山西大学王秀丽，迎来2024年第2篇SCI！
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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AIP Advances
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Optimized low carbon scheduling strategy of integrated energy sources considering load aggregators
Wang X.L.; Guo H.; Wen F.; Wang K.
Published：2024-04-01
DOI：10.1063/5.0190409
研究背景
当前，随着可再生能源的大规模应用，全球低碳能源发展战略逐渐展开。然而，可再生能源的大量涌入导致电力系统的不稳定性增加，因此有必要对能源进行有效的调度策略和管理机制。在这一背景下，本文讨论了包括电力/热能/储能在内的综合能源系统（EHSIES）。
研究内容
论文提出了一种优化的低碳调度策略，以解决EHSIES中的问题。首先，采用模拟退火和改进的剖面系数相结合的有序聚类方法，用于近似负载演化数量。其次，提出了一种基于层次聚类算法和K-means++的混合负载聚类算法，并得到四种负载场景。第三，提出了一种基于混合策略的改进哈里斯鹰优化（IHHO）算法，并解决了EHSIES模型。最后，在考虑历史合规性和负载聚合管理的动态碳交易机制前提下，讨论了参与EHSIES的灵活电负载和热负载的调度策略，并通过CPLEX进行求解。
研究意义
研究结果显示，IHHO的解决时间比粒子群优化（PSO）和哈里斯鹰优化（HHO）分别降低了50%和33.3%，迭代次数分别降低了76.6%和56.25%。此外，在EHSIES调度中考虑灵活负载聚合商和基于合规性的动态碳交易机制，可以有效降低实际运营成本27.37%，源端能源溢出率68.75%，碳排放量51.92%，提高EHSIES的运营效率和经济效益。
通过这项研究，我们看到了在低碳能源发展中的新思路和解决方案，为未来能源管理提供了有益的参考和指导。
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