摘 要
随着全球能源转型和可再生能源技术的快速发展，分布式能源在智能电网中的应用日益广泛，其优化配置与调度策略成为提升电网运行效率和可靠性的关键问题。本研究以分布式能源的高效利用为目标，针对其随机性、间歇性和波动性带来的挑战，提出了一种基于多目标优化模型的分布式能源配置与调度方法。通过结合改进的粒子群算法与深度强化学习技术，该方法能够综合考虑经济性、环境效益及系统稳定性等多维约束条件，实现对分布式能源的精细化管理。研究选取典型区域电网为案例，验证了所提方法在不同场景下的适用性与优越性。结果表明，该方法能够在降低系统运行成本的同时显著提高可再生能源消纳能力，并有效缓解负荷峰谷差对电网的压力。此外，创新性地引入实时电价机制与储能协同优化策略，进一步增强了系统的灵活性与适应性。
关键词:分布式能源优化；多目标优化模型；深度强化学习
目 录
引言 1
1 智能电网与分布式能源概述 1
1.1 智能电网的基本概念 1
1.2 分布式能源的定义与分类 2
1.3 分布式能源在智能电网中的作用 2
1.4 当前研究现状与挑战 3
2 分布式能源优化配置方法 3
2.1 优化配置的目标与约束条件 3
2.2 数学建模与算法选择 4
2.3 不确定性因素对配置的影响 4
2.4 典型场景下的配置策略分析 5
2.5 配置效果评估指标体系 5
3 分布式能源调度策略设计 5
3.1 调度策略的核心目标 5
3.2 实时调度与预测模型结合 6
3.3 多源协同调度机制研究 6
3.4 经济性与可靠性的权衡分析 7
3.5 案例验证与结果讨论 7
4 技术实现与实际应用探讨 8
4.1 关键技术支持与系统架构 8
4.2 数据驱动的优化与调度实践 8
4.3 微电网环境下的应用案例 9
4.4 用户侧响应与需求管理策略 9
4.5 未来技术发展方向展望 10
结论 11
参考文献 12
致 谢 13
随着全球能源转型和可再生能源技术的快速发展，分布式能源在智能电网中的应用日益广泛，其优化配置与调度策略成为提升电网运行效率和可靠性的关键问题。本研究以分布式能源的高效利用为目标，针对其随机性、间歇性和波动性带来的挑战，提出了一种基于多目标优化模型的分布式能源配置与调度方法。通过结合改进的粒子群算法与深度强化学习技术，该方法能够综合考虑经济性、环境效益及系统稳定性等多维约束条件，实现对分布式能源的精细化管理。研究选取典型区域电网为案例，验证了所提方法在不同场景下的适用性与优越性。结果表明，该方法能够在降低系统运行成本的同时显著提高可再生能源消纳能力，并有效缓解负荷峰谷差对电网的压力。此外，创新性地引入实时电价机制与储能协同优化策略，进一步增强了系统的灵活性与适应性。
关键词:分布式能源优化；多目标优化模型；深度强化学习
目 录
引言 1
1 智能电网与分布式能源概述 1
1.1 智能电网的基本概念 1
1.2 分布式能源的定义与分类 2
1.3 分布式能源在智能电网中的作用 2
1.4 当前研究现状与挑战 3
2 分布式能源优化配置方法 3
2.1 优化配置的目标与约束条件 3
2.2 数学建模与算法选择 4
2.3 不确定性因素对配置的影响 4
2.4 典型场景下的配置策略分析 5
2.5 配置效果评估指标体系 5
3 分布式能源调度策略设计 5
3.1 调度策略的核心目标 5
3.2 实时调度与预测模型结合 6
3.3 多源协同调度机制研究 6
3.4 经济性与可靠性的权衡分析 7
3.5 案例验证与结果讨论 7
4 技术实现与实际应用探讨 8
4.1 关键技术支持与系统架构 8
4.2 数据驱动的优化与调度实践 8
4.3 微电网环境下的应用案例 9
4.4 用户侧响应与需求管理策略 9
4.5 未来技术发展方向展望 10
结论 11
参考文献 12
致 谢 13
