分层次DBSCAN-VBSO算法在区域综合能源系统两阶段调度中的应用

"该文主要探讨了一种针对园区级区域综合能源系统的日前-实时两阶段调度优化模型，并提出了一种名为分层次DBSCAN-VBSO（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise - Variational Brain Storm Optimization）的算法来解决调度优化问题。文中详细介绍了模型的构建过程和算法的工作原理，通过仿真计算验证了模型和算法的有效性和优越性。" 本文重点讨论了区域综合能源系统的调度优化问题，特别是在园区级别的综合能源系统中，如何有效地整合各种能源资源，提高可再生能源的利用率，降低成本，以及应对供需不确定性。作者提出了一种新的两阶段调度优化模型，包括日前调度和实时调度两个部分。 首先，文章构建了日前经济性调度模型，该模型全面考虑了系统的各种运行成本，旨在在一天前制定出能源供应计划，以优化能源分配并减少不必要的成本。这个模型对于预测未来能源需求和供给情况，合理配置可再生能源资源具有重要意义。 其次，基于日前调度，文章进一步构建了实时调度优化模型。在这一阶段，考虑到微源机组和储能设备的实际运行状态可能与预计情况存在偏差，以及柔性负荷的需求响应，模型会实时调整调度策略，以适应实际环境变化，确保系统的稳定运行。 为了解决这两个复杂优化模型，作者创新性地提出了一种分层次DBSCAN-VBSO算法。DBSCAN是一种无参数的聚类算法，用于识别数据中的核心对象、边界对象和噪声，而VBSO（变异头脑风暴优化）是一种智能优化算法，通过模拟头脑风暴过程来探索解决方案空间。结合这两种算法，DBSCAN-VBSO能够保持种群多样性，提高搜索效率，从而更有效地找到优化问题的解。 通过仿真计算，研究结果证明了两阶段调度优化模型可以显著提高可再生能源的利用率，降低系统的运行成本。同时，分层次DBSCAN-VBSO算法在处理这种复杂的优化问题时，表现出优秀的性能和计算效率。这些发现为区域综合能源系统的调度优化提供了新的思路和技术支持，对于推动能源互联网的发展和提升能源系统运行的经济效益具有重要的理论和实践价值。