文献类型：期刊文章

作　　者：李浩[1] 钟声远[1] 王永真[2] 赵军[1] 李敏霞[1] 朱介北[3]

LI Hao;ZHONG Shengyuan;WANG Yongzhen;ZHAO Jun;LI Minxia;ZHU Jiebei(Key Laboratory of Efficient Utilization of Low and Medium Grade Energy(Tianjin University),Ministry of Education of China,Nankai District,Tianjin 300350,China;Department of Electrical Engineering,Energy Internet Research Institute,Tsinghua University,Haidian District,Beijng 100084,China;Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education(Tianjin University),Nankai Distirct,Tianjin 300072,China)

机构地区：[1]中低温热能高效利用教育部重点实验室(天津大学),天津市津南区300350 [2]清华大学电机系,清华大学能源互联网创新研究院,北京市海淀区100084 [3]智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市南开区300072

出　　处：《中国电机工程学报》

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFA0702200)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：17

起止页码：5467-5475

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：融合高比例可再生能源的分布式能源系统中,由可再生能源的波动性和负荷的随机性所引起的不确定性,限制了供需匹配性的提升。而通过充分利用信息,可以降低系统不确定性。该文提出基于熵的能量与信息的一致标度,利用熵理论同时对由能级降低造成的能量不可用性和由不确定性造成的能量不可用性进行量化。以数据中心分布式能源系统为案例,详述基于能量与信息耦合的系统配置优化方法。在考虑气象参数和数据中心计算负荷不确定性的情况下,相比于传统以初投资最低为优化目标的系统配置方案,该文提出的优化配置方案的未达到设计全年本址发电满足负荷占比(on-site energy fraction,OEF)的概率从54%降低到15%,说明该方法能够有效的降低分布式能源系统不确定性,提升供需匹配性。

关 键 词：分布式能源系统 不确定性 热力学熵 信息熵 数据中心

分 类 号：TM73]