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World File Search System混合整数
使用混合整数线性编程
摘要：本文提出了一个用于网格连接的微电网电池存储系统的能源管理系统（EMS）。考虑到电网关税，可再生发电和负载需求的变化，电池充电/放电功率可以降至最低。该系统被建模为24小时内的经济负载调度优化问题，并使用混合整数线性编程（MILP）解决。此公式需要了解未来24小时内预期的可再生能源产生和负载需求。为此，提出了长期的短期内存（LSTM）网络。建议退化的视野（RH）策略减少预测误差的影响，并实现利用当天使用实际生成和需求数据的EMS实时实施。在每小时，LSTM预测接下来的24小时的生成和负载数据，然后解决调度问题，然后仅实时应用第一个小时的电池充电或排放命令。然后，使用真实数据来更新LSTM输入，并重复该过程。仿真结果表明，所提出的实时策略的表现优于局部优化策略，将运营成本降低了3.3％。
通过混合整数线性规划对工业现场进行综合生产和能源供应规划
摘要：如今，工业生产现场面临两大问题：需要减少生产过程对环境的影响，以及能源价格上涨造成的经济困难。这两个挑战可以通过使用现场可再生能源发电为工业过程提供动力来部分解决。然而，电价的波动性和当地可再生能源的间歇性导致需要解决综合工业生产和能源供应规划问题。这项工作研究了由电网电力和现场可再生能源驱动的工业过程的单机多产品批量问题。我们提出了一种新的比例批量和调度问题扩展，它依赖于两级结构进行时间离散化。第一级与产品需求满足有关，第二级用于生产和能源供应规划。将提出的扩展与之前发布的处理类似问题的一般批量和调度问题扩展进行了比较。我们的初步数值结果表明，在大多数情况下，我们的模型提供了相同成本的生产计划，但计算工作量显著减少。
基于分布式对偶分解混合整数线性规划的港口综合能源系统能源管理
摘要：为提高可再生能源利用率，培育绿色港口，本文提出一种基于对偶分解混合整数线性规划的港口综合能源系统分布式能量管理策略。首先，针对港口综合能源系统各种异构设备呈现分布式特点，提出一种基于多态网络的港口综合能源系统，融合电力替代和能量转换设备，取代传统的单一IP协议。其次，考虑各类能量流的耦合，建立能量管理模型，保证港口综合能源系统的可靠运行。第三，针对港口综合能源系统的分布式特点，提出一种基于分布式对偶分解混合整数线性规划的港口综合能源系统能量管理策略。最后，通过不同场景的港口综合能源系统仿真算例，证明了所提策略的有效性，得到的能量管理结果与集中式算法相近。
具有机会约束的两阶段随机混合整数规划，用于扩展飞机到达管理
扩展飞机到达管理问题是经典飞机着陆问题的扩展，旨在提前几个小时将飞机安排到目的地机场。本文提出了一个由机会约束强化的两阶段随机混合整数规划模型。第一阶段优化问题确定飞机序列和航站楼区域参考点（称为初始进近定位点 (IAF)）上的目标时间，以最小化着陆序列长度。假设 IAF 上的实际时间按照已知的概率分布随机偏离目标时间。在第二阶段，假设 IAF 上的实际时间是公开的，并且着陆时间将根据最小化时间偏差影响成本函数来确定。提出了 Benders 重新表述，并概述了 Benders 分解的加速技术。巴黎戴高乐机场的大量实际案例结果表明，两阶段随机和机会约束规划优于确定性策略。
MIP求解器中的机器学习
Khalil等。 学习在Tree Search 2017 Hutter等人中学习启发式方法。 算法运行时预测：方法与评估2012 Hutter等。 混合整数编程求解器的自动配置2010 Ferber等。 mipaal：混合整数程序作为2019年层Wilder等人。 最终学习和优化图表2019Khalil等。学习在Tree Search 2017 Hutter等人中学习启发式方法。算法运行时预测：方法与评估2012 Hutter等。混合整数编程求解器的自动配置2010 Ferber等。mipaal：混合整数程序作为2019年层Wilder等人。最终学习和优化图表2019
机器学习增强分支并绑定到...
L. Scavuzzo，K。Aardal，A。Lodi，N。Yorke-Smith：机器学习增强分支并绑定到混合整数线性编程，ARXIV：2402.05501，2024，数学编程
考虑电池寿命的主动配电网软开点储能优化运行
软开点式储能（SOP-based ES）具备时空电能传输及无功调节功能，有利于促进分布式电源（DG）的接入，降低有源配电网（ADN）的运行成本。因此，本文提出了一种考虑电池寿命的ADN中SOP-ES优化运行模型。首先，建立SOP-ES有功、无功功率方程和电池退化成本建模；然后，建立包含ADN运行成本、损耗成本和电池退化成本的最优运行模型；通过线性化处理，将混合整数非线性规划模型转化为混合整数线性规划模型。最后，通过IEEE33节点系统验证了所提优化模型的可行性和有效性。
结合 MILP 优化和生命周期评估在 SecMOD 框架下设计低碳多能源系统
使复杂的工业能源系统脱碳是缓解气候变化的重要一步。设计这种行业耦合工业能源系统向低碳设计的过渡具有挑战性，因为在系统设计中既需要考虑成本效益高的运行，也需要考虑整个生命周期内对环境影响的减少。可以使用软件确定最佳系统设计：最近，引入了开源框架 SecMOD，用于多能源系统模型的线性优化，通过完全集成生命周期评估来考虑环境影响。在这项工作中，我们扩展了 SecMOD 以允许对工业能源系统建模至关重要的混合整数决策。因此，我们提供了第一个完全集成生命周期评估的开源混合整数线性程序框架。我们使用 SecMOD 来研究泵热储能系统在行业耦合工业能源系统中的优势，并通过比较经济和气候最优来确定系统设计的权衡。
关键基础设施持续供电可行性优化引擎评估：预印本
摘要 — 在灾难事件发生频率越来越高的情况下，一个典型的情况是关键基础设施 (CI) 单元由可用的备用电源支持，而电网较弱，可能会间歇性或缺失。这种情况在为 CI 单元提供可靠的电力供应方面具有重大挑战性。在本文中，开发了一种智能优化方案，称为生存力范围 (HoV) 引擎，以保证在一段时间内持续、可靠地为 CI 单元供电。所提出的 HoV 引擎使用混合整数凸规划问题在一段时间内生成本地可用发电源和负载的成本最优组合。开发了一个控制器硬件在环 (CHIL) 平台来评估 HoV 引擎的控制性能。实验结果证实了在电网中断事件后维持 CI 单元生存力的有效性。此外，所提出的 HoV 优化方案比文献中现有的净负载管理方案表现更好。索引词——灾害恢复力、发电调度、负荷管理、微电网、混合整数规划。
考虑多尺度不确定性的电力系统容量扩张嵌套交叉分解算法
现代电力系统见证了可再生能源、储能、电动汽车和各种需求响应资源的迅速普及。因此，电力基础设施规划面临着更多挑战，因为各种新资源带来了多变性和不确定性。本研究旨在开发一个多阶段多尺度随机混合整数规划 (MM-SMIP) 模型，以捕捉电力系统容量扩张问题的粗时间尺度不确定性，例如投资成本和长期需求随机性，以及细时间尺度不确定性，例如每小时可再生能源产出和电力需求不确定性。要应用于实际电力系统，所得到的模型将导致极大规模的混合整数规划问题，不仅遭受众所周知的维数灾难，而且每个阶段的大量整数变量也会带来计算困难。针对MM-SMIP模型的此类挑战，我们提出了一种嵌套交叉分解算法，该算法由两层分解组成，即Dantzig-Wolfe分解和L形分解。该算法在我们的数值研究中表现出良好的计算性能，并且特别适合并行计算，这也将通过计算结果得到证明。