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World File Search System动态规划
合作随机动态规划模型...
其他分析通过放宽完全预见假设或将套利与其他用途结合起来考虑，扩展了这些工作。Mokrian 和 Stephen[24]描述了一个随机动态规划（SDP）模型，用于在考虑能源价格不确定性的同时最大化预期套利收入。Sioshansi 等人[35, 34]通过检查“回溯”启发式方法放宽完全预见假设，其中使用假设重复的历史价格模式来调度存储。Walawalkar 等人[39]研究了纽约 ISO 市场的存储经济学，同时考虑了套利和辅助服务（AS）。AS 是公用事业或系统运营商（SO）储备的过剩发电能力，以便为实际和预测的能源需求或供应之间的实时偏差提供缓冲。他们发现，如果在纽约市安装储能系统，则很有可能产生正的净现值。 Drury 等人 [9] 研究了美国多个市场中储能的套利和 AS 价值。其他论文研究了储能和可再生能源之间的相互作用。这包括使用储能来缓解可再生能源的变化和不确定性 [26、1、15]；储能和可再生能源的经济和排放影响 [6、17、32、31]；以及使用储能来减少对专用输电线路将可再生能源输送到负荷中心的需求 [7、33]。
量子退火机的动态规划
更具体地说，我们解决了 QA 的局限性，QA 并非为解决许多经济模型核心的动态规划问题而设计的。具体来说，QA 本身不允许随时间推移或跨多个目标函数进行迭代，并且受到量子到经典瓶颈的影响，这严重限制了可以读出多少经典信息作为问题的解决方案。我们的方法克服了这些限制，可用于恢复宏观经济学、产业组织、博弈论和劳动经济学问题的政策和价值函数。为了评估我们的方法，我们在 QA 上求解实际商业周期 (RBC) 模型，并将其性能与 Aruoba 和 Fern´andez-Villaverde ( 2015 )（以下简称 AFV ）中的基准结果进行比较。求解 RBC 模型还使我们能够展示如何以可以在 QA 上求解的方式制定一个众所周知的经济模型。即使受到现有量子技术的限制，我们仍然可以在 AFV 中使用 C++ 以 VFI 解决方案计算时间的 3% 或组合计算时间的 0.66% 来解决 QA 上的 RBC 模型
量子退火机的动态规划
更具体地说，我们解决了 QA 的局限性，QA 并非为解决许多经济模型核心的动态规划问题而设计的。具体来说，QA 本身不允许随时间推移或跨多个目标函数进行迭代，并且受到量子到经典瓶颈的影响，这严重限制了可以读出多少经典信息作为问题的解决方案。我们的方法克服了这些限制，可用于恢复宏观经济学、产业组织、博弈论和劳动经济学问题的政策和价值函数。为了评估我们的方法，我们在 QA 上求解实际商业周期 (RBC) 模型，并将其性能与 Aruoba 和 Fern´andez-Villaverde ( 2015 )（以下简称 AFV ）中的基准结果进行比较。求解 RBC 模型还使我们能够展示如何以可以在 QA 上求解的方式制定一个众所周知的经济模型。即使受到现有量子技术的限制，我们仍然可以在 AFV 中使用 C++ 以 VFI 解决方案计算时间的 3% 或组合计算时间的 0.66% 来解决 QA 上的 RBC 模型
量子退火机上的经济学动态规划
量子计算，即操纵量子物理系统进行数值计算，有望显著加快许多科学问题（包括经济学问题）的解决速度。然而，实现量子加速不仅仅是将经典算法转化为量子等效算法。1 一般来说，这是不可能的。即使可能，也不会带来计算收益。相反，实现量子加速需要构建完全不同的算法，利用叠加、纠缠、干涉和隧穿等量子现象。为了应对这一挑战，我们提出了一组新颖的算法，用于在量子退火器 (QA) 上解决动态规划问题（例如经济学中出现的问题）。这种专门的量子装置使用物理过程执行组合优化。QA 将问题的参数嵌入量子系统中，该系统会演化以找到其最低能量配置。这相当于确定全局最小化损失函数的状态变量值（Farhi 等人，2000 年）。QA 试图解决传统计算机无法解决的 NP 问题，从所有状态的线性组合（量子叠加）开始，并在几毫秒内返回候选解决方案，而不管问题大小（Venegas-Andraca 等人，2018 年）。更具体地说，我们的论文做出了三个关键贡献：
基于动态规划的蓄热级联热泵系统最优控制方法
摘要 住宅供暖和制冷行业日益电气化，主要使用电动热泵 (HP) 与热能/电能存储系统相结合。虽然这些发展有助于增加该行业中可再生和低碳能源的份额，但要充分利用该技术的潜力，需要对这些系统进行智能控制，以考虑未来预测的可再生能源可用性和相应的 HP 系统性能。然而，以适合智能控制的方式对具有复杂内部动态的系统进行建模具有挑战性。模型需要足够复杂才能准确捕捉系统的非线性和复杂性，同时又要足够快，以便在合适的计算时间内彻底搜索解空间。动态规划 (DP) 是一种很有前途的智能控制方法，因为它结合了使用复杂非线性模型的能力，同时是一种穷举搜索算法，保证找到全局最优值。本文介绍了一个创新的建模框架，该框架包含 HP 变电站主要组件（即 HP 和热能存储 - TES）的降阶模型 (ROM)，以适合在 DP 中使用的方式进行阐述；这些模型包括影响系统性能的重大物理操作约束（例如，HP 压缩机变速、非线性性能系数 - COP - 依赖于室外和配送温度），同时最大限度地减少优化器需要处理的状态变量数量（即 TES 温度、HP 热容量和电容量）。在应用于示例 HP 系统时，我们的系统模型与用作参考基础事实的详细 TRNSYS 对应模型相比表现出色。该系统通过动态规划优化方法实现了显着的成本节约，与传统的基于规则的控制相比，功耗降低了 13%。
Del Re, Luigi 一种用于 e 的动态规划方法
摘要：本文讨论了通过基于动态规划 (DP) 的方法实现的混合动力电动汽车 (HEV) 能量管理系统 (EMS) 的有限适应性和计算负担。首先，提出了一个确定性动态规划 (DDP) 框架来解决特定驾驶循环下的 HEV EMS 问题。为了解决这一限制，提出了一种改进的 DDP 方法，将车辆的实际行驶位置集成到控制律中。这样，给定的基于 DDP 的 EMS 可以应用于所有驾驶循环，但仍在同一道路上测量。还开发了基于随机动态规划 (SDP) 的 EMS，并证明它们更能适应与用于计算的驾驶场景完全不同的驾驶场景。在所有呈现的案例中都采用了真实世界的驾驶循环，同时使用了简化的 HEV 动力系统模型来减轻典型的 DP 计算负担。
线性分布式能源资源协同优化...
摘要 — 在净能源计量电价下，为产消者考虑了电表后分布式能源的共同优化。考虑的分布式能源包括可再生能源发电、灵活需求和电池储能系统。能源管理系统通过求解最大化预期运行盈余的随机动态规划，基于本地可用的随机可再生能源共同优化消耗和电池存储。为了避免动态规划解决方案的指数复杂性，我们提出了一种基于约束随机动态规划松弛投影方法的闭式线性计算复杂度共同优化算法。获得了所提解决方案的优化充分条件。数值研究表明，计算成本降低了几个数量级，优化差距显著缩小。
具有动态热额定值和存储的过度种植海上风电场能源管理的随机动态规划
摘要 — 我们研究海上风电场的最佳能源管理，该风电场结合了“过度种植”（生产量超过输电能力）、“动态热额定值”（DTR，由于输出电缆周围土壤的热惯性大，瞬时输出量超过稳态输电能力）和能量存储（以减轻限电和预测误差）。这种前瞻性的设置旨在进一步降低海上风电的平准化能源成本，它产生了一个具有时间耦合和不确定输入的优化问题。这个能源管理问题的困难在于，由于电缆周围的热惯性，时间常数相差几个数量级。我们提出了一种基于随机动态规划 (SDP) 的大型 GPU 实现的近似解决方案。在我们的性能比较中，SDP 优于更简单的基于规则的能源管理方案，同时我们还探讨了 DTR 在过度种植背景下的好处。索引术语 — 过度种植、动态热额定值、能量存储、最佳能源管理、随机动态规划
Planview 电子书 – 动态规划：快速重新规划、重新确定优先级并有效执行的 5 个步骤
从那里，您可以设定新的目标。面对新的现实，现在是财务部门创建更灵活的融资模式的时候了，您可以根据需要进行调整——而不仅仅是每年或每季度调整一次。财务部门和 EPMO 合作可以将更新后的战略方向转化为每个投资组合的新融资水平，从而相应地调整投资组合目标、成本和预期收益。修订后的目标为向投资组合所有者提供调整优先事项和目标的必要指导奠定了基础。