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🔥内容介绍
一、研究背景与微网运行核心矛盾
随着分布式能源（DG，如光伏、风电）与可控负荷（如电动汽车、储能）在微网中的渗透率提升，其出力与用电需求的强随机性（如光伏光照强度日波动幅度达 50%-80%、风电风速骤降导致出力损失 30% 以上）给微网运行带来双重挑战：一是经济性与风险的平衡，传统动态定价仅考虑成本最小化，未量化不确定性导致的供电中断、功率失衡等风险损失，易引发经济亏损；二是定价与调度的协同性不足，动态定价与 DG / 储能调度独立决策，导致用户用电行为与微网供电能力错配（如高峰时段定价过低引发用电激增，超出 DG 供电能力）。
条件风险价值（CVaR）作为量化尾部风险的有效工具，可精准度量微网在 “极端场景”（如 DG 出力骤降、负荷冲击）下的损失，为风险 - aware 的决策提供依据。因此，构建基于 CVaR 的微网动态定价与调度协同策略，对提升微网抗风险能力、优化经济收益具有重要工程价值。
（一）关键技术挑战解析
- 不确定性建模难题：DG 出力与负荷需求的随机性需通过概率分布（如光伏出力服从 Beta 分布、负荷服从正态分布）精准刻画，否则 CVaR 计算偏差将超过 20%；
- CVaR 与经济性的协同优化：动态定价需平衡 “用户用电成本（吸引负荷）” 与 “微网风险损失（规避极端亏损）”，二者存在强耦合（如高风险时段定价过高可能导致用户流失）；
- 定价 - 调度协同机制设计：动态电价需实时引导用户用电行为，同时调度 DG / 储能响应电价信号，避免 “定价与调度脱节”（如电价引导用电增加，但储能未及时放电导致功率缺额）；
- 计算复杂度控制：含 CVaR 的优化模型为双阶段随机规划问题，求解复杂度高，需设计高效算法确保实时性（微网调度周期通常为 15 分钟，求解时间需≤10 秒）。
二、核心理论基础与模型框架
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 李康平,张展耀,王飞,等.基于GAN场景模拟与条件风险价值的独立型微网容量随机优化配置模型[J].电网技术, 2019(5):9.DOI:CNKI:SUN:DWJS.0.2019-05-029.
[2] 李康平,张展耀,王飞,等.基于GAN场景模拟与条件风险价值的独立型微网容量随机优化配置模型[J].电网技术, 2019(5).
[3] 张涛,刘景,杨晓雷,等.计及主/被动需求响应与条件风险价值的微网经济调度[J].高电压技术, 2021.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20200967.
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 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
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 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
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
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🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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