可再生能源在世界各地电力系统中的渗透率正在提高。由于可再生能源的间歇性和波动性,需求侧管理是克服这一问题的实用解决方案。本文提出了一种用于热泵的随机模型预测控制,用于为住宅建筑提供空间供暖和生活热水消耗。连续时间随机模型用 R 语言编写,以解决模型识别方法。该方法使用家庭的传感器数据来提取建筑物的热动态。控制器参与可再生能源渗透率高的三层电力市场。建议采用三阶段随机规划,分别在日前、日内和平衡市场中,在长期、中期和短期提前通知下解锁电热灵活性。考虑到可再生能源可用性与电价之间的密切相关性,价格数据通过自回归综合移动平均线建模为概率场景。环境温度以及生活热水消耗被视为具有上限和下限的包络边界。最后,在一座 150 平方米的测试房屋中,在电价、天气变量和占用模式不确定的情况下,检查控制器的运行策略。
过去二十年,太阳能和风能等可变可再生能源的整合在欧洲以前所未有的速度增长。随着太阳能和风能所占份额的上升,长期能源系统模型充分代表其短期变化变得越来越重要。本文使用欧洲电力和区域供热部门到 2050 年的长期 TIMES 模型来探索短期太阳能和风能变化的随机建模以及不同的时间分辨率如何影响模型性能。使用具有 48 个时间片段的随机模型作为基准,结果表明,具有低时间分辨率的确定性模型低估了年成本 15% 到 20%,高估了可变可再生能源的贡献(占总发电量的 13% 到 15%),并且缺乏系统灵活性。当时间分辨率增加时,确定性模型的结果会收敛到随机解,但即使有 2016 个时间片,灵活性的需求也被低估了。此外,具有 2016 个时间片的确定性模型的求解时间比具有 48 个时间片的随机模型长 30 倍。基于这些发现,建议在长期研究中采用随机方法研究可再生能源占比较大的能源系统。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
不确定情况下的决策是一项普遍存在的挑战,影响着不同领域的个人、组织和社会。虽然现有研究已经广泛探索了随机模型的技术复杂性,但它经常低估影响模型选择和实际应用的关键影响因素,例如组织动态、情境约束和个人技能限制。本研究回顾了现有文献,以揭示个人倾向、情境因素和情境条件如何共同推动不确定决策场景中的随机模型选择。该研究通过谷歌学术搜索引擎采用现有决策科学文献的叙述内容审查方法;选择与商业中随机决策模型的使用相关的同行评审学术期刊、会议论文集和意见论文。研究结果表明,虽然所有因素都会影响随机模型选择,但情境条件(尤其是组织文化和资源可用性)是最重要的。主要结论是,资源充足的支持性环境可增强 SBDM 的采用和适应性,而资源限制或抵制性文化往往会阻碍有效的 SBDM 利用。该研究为决策科学家、管理者和政策制定者提供了宝贵的见解,以培育开放和支持的组织文化,确保在相关软件、工具和员工培训上投入足够的资源,并解决背景限制。
您如何确切地验证准确性?我们在美国和瑞士进行了两项独立测试。在瑞士,我们使用了苏黎世Eth Geodesy和摄影测量研究所的五个检查站。出于研究目的,该研究所在2 mm(0.08英寸)水平和4 mm(0.16英寸)垂直精度下定义了这些点的位置。它们的准确性基于一个高准确网络,结合了总站和静态的长期GNSS测量。然后将这些测量值集成到一个随机模型中,该模型考虑了每个设备的准确性(Januth,T。(2017),第三章)*。
您如何确切地验证准确性?我们在美国和瑞士进行了两项独立测试。在瑞士,我们使用了苏黎世Eth Geodesy和摄影测量研究所的五个检查站。出于研究目的,该研究所在2 mm(0.08英寸)水平和4 mm(0.16英寸)垂直精度下定义了这些点的位置。它们的准确性基于一个高准确网络,结合了总站和静态的长期GNSS测量。然后将这些测量值集成到一个随机模型中,该模型考虑了每个设备的准确性(Januth,T。(2017),第三章)*。
作为 FAA NextGen 产品组合中的一项新的战略交通管理计划 (TMI),协作轨迹选项程序 (CTOP) 可以通过单个程序以集成方式管理多个受限区域,并允许航班运营商提交一组所需的重新路由选项,从而提供极大的效率和灵活性。TMI 优化的主要研究问题之一是如何确定机场或拥挤空域区域的计划接受率以最大限度地降低全系统成本。在设定 CTOP 率时需要考虑两种不确定性:第一,不确定的空域容量,这是由于不完善的天气预报造成的;第二,不确定的需求,这是由于在处理重新路由选项后航班在地理上被重新分配造成的。本文提出了三类随机模型。如果已知每架飞机的航线选择,第一类模型可以最佳地为多架飞机规划地面和空中延误。第二类模型控制每架飞机,可以为非常普遍的改道、地面和空中等待问题提供理论下限。第三类模型直接控制每个拥堵区域的队列大小,与第二类模型相比,可以更有效地解决。虽然这些模型可以提供重要的基准,并且可以在航空公司内部 CTOP 中使用,但它们与协作决策 (CDM) CTOP 软件实施不兼容。提出了基于仿真的优化模型,该模型可以使用随机模型作为其启发式方法的一部分,可以为实际的 CTOP 费率规划问题提供良好的次优解决方案。本文给出了第一个在需求和容量不确定性条件下优化CTOP速率的算法,并与CDM CTOP框架兼容,为CTOP的有效应用提供了急需的决策支持能力。
本论文探讨飞机运行可靠性建模,以支持任务和维护规划以及任务的完成。我们开发了一种基于元模型的建模方法,该元模型用作以下基础:i) 构建评估飞机运行可靠性所需的信息;ii) 构建可动态更新的随机模型。更新涉及飞机系统的当前状态、任务概况以及任务中涉及的飞行停留地点可用的维护设施。目的是实现在线运行可靠性评估。基于飞机子系统的两个案例研究将作为说明。我们提供了评估结果的示例,这些示例显示了运行可靠性评估在飞机任务期间的宝贵作用。
摘要。本文提出了连续的时间最佳控制框架 - 在不确定性驱动方案中生成参考轨迹的工作。先前的工作[1]提出了一个自动驾驶汽车的离散时间随机代理。这些结果扩展到连续的时间,以确保在实时设置中发电机的鲁棒性。我们表明,连续时间的随机模型可以通过产生更好的结果来捕获信息的不确定性,从而限制了与离散方法相比,违反问题限制的风险。动态求解器提供更快的计算,而连续的时间模型比离散时间模型更适合多种多样的驾驶场景,因为它可以处理进一步的时间范围,这可以在城市驾驶场景的框架之外进行轨迹计划。
温室气候控制对于以经济和可持续的方式为不断增长的人群提供足够的新鲜食品很重要。然而,开发的农作物气候模型通常具有参数不确定性的复杂性,而远非准确地描述实际系统,这会影响控制系统的性能。为了提高控制过程中的最佳性并确保鲁棒性,我们为考虑参数不确定性的温室生产系统开发并实施了随机模型预测控制(MPC)方案。通过利用模型线性化的优势,与直接使用非线性模型相比,提出的机会受限的MPC方法可以更直接地制定不确定性约束和计算廉价优化。最后,在温室气候控制案例研究中证明了拟议方法的功效。
1。简介现代电力系统中可再生能源的渗透不断增加,导致了在电网稳定性和能源管理方面的新挑战(Zhao等人。2012)。太阳能和风的间歇性和不可预测的性质要求采用灵活的资源,例如储能系统,以实时平衡供求(Fernandez-Blanco等人。2017)。在这种情况下,电池储能系统(BES)的管理已成为一项至关重要的任务,这是由于可再生生成和负载需求的固有不确定性而复杂化,从而使充电和放电周期的精确安排变得困难(Ghiassi-farrokhfal等人。2016)。文献中已经提出了几种方法来解决此问题,从确定性优化方法(Wu等人2014)到随机动态编程(Zhang等人。2013)。但是,这些技术中的大多数都依赖于简化的电池模型,并且没有完全捕获存储过程的复杂动力学,例如充电和放电效率对电荷状态的依赖(SOC)(Rao等人2005)。 在本文中,我们为BES提出了一个随机模型,该模型解释了更新和负载需求的不确定性。 所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲,具有状态依赖性充电和放电效率。 该模型的关键特征是加入重新启动级别,该级别可以控制输入能量。2005)。在本文中,我们为BES提出了一个随机模型,该模型解释了更新和负载需求的不确定性。所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲,具有状态依赖性充电和放电效率。该模型的关键特征是加入重新启动级别,该级别可以控制输入能量。通过设置电池再次开始充电的最低充电阈值,该模型旨在降低以低效率值充电BES的可能性,从而提高整体系统效率