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[IEEE 2019年光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring）- 意大利罗马（2019年6月17日-2019年6月20日）] 2019年光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring）- 用于激光锐聚焦的扇形超透镜

DOI：10.1109/PIERS-Spring46901.2019.9017625 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 为改进商业模式（特别是在智能电网背景下这些资源的补偿机制），需要采用分布式发电和需求响应（DR）计划。本文提出一种方法论：由虚拟电厂运营商聚合包括参与DR计划的消费者在内的多种小型资源，最小化资源调度产生的总体运营成本。在多个运行场景中对资源进行调度后，运用聚类工具获取不同的资源分组，进而确定最符合聚合商目标的补偿结构。比较了两种聚类算法：1）层次聚类；2）模糊C均值聚类。对聚合的小型资源和消费者的补偿基于各组最高电价制定。实施的案例研究基于葡萄牙真实配电网，包含548个分布式发电机和20310个消费者，共考虑2592个运行场景。
作者： Pedro Faria，Jo?o Spínola，Zita Vale
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

本文提出的研究方法能够定义若干组分布式发电（DG）、需求响应资源（IDR）和实时电价（RTP）资源，其分类方式有别于传统资源类型定义，并能为参与需求响应（DR）的各分布式发电单元业主及电力消费者带来计价优势。

研究成果

所提出的方法还采用决策树，使虚拟电厂（VPP）拥有一套规则，在面对运行场景时，能轻松得出该场景下某类资源调度总量的结果，从而避免进行复杂的资源调度。

研究不足

所提出的方法为虚拟电厂（VPP）提供了应对技术约束的工具，这些约束限制了特定智能电网中可实施的电价组数量。目前最常用的方法是根据消费者和分布式发电机的类型进行划分。

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