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摘要:
在一致性和模型预测控制理论的基础上,提出了一种本地集中优化、全局分布式迭代的分布式优化框架.该框架可以很好地解决大规模的微电网集群(MGC)分布式优化求解问题.在每次迭代中,各个微电网平行地求解对应的子问题,并用求解得出的互联功率不断更新拉格朗日乘法子直至聚合.同时,通过调节惩罚因子的大小,可以控制本地微电网消耗本地分布式能源的程度,以使得MGC具有强的灵活性.尤其地,所提分布式框架可通过调整辅助聚合常数的值实现子微电网的即插即用功能.仿真结果表明,所提方法仅需要少量迭代即可达到全局最优,同时证明了即插即用功能的有效性.
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文献信息
篇名 即插即用微电网集群分布式优化调度
来源期刊 电力系统自动化 学科
关键词 微电网集群 分布式优化 一致性 模型预测控制 即插即用 惩罚因子
年,卷(期) 2018,(18) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 106-113
页数 8页 分类号
字数 6836字 语种 中文
DOI 10.7500/AEPS20170919005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 艾芊 上海交通大学电子信息与电气工程学院 235 4395 36.0 56.0
2 王皓 上海交通大学电子信息与电气工程学院 79 446 11.0 19.0
3 周晓倩 上海交通大学电子信息与电气工程学院 7 72 3.0 7.0
传播情况
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节点文献
微电网集群
分布式优化
一致性
模型预测控制
即插即用
惩罚因子
研究起点
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期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
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12334
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449556
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