【摘 要】
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作为综合能源的重要发展形态,光伏智能楼宇的用电需求及光功率具有极大的不确定性,现有的能量管理方法很难完全适用,因此提出了基于离线优化和在线决策的光伏智能楼宇能量管
【机 构】
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南方电网科学研究院,新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学）
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB0903400),南方电网公司科技项目(SEPRI-K185035)
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作为综合能源的重要发展形态,光伏智能楼宇的用电需求及光功率具有极大的不确定性,现有的能量管理方法很难完全适用,因此提出了基于离线优化和在线决策的光伏智能楼宇能量管理算法。首先,结合光伏智能楼宇的历史运行数据,建立了以运营收益最大化为目标的离线优化模型,通过离线优化为在线学习提供知识库;其次,为了实现分时电价条件下光伏智能楼宇的实时调度,建立了在线学习与认知规则相结合的在线决策算法,实时决策电动汽车充电功率以及可平移负荷的工作状况;最后,以某商业楼宇为例进行了仿真测试,结果表明所提算法在未来光功率、充电需求
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