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🔥内容介绍
一、研究背景与意义
在 “双碳” 目标推动下，风能、光伏等可再生能源凭借清洁、低碳的优势，成为能源结构转型的核心力量。然而，风能、光伏出力具有强随机性、间歇性和波动性，单独并网易导致供电稳定性下降；柴油机作为传统备用电源，虽能提供稳定出力，但运行成本高且碳排放量大；储能系统可平抑可再生能源出力波动，却存在初始投资成本高、寿命有限等问题。因此，风能 - 光伏 - 柴油机 - 储能（Wind-PV-Diesel-Storage，WPDS）混合供电系统成为平衡经济性、可靠性与环保性的重要方案。
需求响应（Demand Response，DR）通过价格信号或激励机制引导用户调整用电行为，可有效降低负荷峰谷差，减少系统备用容量配置，提升可再生能源消纳率。当前 WPDS 容量优化配置研究多忽略需求侧灵活性，导致配置方案存在经济性差、资源浪费等问题；同时，传统优化算法（如遗传算法、模拟退火算法）在处理多目标、多约束的容量配置问题时，易出现收敛速度慢、陷入局部最优等缺陷。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）具有原理简单、收敛速度快、易实现等优势，在多变量优化问题中应用广泛。基于此，本文提出计及需求响应的 PSO 优化算法，构建 WPDS 系统容量优化配置模型，在满足供电可靠性的前提下，实现系统全生命周期成本最低、碳排放最少，为混合供电系统的工程设计与运行优化提供理论支撑与实践参考。
二、计及需求响应的 WPDS 系统容量优化配置问题分析
（一）WPDS 系统构成与工作原理
WPDS 混合供电系统主要由风能发电系统（WT）、光伏发电系统（PV）、柴油机发电系统（DE）、储能系统（ESS，含蓄电池组与充放电控制器）及负荷侧需求响应模块组成，
- 能源侧：WT 与 PV 优先满足负荷需求，出力过剩时向 ESS 充电；出力不足时，优先调用 ESS 放电补充，若 ESS SOC（State of Charge）低于阈值，启动 DE 供电。
- 需求侧：通过需求响应机制，将负荷分为可转移负荷（如工业生产负荷）、可削减负荷（如商业照明负荷）与不可中断负荷（如居民基本用电负荷）。基于实时电价或激励信号，调整可转移负荷用电时段、削减可削减负荷峰值，实现负荷曲线 “削峰填谷”。
五、研究总结与展望
（一）研究总结
- 构建了计及需求响应的 WPDS 系统容量优化配置模型，考虑价格型与激励型需求响应，量化其对负荷曲线与系统容量配置的影响，实现经济性、环保性与可靠性的多目标优化。
- 提出改进 PSO 算法，通过自适应惯性权重、多目标适应度函数、约束处理机制与初始化策略优化，解决传统 PSO 收敛慢、易陷入局部最优的问题，提升了优化效率与精度。
- 实验验证表明，计及需求响应可使系统 LCC 降低 18.1%、C 降低 20.5%；改进 PSO 算法相比传统 PSO，LCC 进一步降低 12.2%，收敛速度提升 33.3%，验证了方案的有效性与优越性。
（二）研究展望
- 不确定性优化：未来可引入随机规划或鲁棒优化方法，考虑风速、光照、负荷的不确定性，构建鲁棒容量配置模型，提升系统抗干扰能力。
- 多能源协同：将氢能、生物质能等其他清洁能源纳入系统，构建多能源互补的混合供电系统，进一步降低碳排放。
- 动态需求响应：考虑需求响应的动态性（如用户响应延迟、响应意愿变化），构建动态需求响应模型，提升配置方案的实用性。
- 实际工程应用：结合具体工程场景（如海岛微电网、工业园区），开展实地测试与验证，根据运行数据优化算法参数与模型，推动技术落地。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 鞠立伟,于超,谭忠富.计及需求响应的风电储能两阶段调度优化模型及求解算法[J].电网技术, 2015, 39(005):1287-1293.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2015.05.018.
[2] 鞠立伟,于超,谭忠富.计及需求响应的风电储能两阶段调度优化模型及求解算法[J].电网技术, 2015, 39(5):7.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2015.05.018.
[3] 鞠立伟,于超,谭忠富.计及需求响应的风电储能两阶段调度优化模型及求解算法[J].电网技术, 2015.DOI:JournalArticle/5b3ba23cc095d70f00838d08.
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
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🌈 路径规划方面
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🌈 无人机应用方面
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🌈 通信方面
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🌈 信号处理方面
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🌈电力系统方面
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🌈 元胞自动机方面
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