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期刊信息
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许志宏,高岩,程潘红.马尔科夫决策过程下含可再生能源的实时电价策略[J].上海理工大学学报,2020,42(5):467-478.
马尔科夫决策过程下含可再生能源的实时电价策略
Real-time pricing strategy in consideration of renewable energy sources by using Markov decision process for its uncertainty
投稿时间:2020-05-11  
DOI:10.13255/j.cnki.jusst.20200511002
中文关键词:  可再生能源  马尔科夫决策过程  模拟退火算法  实时电价
英文关键词:renewable energy source  Markov decision process  simulated annealing algorithm  real-time pricing
基金项目:国家自然科学基金资助项目(11171221)
作者单位E-mail
许志宏 上海理工大学 管理学院上海 200093
日照职业技术学院 公共教学部日照 276826 
 
高岩 上海理工大学 管理学院上海 200093 gaoyan@usst.edu.cn 
程潘红 上海理工大学 管理学院上海 200093  
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中文摘要:
      运用马尔科夫决策过程表示用户调度各种类型家电和可再生能源发电量的不确定性,提出了一种新的用户福利最大化模型。为平衡用户用电效用(表示用户使用购买到的电力之后的满意程度)和支付成本之间的关系,引入权重因子作为未知变量。运用改进的模拟退火算法求解该模型并得到最优权重值。最后,仿真结果验证了模型的合理性和算法的可行性,可以指导用户进行能源优化配置和家电用电调度,以达到用户侧总体利益最大化的目标。
英文摘要:
      Applying Markov decision process to represent the uncertainty in the scheduling of various types of appliances and renewable energy generation, a new model of maximizing the expected users’ welfare was proposed. In order to balance the relationship between the utility of users’ electricity consumption (indicating the satisfaction degree of users after using the purchased electricity) and the payment cost, a weight factor was introduced as an unknown variable. The model was solved by an improved simulated annealing algorithm and the optimal weight factor was obtained. The simulation results verify the rationality of the model and the feasibility of the algorithm, which can guide users to optimize the energy allocation and schedule different appliances, so as to achieve the goal of maximizing the overall interest of users.
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