器,一键将python代码打包成exe可执行文件
|
2天前
|
数据挖掘 数据库
数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据
数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
MATLAB基于深度学习U-net神经网络模型的能谱CT的基物质分解技术研究
MATLAB基于深度学习U-net神经网络模型的能谱CT的基物质分解技术研究
|
3天前
|
存储 算法 搜索推荐
如何提升Python代码的性能:优化技巧与实践
本文将介绍如何通过优化技巧和实践方法来提升Python代码的性能。从避免不必要的循环和函数调用,到利用内置函数和库,再到使用适当的数据结构和算法,我们将深入探讨各种提升Python代码性能的方法,帮助开发者写出更高效的程序。
|
3天前
|
Python
python代码根据点坐标裁切图片
【4月更文挑战第19天】python代码根据点坐标裁切图片
11 2
|
4天前
|
存储 开发者 Python
优化Python代码中的内存占用:实用技巧与最佳实践
本文将介绍如何优化Python代码中的内存占用,通过实用技巧和最佳实践,有效减少内存消耗,提升代码性能和可扩展性。
|
4天前
|
数据采集 算法 数据可视化
MATLAB、R用改进Fuzzy C-means模糊C均值聚类算法的微博用户特征调研数据聚类研究
MATLAB、R用改进Fuzzy C-means模糊C均值聚类算法的微博用户特征调研数据聚类研究
11 1

热门文章

最新文章