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World File Search System线性规划
钒电解液再平衡的优化...
摘要——本文提出了一种优化钒液流电池 (VRFB) 能量容量恢复的新算法。VRFB 技术可以通过电解质再平衡部分恢复损失的容量来延长其使用寿命。我们的算法找到了这些再平衡服务的最佳“数量”和“时间”，以最小化服务成本，同时最大化能源套利收益。我们表明，该问题的线性化形式可以解析解决，并且目标函数是凸的。为了解决整个问题，我们开发了一种两步混合整数线性规划 (MILP) 算法，该算法首先找到最佳服务数量的界限，然后优化服务的数量和时间。然后，我们针对纽约 ISO 的能源套利案例研究给出了理论分析和优化结果。
考虑再生制动和可再生能源的铁路车站电动汽车充电优化能量管理算法
摘要 —本文提出了一种新型的最优能源管理系统 (EMS) 算法，用于智能电气化铁路站的电动汽车 (EV) 充电，该算法采用可再生能源发电。与以前的铁路 EMS 方法不同，所提出的 EMS 协调了火车站电动汽车停车场的再生制动能量 (RBE)、可再生能源发电、电气化铁路需求和电动汽车充电需求。在瑞士库尔的一个实际火车站使用基于场景的方法进行的数值结果表明，所提出的算法可以有效地将火车站全年的预期每日运营成本降至最低。索引词 —电动汽车、能源管理、铁路系统、再生制动能量、可再生能源、混合整数线性规划。
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。
考虑电池退化的光伏/电池微电网能源管理策略性能
摘要：针对为带有电动汽车的住宿建筑提供电力的光伏/电池系统，对几种复杂程度不断增加的能源管理策略在成本效益方面进行了比较。实施了有或没有生产预测的基于规则的控制方法，并将其与用作参考的线性规划策略进行了比较。最简单方法和参考方法之间的增益改进约为 27%。看来电池循环次数差别很大（高达 55%），导致或多或少快速老化。因此添加了电池退化模型，并在策略收益中引入了相应的成本。结果取决于初始电池成本，会受到显著影响，从而改变控制策略的相关性。15
下载 - UCD 研究资料库
风能利用率的提高以及需求的增长正在影响输电系统的区域负荷。传统上，升级现有线路和建设新线路是增加网络容量和减少拥堵的常用方法。然而，环境、社会和技术挑战正在鼓励网络运营商在未来规划中采取措施提高现有网络的利用率。这里开发了一个混合整数线性规划模型，将各种替代方案（包括动态线路额定值、储能系统和分布式静态串联补偿）集成到网络规划过程中。使用多阶段方法，研究了这些资产的共同优化规划，并将其与传统的重新布线方法进行了比较。IEEE RTS 24 总线系统显示了共同优化的好处，在选定区域风能贡献较大。
老挝人民民主共和国的能源格局
本章使用东盟和东亚经济研究所 (ERIA) 的《能源系统脱碳：到 2060 年的最佳技术选择模型分析》中的现有数据来帮助分析老挝人民民主共和国的能源格局 (Kimura 等人，2022 年)。这种线性规划模型有助于在施加各种约束（例如排放和电力供需平衡）的情况下最小化能源系统的总成本，以检验所有可用清洁技术和可再生能源在各种情景（包括老挝人民民主共和国的脱碳情景）下的最大贡献。关键发现将有助于向政策制定者展示老挝人民民主共和国如何以可承受的方式扩大其可再生能源和相关技术的规模，考虑到深度脱碳带来的障碍和成本。本章还提供了政策方向，以实现符合该国独特社会经济环境的安全、可靠和可持续的能源系统。
已发表版本的引用（APA）：Zhang, Y., Anvari-Moghaddam, A., Peyghami, S. , Dragičević, T. , Li, Y., & Blaabjerg, F. (2022)。最佳尺寸
摘要 — 用户侧 (BTM) 电池储能系统 (BESS) 主要用于提供负荷管理。但节省的电费几乎无法抵消高昂的前期投资成本。通过合理设计 BESS 的规模和运营策略，某些可堆叠服务所创造的多种收入流可以抵消初始成本。因此，为了最大化 BESS 投资的回报率，本文提出了一种优化 BTM BESS 功率和能量容量的两阶段优化模型。BESS 提供的可堆叠服务包括能量套利和频率调节。采用遗传算法和混合整数线性规划模型相结合的混合算法来共同优化 BESS 的规模和运行策略。以塑料制造业的实际负荷数据和 PJM 市场的频率调节信息为数据库，验证所提出的模型和混合算法的可用性和有效性。
考虑第三级建筑间接灵活性的固定电池存储优化规模：电动汽车社区用例
本文提出了一种方法，该方法将建筑物中可用的间接灵活性（电动汽车充电）考虑在内，用于确定固定电池存储系统（直接灵活性）的规模。对来自 Predis-MHI 平台（一个生活实验室）的数据应用了线性规划方法，从而优化了电动汽车的日常充电以及拟议电池的充电和放电计划，同时确定了电池容量。我们的结果表明，基于参考基准情况的自耗百分比增加，与不考虑间接灵活性的方法相比，可以将所需的电池容量减少高达 100%。虽然相关，但本文提出的定型方法假设了最佳的人类行为，这通常很难实现。我们提出的方法可以进行调整并用于确定住宅和商业/公共建筑的直接灵活性。
Neumann-1958 计算机与大脑.pdf
约翰·冯·诺依曼（/vɒn ˈnɔɪmən/；匈牙利语：Neumann János Lajos，发音为 [ˈnɒjmɒn ˈjaːnoʃ ˈlɒjoʃ]；1903 年 12 月 28 日 - 1957 年 2 月 8 日）是一位匈牙利裔美国数学家、物理学家、计算机科学家、工程师和博学者。冯·诺依曼被普遍认为是他那个时代最重要的数学家，被称为“伟大数学家的最后代表”；他将纯科学和应用科学融为一体。他在许多领域做出了重大贡献，包括数学（数学基础、泛函分析、遍历论、表示论、算子代数、几何、拓扑和数值分析）、物理学（量子力学、流体动力学和量子统计力学）、经济学（博弈论）、计算机（冯·诺依曼架构、线性规划、自复制机器、随机计算）和统计学。
通过能源套利实现运营约束下收益叠加的最佳电池充电调度
摘要 — 随着可变可再生能源在电力结构中的份额不断增加，需要新的解决方案来构建灵活可靠的电网。电池存储系统的能源套利通过转移需求和提高电力生产系统的整体利用率来支持可再生能源融入电网。在本文中，我们提出了一种用于日前市场能源套利的混合整数线性规划模型，该模型考虑了希望从其存储资产中获得额外收入来源的资产所有者的运营和可用性约束。该方法以最佳方式安排与最有利可图的交易策略相关的充电和放电操作，并使用包括德国、法国、意大利、丹麦和西班牙在内的多个欧洲国家的电价，在一年的时间范围内实现了最高可获得利润的 80% 至 90%。