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基于并行ADMM的分布式电-气系统多目标协同优化.pdf

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简介：
本文提出了一种基于并行交替方向乘子法（ADMM）的算法，用于解决分布式电-气系统的多目标协同优化问题。通过该方法，能够高效地协调电力和天然气网络中的资源分配与调度，实现系统运行成本最小化及可靠性最大化的目标。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为参与者提供丰富的学习资源和交流机会，帮助大家在各自的领域内成长和发展。通过定期的活动与讨论，大家可以互相分享知识、经验和见解，共同进步。（注：此处重写时去掉了原文中可能存在的联系方式及链接信息）

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  • 基于并行ADMM的分布式电-气系统多目标协同优化.pdf
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    本文提出了一种基于并行交替方向乘子法（ADMM）的算法，用于解决分布式电-气系统的多目标协同优化问题。通过该方法，能够高效地协调电力和天然气网络中的资源分配与调度，实现系统运行成本最小化及可靠性最大化的目标。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为参与者提供丰富的学习资源和交流机会，帮助大家在各自的领域内成长和发展。通过定期的活动与讨论，大家可以互相分享知识、经验和见解，共同进步。（注：此处重写时去掉了原文中可能存在的联系方式及链接信息）
     
  • 基于目标级联分析法的多区域电力系统的分布式优化调度.pdf
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    本文提出了一种基于目标级联分析法的新型策略，专门用于解决多区域电力系统中的分布式优化调度问题。通过这种方法，可以有效提高系统的运行效率和经济性，并增强其灵活性与稳定性。该文详细探讨了算法的设计原理、实现步骤及其在实际案例中的应用效果。 基于目标级联分析法的多区域电力系统分散优化调度是电力系统优化技术中的一个重要方法。该方法通过将集中优化模型解耦为多个独立的小问题，实现了多区域经济调度的目标，并提高了系统的运行效率与可靠性。 本段落首先概述了当前电力系统优化领域的现状和挑战，随后深入探讨了多区域电力系统的经济调度难题。传统的方法在解决此类问题时存在计算复杂度高、收敛速度慢等问题。因此，我们提出了一种基于目标级联分析法的分散化解决方案：通过引入直流潮流模型下的电压相角作为耦合变量，将集中优化模型分解为多个独立子区域的问题进行求解，并由上层协调器统一调度各个区域的结果。 该方法的主要优势在于其快速收敛速度和高精度计算能力，在实际应用中表现出显著的优势。我们通过对两个不同规模的电力系统案例进行了验证性分析，证明了这种方法的有效性和可靠性。这一创新性的策略有助于克服多区域经济调度问题，并进一步提升整个系统的运行效率与稳定性。 在电力系统优化领域内，目标级联分析法因其能够将复杂难题简化为易于处理的小型子任务而备受青睐。它已经在多个方面得到了广泛应用并取得了显著成果。本段落深入探讨了基于该方法的分散化调度策略，并提出了一套实用的解决方案；同时通过具体案例展示了其优越性能。 我们希望这项研究能推动电力系统优化技术的进步，进一步增强系统的运行效率与可靠性。随着电力网络变得越来越复杂和庞大，相应的优化需求也在不断增加，而本段落所提出的方案正是应对这一挑战的有效途径之一。
     
  • 基于自适应步长ADMM的电-气混合系统多时间尺度优化调度
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    本研究提出一种基于自适应步长交替方向乘子法（ADMM）的算法，专门用于电-气混合系统的多时间尺度优化调度问题，有效提高了计算效率和调度精度。 随着微型燃气轮机及基于其技术的热电联供单元的应用日益广泛，电力与天然气系统之间的联合优化调度变得越来越重要。为解决此类系统的优化调度问题，提出了一种双层多时间尺度框架进行优化调度。考虑到各子系统间信息不透明的特点，在上层采用日前预测数据和自适应步长交替方向乘子法（ADMM），建立了一个以降低总成本为目标的分布式日前优化模型；在下层则基于短期预测数据，构建一个遵循日前调度方案、应对可再生能源与负荷波动的实时调度模型。通过实例分析验证了所提出的电力-天然气混合系统优化调度框架和方法的有效性。
     
  • 分布式多智能体系统的协同控制
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    《分布式多智能体系统的协同控制》一书专注于研究如何通过局部交互实现大规模智能体系统的一致性和任务完成。本书深入探讨了分布式算法、网络拓扑结构以及鲁棒性等关键技术，为解决复杂环境下的协作问题提供了理论基础与实践指导。 一本关于分布式MATLAB程序实现的英文原版书籍。
     
  • 用于交直流互联电网分布式最优潮流求解的同步ADMM方法.pdf
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    本文提出了一种应用于交直流互联电网中的同步交替方向乘子法（S-ADMM），以解决分布式最优潮流问题。该方法能有效提升计算效率和系统稳定性，适用于大规模复杂电力网络分析与优化。 本段落探讨了一种适用于大规模多区域交直流互联电网的分布式最优潮流问题，并提出了同步交替方向乘子法（Synchronous Alternating Direction Method of Multipliers, SADMM）作为解决方案。 1. 分布式最优潮流(Distributed Optimal Power Flow, Distributed OPF)：传统最优潮流计算通常需要收集整个电力网络的信息。但在存在多个调度中心的情况下，这可能导致信息泄露和安全问题。分布式最优潮流通过将电网分区，并在各个区域独立进行计算的方式解决了这一问题，同时保证了系统整体的最优性。 2. 交直流互联电网(ACDC Interconnected Power Grid)：现代电网中既有交流（AC）也有直流（DC）设备共存的情况日益增多，这使得系统的管理和优化变得更加复杂。通过转换站实现的电能从一种形式到另一种形式的转变是这种混合系统的关键特性。 3. 同步交替方向乘子法(SADMM)：SADMM是一种分布式算法，在没有中央协调的情况下也能有效解决具有分离结构的问题。它基于交替方向乘子法（ADMM）的思想，但增加了区域间的并行同步计算能力。 4. 分布式系统模型建立：通过复制联络线到相邻分区，并引入边界变量一致性约束来构建交直流互联电网的分布式最优潮流模型。这种建模方法允许每个区域保留本地信息的同时只分享必要的边界数据给邻近地区，从而保护了隐私和安全。 5. 直流线路处理策略：针对直流部分网络划分问题提出了特定的方法——保持换流站在各自区域内，并仅复制中间直流线路作为联络线来减少区间的交互需求并简化模型构造。 6. 改进的高斯赛德尔型ADMM(GS-ADMM)算法优化：通过采用迭代过程中相邻区域边界节点电压值加权平均的方式改进了GS-ADMM，从而提高了同步计算效率。 7. 惩罚因子选择策略：根据问题特性确定合理的惩罚因子取值以加速收敛速度。动态调整机制对于提高算法性能至关重要。 8. 实验验证与案例分析：通过大规模交直流互联电网和修改后的IEEE标准测试系统的实际应用情况，证明了所提出SADMM的有效性和准确性。 9. 关键技术指标评估：包括但不限于算法的收敛性、效率以及可扩展性的评价。这些是衡量一种优化方法性能的重要因素，并且与集中式算法进行了比较分析。 总之，这项研究通过采用分布式计算框架为多区域交直流互联电网提供了新的最优潮流求解策略，有助于提升电力系统的运行效率和安全性，对未来的电网设计和管理具有重要意义。
     
  • 关于含分布式电源配电网的多目标优化重构研究-论文
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    本文针对含有分布式电源的配电网进行分析，提出了一种基于多目标优化的网络重构策略，旨在提升电力系统的运行效率和稳定性。 含分布式电源的配电网多目标优化重构研究
     
  • 基于分布式电源的多目标粒子群无功优化及算法原理（MATLAB）
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    本文利用MATLAB软件，提出了一种基于分布式电源的多目标粒子群算法，旨在有效解决电力系统中的无功功率优化问题。通过详细阐述该算法的工作原理及其在提高电网运行效率和稳定性方面的应用价值。 利用MATLAB语言编程的粒子群算法对含有分布式电源的配电网进行多目标优化。
     
  • 风电分布式并网仿真研究：基于Matlab Simulink的火电与风电协同运行分析
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    本研究利用Matlab Simulink平台，深入探讨了火电机组与风力发电机组在电网中的协调工作模式，并进行了详细的仿真分析。 风电分布式并网模型的仿真实现：基于Matlab Simulink的火电厂与风电场协同运行研究以及基于Matlab Simulink的风电分布式并网模型仿真研究中的火电厂与风电场协同控制策略分析，探讨了风电分布式并网模型（Wind Farm Simulation Model）在Matlab simulink环境下的应用。该仿真系统包括2个火电厂和4个风电场，并通过15个节点来连接这些发电设施。 具体设置如下： - 火电方面：设定一号火电厂为Swing Bus，二号火电厂为PV Bus；汽轮机调节器可以控制励磁系统的运行方式。 - 风电方面：包括四个风力发电厂，其中各风电场的风速可设为常速或渐变两种情况。 此外，该仿真模型还满足以下条件： 1. 各个节点电压幅值符合电网的要求； 2. 系统内各个节点的电压和功率基本保持稳定无波动状态； 3. 负载消耗的有功、无功与设定的目标数值相匹配，确保系统的正常运行。
     
  • DMOSOPT: 基于代理的分布式MO-ASMO多目标优化算法控制器
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    DMOSOPT是一种创新性的基于代理的分布式多目标优化算法控制器，采用MO-ASMO策略，在复杂问题空间中实现高效且精确的解决方案搜索。 莫阿斯莫是MO-ASMO的独立版本，而MO-ASMO是一种基于代理的多目标优化算法。 快速入门：请运行ZDT1_MOASMO.py以开始您的第一次运行。有关更多关于MO-ASMO的信息，请阅读相关论文。如果您在自己的研究中使用该代码，请引用以下文献： Gong, W., Q. Duan, J. Li, C.Wang, Z.Di, A.Ye, C.Miao和Y.Dai (2016), 基于多目标自适应代理建模的大型参数估计优化，复杂的地球物理模型, 水资源研究。 52(3): 1984-2008. 提供了多个测试案例使用ZDT1功能。 以下是几个例子： - ZDT1_NSGA2.py：采用NSGA2算法进行优化。 - ZDT1_MOASMO.py：利用MO-ASMO进行优化。