基于投資組合的分布式電源容量配置及電量分配研究開(kāi)題報(bào)告

基于投資組合的分布式電源容量配置及電量分配研究開(kāi)題報(bào)告一、選題背景及意義隨著分布式電源逐漸成為未來(lái)能源系統(tǒng)的重要組成部分，其容量配置及電量分配問(wèn)題日益受到學(xué)術(shù)界和能源管理部門的重視。為提高分布式電源的利用效率，降低能源系統(tǒng)的成本，需要通過(guò)合理的投資組合來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)電源容量的配置和電量的分配。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已開(kāi)展了相關(guān)研究工作，但仍存在許多問(wèn)題。如何確定最優(yōu)的電源容量配置和電量分配方案，如何充分考慮分布式電源的不可控性和不確定性等問(wèn)題都需要進(jìn)一步研究和探索。因此，本研究擬基于投資組合理論和風(fēng)險(xiǎn)管理方法，對(duì)分布式電源容量配置及電量分配問(wèn)題進(jìn)行研究，旨在探索一種更為優(yōu)化的分布式電源運(yùn)營(yíng)模式，提高能源利用效率和經(jīng)濟(jì)效益。二、研究?jī)?nèi)容及方法二、研究?jī)?nèi)容1.分布式電源容量配置模型的構(gòu)建通過(guò)分析分布式電源的運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)和電力市場(chǎng)的特征，結(jié)合投資組合理論，建立分布式電源容量配置模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電源容量的合理配置，優(yōu)化利潤(rùn)收益，提高系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)效率。2.電量分配方法研究針對(duì)分布式電源的不可控性和不確定性，采用風(fēng)險(xiǎn)管理方法，建立電量分配模型，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的電力供應(yīng)，為用戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。3.優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)針對(duì)所建模型的復(fù)雜性，設(shè)計(jì)有效的優(yōu)化算法，提高求解效率和準(zhǔn)確度，確保求解結(jié)果的可靠性。二、研究方法1.理論研究：分析分布式電源的運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)和電力市場(chǎng)的特征，構(gòu)建分布式電源容量配置與電量分配的理論模型。2.算法設(shè)計(jì)：基于所建模型，設(shè)計(jì)優(yōu)化算法，提高算法求解效率和準(zhǔn)確度。3.案例分析：采用實(shí)際的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法的驗(yàn)證和算例分析。三、研究目標(biāo)1.建立分布式電源容量配置模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電源容量的合理配置，優(yōu)化利潤(rùn)收益，提高系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)效率。2.建立電量分配模型，采用風(fēng)險(xiǎn)管理方法，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的電力供應(yīng)，為用戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。3.設(shè)計(jì)有效的優(yōu)化算法，提高算法求解效率和準(zhǔn)確度，確保求解結(jié)果的可靠性。四、預(yù)期成果1.分布式電源容量配置模型及電量分配模型2.基于風(fēng)險(xiǎn)管理方法的電量分配算法3.基于投資組合理論的電源容量配置算法4.文章、研究報(bào)告等科研成果五、研究進(jìn)度本研究計(jì)劃為期一年，預(yù)期完成進(jìn)度如下：第一階段：文獻(xiàn)調(diào)研，研究分布式電源的運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)和電力市場(chǎng)的特征。時(shí)間：1個(gè)月第二階段：建立分布式電源容量配置模型。時(shí)間：2個(gè)月第三階段：設(shè)計(jì)基于風(fēng)險(xiǎn)管理的電量分配方法。時(shí)間：2個(gè)月第四階段：設(shè)計(jì)有效的優(yōu)化算法，提高算法求解效率和準(zhǔn)確度。時(shí)間：2個(gè)月第五階段：案例分析、結(jié)果驗(yàn)證及撰寫文章、研究報(bào)告等。時(shí)間：3個(gè)月六、參考文獻(xiàn)1.Yang,Y.,Putrus,G.A.,Chen,J.,&John,A.(2017).Astudyofdistributedenergystorageinlowvoltagedistributionnetworks.EnergyConversionandManagement,146,56-67.2.Li,T.,Liu,J.,Zhang,Q.,&Tang,W.(2018).Anovelhybridlearningmodelforpredictingshort-termloaddemandbasedontheimprovedLFMMImodelanddeeplearning.AppliedEnergy,221,386-398.3.Wu,J.,Yu,X.,Li,X.,&Zuo,Y.(2019).Areviewondemandsidemanagementinsmartgridenvironment.JournalofCleanerProduction,240,117804.4.Abdel-Basset,M.,Mohamed,S.,&Smarandache,F.(2020).AnimprovedAHP-TOPSISdecision-makingframeworkforsustainableenergyplanning:Asmartgridapplication.AppliedSoftComputing,85,105821.5.Gao,F.,Cao,Y.,Zhang,Q.,&Liu,C.(2019).Multi-objectiveoptimalcoordinationofactive/reactivepoweranden