导读:本文包含了混合调度策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:交直流混合微电网,经济调度,神经网络,预测误差
混合调度策略论文文献综述
于浩,秦文萍,魏斌,朱云杰,韩肖清[1]（2019）在《考虑预测误差的交直流混合微电网经济调度策略》一文中研究指出针对传统交直流混合微电网调度策略依赖日前预测的准确性,且忽略微电网日内调度的经济性等问题,提出了一种考虑预测误差的交直流混合微电网能量管理经济调度策略。该策略包括日前调度、日内预调度和日内调度3个阶段。在日前调度阶段根据日前预测,以微电网经济运行为目标调度微电网内可控单元。在日内预调度阶段引入神经网络作为日内调度模型,模拟新能源、负荷和微网内可控单元日内调度情况,训练日内调度模型,为日内调度做准备。在日内调度阶段根据日内超短期预测和日前预测,使用日内调度模型调度微电网可控单元。通过模拟新能源和负荷的波动情况,对交直流混合微电网进行日内经济调度。既保障了微电网与配电网之间联络线交互功率的一致性,又保障了微电网日内运行的经济性。最后在算例中通过日后最优调度验证了调度策略的经济性和有效性。(本文来源于《电网技术》期刊2019年11期）
马伟,王玮,吴学智,胡若男,燕立强[2]（2019）在《平抑光伏并网功率波动的混合储能系统优化调度策略》一文中研究指出提出了一种光伏(PV)的最大功率跟踪工作点控制和混合储能系统(HESS)协调平抑光伏并网功率波动策略,通过PV和HESS间的密切配合,能有效将PV并网功率波动抑制在电网可接受范围内。采用了多目标非线性约束模型对HESS中电池和超级电容的充放电功率进行优化调度,调度过程中充分考虑了HESS的寿命、偏离校正以及充放电效率;给出了基于滑动平均算法的PV的最大功率跟踪工作点动态控制方法。此外,采用K均值聚类算法构建了3种典型的PV功率波动场景,对所提策略和利用HESS平抑PV功率波动的传统策略进行了对比分析,结果表明:所提策略既能取得良好的平抑PV功率波动效果,还能降低HESS的运行损耗、延长其使用寿命。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年03期）
陈敬峰[3]（2018）在《含混合储能的独立型微电网系统控制与优化调度策略研究》一文中研究指出微电网系统是由负荷、分布式电源、电力电子变换器通过电气网络紧密集成的可控供电系统,其充分利用风/光资源进行本地化稳定供电,不但促进可再生能源发电的就地消纳,还能够提升本地供电系统的稳定性和经济性,是保障海岛或山区、农村等偏远地区稳定供电的有效途径,也是现代大型电力系统的重要补充手段。作为自治运行的小型电力系统,独立型微电网系统的首要任务是保持稳定运行,其次是在此基础上对其中的各类发电单元进行能量的优化调度,提升其经济性。独立型微电网系统的风、光发电单元出力受风速、光照强度、温度等自然条件因素影响较大,其输出功率具有波动性和间歇性,同时,用电负荷也是随机波动的,这些波动占整个微电网系统总功率的比例往往较高,对微电网的运行带来较大挑战,不但不利于系统稳定运行,而且对整个系统的能量优化调度也造成了较大的困难。因此,独立型微电网系统是否能够在最小化储能配置的条件下确保其稳定、经济运行,提升微电网系统的经济性,是微电网系统规模化应用的关键。如何建立科学合理的微电网系统模型,一体化地解决微电网系统的稳定性问题和能量优化调度问题?本文紧紧围绕这一关键技术问题,对独立型微电网系统的拓扑及数学建模、协调稳定控制、日前优化调度策略以及多时间尺度日内优化调度进行了深入的研究。论文主要研究内容包括以下几部分:(1)本文针对典型微电网系统架构描述其精准暂态建模面临的挑战,对其中的典型发电单元进行独立的静态与动态建模,对微电网系统中多个发用电单元不同的时间响应特性进行描述,给出微电网系统整体建模遇到的关键问题,以及针对外界随机扰动、多时间尺度特性、稳定域求解等关键问题进行探讨,为后续章节开展微电网系统的稳定控制奠定基础。(2)基于分层控制结构,在充分考虑独立型微电网系统中发用电能量偏差的动态特性的情形下,针对能量偏差的快动态分量,提出了一种基于多时间尺度的微电网电压/频率控制方法以及发用电功率波动快动态平抑与可再生能源消纳控制策略。该策略根据独立微电网电压/频率的动态特性,将电压/频率稳定区域划分为警告、紧急和合格区。通过初级功率控制和二级功率协调控制实现对净负荷功率缺额的有效补偿,快速平抑电压/频率的波动。进而通过微电网能量管理系统实现对系统的协调最优控制。(3)在实现独立型微电网系统的低成本稳定控制的基础上,针对独立微电网系统发用电能量偏差中的慢动态分量控制,提出了考虑系统平衡约束、能量型储能单元运行约束、分布式发电单元系统运行约束、备用容量约束以及叁相不平衡约束的含多种储能的独立微电网系统日前优化调度策略。在此基础上,将模糊理论与混沌粒子群算法所结合,提出基于模糊偏正的混沌粒子群算法,求解含多种储能的独立微电网系统日前优化调度问题。(4)针对可再生能源出力的随机性和间歇性导致常规可控机组的调节压力不断增大,微电网运行风险增加以及运行经济性差的问题,以微网运行收益为目标,提出“日前优化+日内滚动+准实时修正+实时协调控制”的多时间尺度优化调度策略。考虑到现有分布式可再生能源和分散负荷日前功率预测精度低的弊端,在日内滚动优化模型中引入可控机组启停计划偏差及负荷投切计划偏差等软约束,允许修正日前机组启停计划和负荷投切计划。在准实时协调控制中引入综合判据以决策分布式电源的调节优先级。在实时协调控制中,混合储能单元采用改进一阶低通滤波算法自适应地补偿秒级的不平衡功率,以进一步消纳系统的预测偏差功率,最终实现微网系统的稳定和经济化运行。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-10-01）
汪致洵,林湘宁,丁苏阳,刘畅,苏舒[4]（2018）在《适应于海岛独立微网的交直流混合风力发电系统及其优化调度策略》一文中研究指出独立海岛交直流微电网(independent island hybrid microgrid,IIHM)能有效解决海岛供电难题,但可再生能源出力的波动加剧了交直流子微网的功率不平衡情况,导致功率在传输变换过程中产生较大损耗。因此,该文设计了一种交直流无刷双馈风力发电机(hybrid brushless doubly-fedinduction generator,HBDFIG),通过主动调节发电机转速与控制绕组电流频率,可在发电侧将功率按一定比例直接分配到交流与直流子微网。在此基础上,以保障负荷全部供电为前提,以消耗海岛内发电燃料最少为目标,提出了含HBDFIG的IIHM优化发电调度策略。算例结果表明HBDFIG及其优化发电调度策略可减少功率在微网内的传输变换损耗,提高供电效率,延长常规燃料补给周期,降低海岛微网综合运行成本。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2018年16期）
赵莎莎[5]（2018）在《基于优化混合智能算法的云计算任务调度策略研究》一文中研究指出云计算的资源池,是由大量的性能不同的资源节点构成的,但是随着用户的数量逐渐增长,需求量也随之增加,如何高效地将大规模的云任务分配到有限的资源节点上,并实现负载均衡,是云计算需要研究的重要问题。任务调度是典型的NP完全问题,这就使群体智能算法成了众多学者用来探索解决云计算任务调度策略的研究热点。粒子群算法(PSO)是解决在云计算环境中工作流系统任务调度优化问题的主流智能算法之一。由于粒子群算法存在易陷入局部最优,导致调度方案的执行时间与费用较高的缺陷,因此本论文针对传统自适应惯性权重的粒子群任务调度算法进行了优化,通过精确描述粒子状态,提高了惯性权重的自适应性,并提出了通过改进单个粒子的成功值计算方式的任务调度算法。改进后的自适应惯性权重可以更精确地调整粒子的速度,有效改善了传统粒子群算法易陷入局部最优解的缺陷,并能够得到执行时间与代价两项指标均满足期望的调度方案。实验结果表明,改进后的算法收敛速度曲线波动较小,收敛精度也有明显提高,是一种有效的任务调度算法。最后,通过分析改进后的粒子群算法和蚁群算法的特点,提出了一种合二为一的融合任务调度算法(ITAIWPSACO)。实验结果证明,该融合算法进一步提升了云计算平台任务调度策略的整体效率。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2018-06-01）
赵静月,张庆安,董德尊[6]（2017）在《有线无线混合数据中心网络组播调度策略研究》一文中研究指出本文提出一种混合链路下多播组调度策略,分为混合链路多播树建立算法和多播组信道分配算法。为了最大程度地降低网络中的冗余流量,同时避免无线信道之间的干扰,通过有线链路与无线链路相混合的方式来建立对应多播组的多播树。这种方式可以在降低数据冗余量的同时提高多播树的强壮性,有效利用有线链路的可靠性和无干扰性实现网络容量最大化。多播组信道分配算法则使用一种贪心策略来满足无线信道的分配需求,使无线信道能够有效分配到相应的混合链路多播树中。混合链路组播调度策略产生的多播流量只占Steiner-Tree算法和最短路径树算法的44%~62.5%,组播通信完成时间仅为HDFS策略的1/752。(本文来源于《第二十一届计算机工程与工艺年会暨第七届微处理器技术论坛论文集》期刊2017-08-17）
曾艾东[7]（2017）在《冷热电混合能源联合优化运行与调度策略研究》一文中研究指出在国家推动能源生产和消费革命、加大节能减排力度和防治雾霾的新形势下,提升能源利用效率,减少污染物排放已经成为政府、企业与民众的共识。微型能源网包含冷、热、电和气四种能源形式,利用物联网技术和信息技术对区域内的所有供能及储能设备统一整合并实施调度,以达到对区域冷热电负荷进行优化供能,提升能源利用效率的效果。冷热电混合能源系统作为微型能源网的典型代表,以其高效的能源利用效率,灵活可靠的能源供应模式成为了实现能源生产和消费转型、提升能源综合利用效率和解决能源环境问题的重要手段。本文以冷热电混合能源系统为研究对象,将热、冷能源和电能结合起来,打破传统区域电网仅仅局限于电力系统的优化过程,将冷热资源融入优化过程中,实现整个区域的能源高效利用。本文首先对区域内冷热能源的用能特点进行研究,总结冷热能源的用能特征,与此同时建立冷热电混合能源系统中多种供能设备及储能设备的数学模型,以此为基础进行冷热电混合能源系统的日前经济优化调度。然后,针对多种运行目标要求,进行冷热电混合能源系统的多目标运行优化,提出了区域内冷热电混合能源联合多目标优化运行方案。最后,基于冷热电混合能源系统实时运行要求,考虑能源供需预测可能出现的偏差,提出冷热电混合能源实时优化调度方案。本文具体开展的工作如下:(1)以天津中新生态城内动漫园区域为参照,在该区域供能结构的基础上进行拓展,搭建了微型能源网的供能框架;对微型能源网的供能结构和微型能源网内主要的供能及储能设备组成进行了研究;分析了微型能源网中燃气轮机叁联供系统的发电功率、余热利用效率随着负载率的变化规律,对微型燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机组建立了相应的供能数学模型;分析了微型能源网中辅助供能设备的静态输出特性,分别对电冷水机组、蓄能装置、户用空调系统、电储热锅炉、燃气锅炉和光伏发电系统建立了相应的供能及储能数学模型。(2)以天津中新生态城中某楼宇型混合能源系统为例,建立了楼宇型冷热电混合能源系统的集中式供能结构;进而给出了系统的运行场景和运行约束条件;随后分别从调度方式的典型应用场景、执行过程、调度方法对系统中能源设备的配置影响及利用情况和调度方法的经济性这几个方面对“以电定热”和“以热定电”这两种调度方式进行了研究。(3)提出基于集中互连能源交换网络的冷热电混合能源系统供用能架构,将架构内的冷热电负荷细分为纯电负荷,热水负荷,空间热负荷,冷冻制冷负荷和空间冷负荷;围绕该架构建立了冷热电混合能源系统日前经济优化调度模型,模型以冷热电混合能源系统日运行费用最低为目标函数,约束条件包括功率平衡约束、设备容量约束和设备运行约束;采用基于Hessian矩阵迭代的内点法对模型进行了求解。通过调度冷热电混合能源系统内各供能设备的运行方式和出力,可以显着降低系统的日运行费用,从而实现冷热电混合能源系统的日前经济优化运行。(4)考虑冷热电混合能源系统优化运行在降低系统运行费用以及控制污染物排放方面的重要意义,在冷热电混合能源系统日前经济优化调度的基础上结合考虑冷热电混合能源系统的环保性目标,建立多目标下的冷热电混合能源系统优化运行模型;根据模型特点提出了基于改进NSGA-Ⅱ的多目标分层递进并行算法,算法在非支配层排序算法和改变收敛判定条件引入目标达到法进行加速收敛方面进行了改进,并根据算法特点引入了并行计算技术,在兼顾算法搜索解的多样性的前提下加快了算法的收敛速度;对多目标下的冷热电混合能源联合优化运行应用场景进行分析,对面向多目标的冷热电混合能源系统联合优化典型日运行情况进行了求解,并对求解得出的帕列托解集作出了解释;将本文所提算法同传统加权算法和NSGA-Ⅱ算法在解的多样性和求解耗时方面进行了比较,证实了本文所提算法在在搜寻解的多样性、迭代时间、收敛性等多方面均具有较好的效果;在实际工程应用中,可以根据用户不同需求选择最优运行方案,实现冷热电混合能源系统的多目标联合优化运行。(5)分析并借鉴了传统电力系统和微电网的实时优化调度方案,结合冷热电混合能源系统的特点对调度方法进行改造,提出了冷热电混合能源系统实时运行修正模型;实时修正模型对日前制定的冷热电混合能源系统运行方案作出实时修正以抵消预测误差的影响,以保障冷热电混合能源系统能够安全、稳定、可靠和经济运行;在此基础上提出了冷热电混合能源系统实时运行滚动优化模型,以更新各类供能设备下一时刻的计划运行点;通过执行实时运行修正模型和实时运行滚动优化模型的调度结果,系统能够在兼顾日前调度计划的情况下实现能源的实时供需平衡,完成冷热电混合能源系统的实时优化运行与调度的目标,实现冷热电混合能源系统的实时能量优化管理。(本文来源于《东南大学》期刊2017-06-01）
强敏[8]（2017）在《面向VANET的低时延混合流调度策略研究》一文中研究指出近年来,车载自组网VANET(Vehiclar Ad-hoc Network)中数据的可靠传输已经成为学术界及工业界关注的焦点与热点。其中,车辆碰撞避免、驾驶路径优化、路况信息以及可用停车位信息远程获取等VANET应用面临传输可靠性的严峻挑战。针对VANET中不同数据流的可靠传输需求,设计面向VANET的低时延混合流调度策略,能够提高VANET系统的性能与效能。本文以VANET应用中不同优先级数据流共存且各自具有相应传输需求为研究背景,考虑带宽限制,提出了面向VANET的低时延混合流调度策略,成功的解决了混合数据流的资源与速率分配问题,不仅满足了不同数据流的传输需求,增加了用户体验,而且使得系统时延大大减少。具体的研究内容包括:1)提出了面向VANET的混合流调度策略。为了满足VANET中不同优先级的混合数据流的传输需求,本文考虑传输收益、保存成本以及丢包惩罚等因素,将其建模为V_MFS模型,并证明了该问题是NP-hard问题。进而将该优化问题的解转化为0-1背包问题并利用模拟退火算法提出了 TESA算法予以求解,成功地解决了 VANET中不同优先级的数据流资源与速率分配问题,通过分析,TESA算法的时间复杂度为O(loga(1/T)×L)。2)提出了 VANET中混合流调度与路径选择的联合优化策略。针对VANET中时延敏感数据流的实时传输问题,本文在V_MFS模型的基础之上,增加了路径选择条件并建模为V_MFSPS模型,确保在满足混合流调度需求的同时,时延敏感数据流能够被实时的传输并同时保证了普通数据流的传输可靠性。本文证明了 V_MFSPS模型的NP-hard性质,并通过严格的数学理论分析,证明了链路容量是路径选择的依据,并以此提出了 PS&TESA算法对模型予以求解,通过分析,该算法的时间复杂度为O(loga(1/T)×L×n2)。为了验证本文提出算法的有效性,本文进行了大量的仿真实验,实验结果表明,在同等条件下,从问题规模、CPU运行时间、传输时延、目标函数最值等方面对实验结果进行了分析,最终表明本文提出的算法是高效可行的。(本文来源于《西北大学》期刊2017-06-01）
王曦[9]（2017）在《数据中心光电混合互连架构及调度策略的研究》一文中研究指出虚拟化技术的成熟应用和云计算技术的迅速发展为数据中心带来了业务量的爆炸性增长。仅2016年全年,全球数据中心承载的业务所产生的数据量就已达到7000EByte级,并将以每年24.7%的平均增速快速增长。爆炸性增长的业务量和数据量引发了数据中心规模的增长,并为数据中心网络带来了新的挑战。传统电互连数据中心网络由于吞吐低,时延高,能耗大,而无法满足未来数据中心的性能需求。为突破传统电互连数据中心网络所引发的性能瓶颈,研究人员为数据中心网络引入了光互连技术,并提出了光电混合互连和全光互连两种类型的数据中心网络。光互连技术的引入改善了数据中心网络的性能表现,但仍然存在集中式控制系统限制,非模块化及拓展性不足叁个主要问题。为解决当前光互连数据中心网络存在的叁个主要问题,论文提出了N维模块化数据中心光电混合互连网络拓扑(NDM:N-Dimensional Modular Hybrid Data Center Network)。针对集中式控制系统限制问题,NDM通过在网络中部署基于分布式控制系统的端口规模较小的光交换机的方式,消除了大规模网络下的集中式控制器的端口数量限制问题;针对非模块化问题,NDM使任意维度结构均能够由基本模块构建而成,因此数据中心网络的构建流程得以标准化,构建效率得以提升;针对拓展性不足问题,由于NDM采用分布式控制系统及模块化拓展方式,其规模不受光交换机及控制器端口数量限制,因此NDM能够支持数据中心网络拓展至千万级机架规模。为使论文提出的NDM更具可实现性及适用性,首先,论文利用商用AWG为NDM设计了支持光分组交换的交换节点和基于AWG的调度策略。其次,利用商用MEMS为NDM设计了支持光电路交换的交换节点,并结合NDM的特点设计出了一种波长调度策略以避免MEMS内部波长冲突,同时,设计了相应的MEMS配置策略以支持MEMS的多对一匹配。仿真结果表明,在同等规模和流量模式下,相比于cThrough架构,基于AWG的NDM架构的时延饱和点提高33.3%,饱和吞吐量提升24.3%;基于MEMS的NDM架构的时延饱和点提高28.8%,饱和点吞吐量提升22.9%。此外,当面对网络规模变化或网络流量变化时,基于AWG和MEMS的NDM架构在时延饱和点及饱和吞吐量两方面均表现稳定,且优于c-Through架构。然而,受制于MEMS的配置时延,基于MEMS的NDM架构的网络平均时延高于c-Through架构。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
苏华江[10]（2017）在《基于粒子群和帝国竞争混合算法的云计算任务调度策略研究》一文中研究指出云计算使用虚拟化技术将各种计算、存储、网络宽带等实体资源整合成一个共享的云服务资源池,再通过任务调度算法为用户提交的任务分配资源。任务调度算法是云计算中最重要的技术之一,效率优良的任务调度算法能够保证云计算平台稳定高效地运行,可以缩短任务的完成时间,减少用户使用云服务的成本,并且能够保证云计算服务提供商的经济收益。云计算环境非常复杂,传统的调度算法已经无法满足云计算任务调度的需求。新兴的智能调度算法在一定程度上提升了任务调度的性能,但是还不够成熟和稳定,在收敛精度和稳定性等方面还存在缺陷。本文的研究动机是通过分析云计算和任务调度算法的关键技术和特点,了解和掌握现有任务调度的模型和算法,然后设计出性能更加良好的调度算法来解决云计算任务调度面临的问题。主要工作如下:(1)介绍云计算、云计算任务调度、云计算任务调度算法的基本理论之后,接着详细分析粒子群算法和帝国竞争算法的基本原理、数学模型,分析这两种算法的优缺点,并对这两种算法的发展和已有的改进进行总结。(2)通过对比分析粒子群和帝国竞争算法的特点,针对帝国竞争算法中殖民地无自主学习能力、不能记录历史最优信息的缺点以及粒子群算法收敛过快的缺点,提出将粒子群和帝国竞争混合的算法,使具有生物启发性的粒子群算法和具有社会启发性的帝国竞争算法融合在一起,达到优势互补的效果;针对帝国算法中殖民地缺乏有效的控制机制调整移动距离和角度大小的缺点,融入粒子群算法的思想使殖民地具有粒子的特性之后,对惯性权重进行自适应调整。(3)将粒子群和帝国竞争的混合算法应用于云计算任务调度,设计编码形式和适应度函数,然后在云计算仿真平台Cloudsim上进行实验,并将实验结果和改进前的算法进行分析对比。实验结果表明本文算法具有更加良好的性能。(本文来源于《广西师范大学》期刊2017-04-01）
混合调度策略论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种光伏(PV)的最大功率跟踪工作点控制和混合储能系统(HESS)协调平抑光伏并网功率波动策略,通过PV和HESS间的密切配合,能有效将PV并网功率波动抑制在电网可接受范围内。采用了多目标非线性约束模型对HESS中电池和超级电容的充放电功率进行优化调度,调度过程中充分考虑了HESS的寿命、偏离校正以及充放电效率;给出了基于滑动平均算法的PV的最大功率跟踪工作点动态控制方法。此外,采用K均值聚类算法构建了3种典型的PV功率波动场景,对所提策略和利用HESS平抑PV功率波动的传统策略进行了对比分析,结果表明:所提策略既能取得良好的平抑PV功率波动效果,还能降低HESS的运行损耗、延长其使用寿命。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混合调度策略论文参考文献
[1].于浩,秦文萍,魏斌,朱云杰,韩肖清.考虑预测误差的交直流混合微电网经济调度策略[J].电网技术.2019
[2].马伟,王玮,吴学智,胡若男,燕立强.平抑光伏并网功率波动的混合储能系统优化调度策略[J].电力系统自动化.2019
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[6].赵静月,张庆安,董德尊.有线无线混合数据中心网络组播调度策略研究[C].第二十一届计算机工程与工艺年会暨第七届微处理器技术论坛论文集.2017
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