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黄博南: 作品数：15 被引量：132H指数：5; 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金更多>>; 相关领域：电气工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理经济管理更多>>

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考虑综合需求响应和储能的双阶段虚拟电厂交易策略被引量：8: 2021年; 针对虚拟电厂技术在能源市场交易策略方面的问题,综合需求响应与虚拟电厂技术,提出一种基于上下层双阶段的电-热能源市场交易策略.下层交易以虚拟电厂及机组设备的收益最大化为目标,优化投标量;上层交易以市场所购能源总成本最小为目标,优化价格;上下层交易策略通过信息交互基于供需平衡调整价格和投标量,最终达成交易.仿真算例验证了所提交易策略在促进风电消纳和保障系统优化运行方面的优越性.研究结果表明:所提出的交易策略,充分考虑了电、热、储能,电、热系统综合需求响应等系统约束,实现虚拟电厂内各部分组件的协调出力,促进风电消纳和保障系统的优化运行.; 陈刚那广宇王琛淇李成伟周喆王鑫王嘉媛黄博南; 关键词：市场交易需求响应储能

面向综合能源系统的静态电压稳定性分析被引量：14: 2019年; 针对多能耦合情况下的电力系统静态电压稳定性问题,提出面向电–气–热综合能源系统的静态电压稳定性分析方法。首先对综合能源系统中各个能源载体及其耦合设备进行稳态建模并求解,得到多能流收敛的统一雅可比矩阵J后,进一步推导出用于综合能源系统静态电压稳定性分析的降维矩阵Jr、JR。其中Jr考虑了多能流状态变量对无功功率的影响,物理意义明确且计算简便;JR进一步考虑了多能流控制变量对电网电压的影响,具备更低的保守性,但计算相对复杂。在此基础上,该文讨论了统一雅可比矩阵J和降维矩阵Jr、JR基于奇异值分解的静态电压稳定性指标,探究能源载体负荷波动对综合能源系统及电网电压稳定性指标的影响。经算例验证,所求指标包含了重要的关于综合能源系统中电网电压稳定性的裕度信息,且降维矩阵可以更好地描述综合能源系统中的静态电压稳定性问题。; 黄雨佳孙秋野王睿黄博南; 关键词：雅可比矩阵静态电压稳定性最小奇异值

能源互联网不平衡及谐波补偿控制策略: 2017年; 能源互联网概念的提出为解决日益严重的世界能源危机提供了一种潜在可行方案.解决好电能质量问题是能源互联网技术能否得以充分发展的关键之一.针对能源互联网中大量存在的非线性负荷及不平衡负荷引起的电能质量问题,提出一种基于能源路由器的能源互联网三相不平衡及谐波补偿控制策略,并设计了不平衡及谐波补偿控制器.在MATLAB/SIMULINK环境下搭建了相关仿真模型,对提出的谐波补偿方法进行仿真实验,所得结果验证了所提方法的正确性和有效性.; 黄博南周建国孙秋野张化光; 关键词：能源互联网三相不平衡谐波电能质量

小波优化多任务学习的综合能源负荷预测被引量：4: 2021年; 为实现多元负荷快速、准确短期预测,提出一种小波优化多任务学习的综合能源负荷预测方法.采用多任务学习神经网络方法,设置参数的软共享机制,不仅可以提高模型泛化能力,而且可以提高综合能源系统负荷预测方法鲁棒性.通过设置特殊的隐藏层激活函数,使得预测负荷时,保证网络解唯一性,防止局部极小值点,提高收敛速度,保证其综合能源系统电、气、热负荷预测误差具有更好的收敛性.研究结果表明:小波优化多任务学习具有有效性与可行性.研究结论小波优化能够防止局部极小值点,有助于提高预测速度.; 陈刚赵鹏单锦宁殷艳虹周宇吕文疆苏梦梦黄博南; 关键词：小波多任务学习综合能源

循环流化床锅炉燃烧系统的模糊神经网络控制研究: 循环流化床锅炉/(Circulating Fluidized Bed Boiler,简称CFBB/)是近年来在国际上发展起来的新一代高效、低污染的清洁燃煤技术。但其燃烧系统具有非线性、多变量耦合、参数时变以及大惯性、大延...; 黄博南; 关键词：床温主汽压力模糊神经网络; 文献传递

狭义能源互联网优化控制框架及实现被引量：43: 2015年; 为了更好地研究能源互联网的特性,文中在总结国内外关于能源互联网最新研究进展的基础上,将能源互联网的研究分为三类:全球能源互联网、广义能源互联网和狭义能源互联网,认为狭义能源互联网应包含电能和热能两个核心网络;在研究核心硬件设备(能源路由器、能源交换机和能源接口)的结构及其控制策略的基础上,提出基于这三种核心硬件设备的狭义能源互联网的三层结构,以此完成对当前能源互联网研究结构的优化;最后,完成一个校园狭义能源互联网搭设的试验,并实现相关的能源互联网软件系统,以此验证了能源互联网的部分特性。; 孙秋野王冰玉黄博南马大中; 关键词：能源互联网三层结构

计及安全–经济的自能源双层自适应控制策略被引量：2: 2020年; 自能源是一种具备全双工、分布式、对等化和智能化等重要特性的能源互联网基本能源单元,其对于促进可再生能源消纳、提升能源利用效率、降低能源系统碳排放具有重要意义。该文研究了自能源运行时的安全性与经济性,提出一种针对自能源的双层控制策略。结合异构能源网络的网络特性与动力学规律,首次推导得到综合能源系统多维"负载–参数"演化规律,进而提出自能源外层控制策略,实现自能源电能与热能输出按比例分配,避免自能源出现高负荷或过载现象。当新能源出力波动时,外层控制策略将自适应调节参数来保证其有效性。同时所提控制策略不需要自能源间进行信息交互,从而减少通信问题对系统安全运行带来的影响。内层控制以自能源的能量转换特性为基础,通过对自能源内部设备进行控制来最小化自能源的运行费用,同时保证各个设备的容量裕度,减少设备过载的情况,实现自能源的经济与安全运行。为验证方法有效性,以一个若干自能源组成的综合能源系统为算例进行分析,同时给出不同负荷变化情况对控制方法的影响。; 张宁孙秋野杨凌霄黄博南; 关键词：新能源

基于分布式神经动态优化的综合能源系统多目标优化调度被引量：5: 2022年; 研究了基于神经动态优化的综合能源系统(Integrated energy systems,IES)分布式多目标优化调度问题.首先,将IES元件单元(包含负荷)作为独立的决策主体,联合考量其运行成本和排放成本,并计及多能源设备间的传输损耗,提出了IES多目标优化调度模型,该模型可描述为一类非凸多目标优化问题.其次,针对此类问题的求解,提出了一种基于神经动力学系统的分布式多目标优化算法,该算法基于动态权重的神经网络模型,可以解决不可分离的不等式约束问题.该算法计算负担小,收敛速度快,并且易于硬件实现.仿真结果表明,所提算法能同时协调综合能源系统的经济性和环境性这两个冲突的目标,且获得了整个帕累托前沿,有效降低了综合能源系统的污染物排放量和综合运行成本.; 黄博南王勇李玉帅刘鑫蕊杨超; 关键词：递归神经网络非凸

基于改进BP神经网络和ELM的大数据分类方法被引量：1: 2019年; 在当今信息科技发展的背景下,大数据的数量和种类越来越多,为了更好的利用不同类别的大数据,本文提出了一种基于改进BP神经网络和ELM的大数据分类方法.首先,利用改进的BP神经网络对原始大数据做预处理,剔除不良数据,为后续的大数据分类提供准确有效的数据。然后,利用量子粒子群算法(QPOS)对ELM算法进行优化,加速其训练过程.最后,将预处理的数据输入到训练好的极限学习内,实现大数据的优化分类.仿真结果表明,采用该算法进行大数据分类,准确性较高,误分类的概率较低,为人类提高了大数据的利用价值.; 曲延涛黄博南韩勇超; 关键词：大数据 BP神经网络 ELM 量子粒子群算法

一种针对电–热综合能源系统经济调度的DoS最优攻击策略被引量：5: 2020年; 近年来,随着电网智能化水平不断提高,具备灵活性高、兼顾信息隐私性和鲁棒性强等诸多优点的分布式经济调度方法受到了广泛关注。然而,这也极大增加了电力工业调度系统受到网络攻击的风险。在此背景下,该文研究考虑通信网络中存在随机拒绝服务(denial-of-service,DoS)攻击的电–热综合能源系统(integrated electrical and heating systems,IEHS)分布式经济调度问题(economic dispatch problem,EDP)。首先,对DoS攻击原理进行分析,并建立相应的DoS攻击模型。其次,针对现有的分布式经济调度算法,对其在不同DoS攻击场景下的性能表现和收敛条件进行完备的理论分析。而后,根据分析的结果,构建考虑有限攻击资源下的最优攻击策略模型,并提出一种穷举搜寻算法用于确定最终的攻击策略。最后,在39-32节点的IEHS仿真系统上验证对DoS攻击影响IEHS经济调度的理论分析的正确性和所提最优攻击策略求解算法的有效性。; 黄博南詹凤楠张天闻杨超; 关键词：拒绝服务攻击经济调度

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