面向能源互联网的零碳园区智能感知设备优化规划方法

摘要：

面向能源互联网的零碳园区以新能源为主体,汇集了高比例风/光/生物质等可再生能源、氢发电、煤电等能源形式.然而,目前零碳园区设备数据状态感知研究较少.为合理规划零碳园区中用于数据收集与分析的智能感知设备,保证零碳园区能源系统可靠、安全、优质、低碳和经济运行,提出一种面向能源互联网的零碳园区智能感知设备优化规划方法.首先,分析零碳园区状态感知设备的要求,制定了智能感知设备优化规划的原则,考虑投资成本、维护成本、故障成本等方面,提出了零碳园区智能感知设备优化规划的数学模型;其次,为实现所制定数学模型的准确求解,提出一种灰狼-教与学混合优化(grey wolf and teaching-learning hybrid optimization,GWO-TLBO)算法;最后,以一个零碳园区的实际案例作为仿真验证,验证了文章所提出的零碳园区智能感知设备优化规划方法可显著降低生命周期成本,与现有智能算法的对比实验表明所提出的GWO-TLBO算法具有较高的求解精度.

关键词：零碳园区、智能感知设备、优化规划、能源互联网、灰狼-教与学混合优化算法

所属期刊栏目：43

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网有限公司总部科技项目5400-202128572A-0-5-SF

在线出版日期：2022-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：47-55