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考虑阶梯式碳交易机制及弹性负荷的园区级综合能源系统优化调度 孙红斌 a , 张新梅 S
为提高园区级综合能源系统（PIES）多能耦合利用效率，促进风电消纳，减少碳排放，构建融合灵活负荷和碳交易机制的园区级综合能源系统低碳经济运行优化模型。首先，根据负荷响应特点，将需求响应分为可转移、可转移、可减量和可替代四种类型。其次，考虑园区热电耦合设备、新能源和灵活负荷，给出PIES基本架构。最后，将阶梯式碳交易机制引入系统，以最小化运行总成本为目标，建立园区级综合能源系统低碳经济运行优化模型。利用YALMIP工具箱和CPLEX求解器对算例进行求解，仿真结果表明，电热耦合调度和灵活电或热负荷的参与可以明显降低系统运行成本，减小负荷峰谷差，缓解高峰用电压力。
无损单分子计数以绝对量化蛋白质成型
引入了一种新型免疫测定，称为蛋白质相互作用偶联（PICO），以提供清晰的，无参考的蛋白质成型定量 - 精确定量。pico采用隔室化的，均质的单分子测定法，无损和敏感的信号产生，能够检测到每个反应的几个分子。此外，它使用了一个无背景的数字枚举原则，称为decouplexing。pico被视为数学理论，提供了对其化学的理论理解。因此，PICO证明了精确的定量，例如重组和非重组ERBB2和多标记肽RTRX靶标的例证，从而验证了分析和细胞矩阵中内部和外部参考的定量。此外，PICO启用了组合多路复用（CPLEX），这两种抗体之间的读数，通过8个PLEX抗体，12-CPLEX PICO证明，测量模拟和Dactolisib处理后ERBB途径的功能变化，可提供定量的细胞固定图。pico具有对多功能，标准化和准确的蛋白质测量值的重要潜力，从而提供了对生理和干扰细胞过程的见解。
布鲁塞尔自由大学 AI 工具箱 Bargiacchi, Eugenio
存在几个与 AI-Toolbox 功能部分重叠的库。MADP（Oliehoek 等人，2017）是最著名的工具箱之一。它用 C++ 编写，面向多智能体部分可观察模型，并提供多种算法。MADP 是面向对象的，因此类的层次结构很大，而 AI-Toolbox 的设计更紧凑。此外，MADP 没有 Python 绑定。BURLAP 是一个用于强化学习和规划的广泛的 JAVA 库。它包含可视化环境的代码，可与 ROS 框架一起使用（Quigley 等人，2009）。它主要关注完全可观察的环境，而 AI-Toolbox 包含多种最先进的 POMDP 算法。pomdp-solve 是 Anthony Cassandra 编写的 C 库，其中包含相对较旧的 POMDP 算法（最新的算法发表于 2004 年）。它还需要商业许可的 CPLEX 线性规划求解器。MDPToolbox（Chades 等人，2014 年）是用于单代理 MDP 算法的 MATLAB 工具箱。相比之下，AI-Toolbox 还支持 bandits、POMDP 和 MMDP 算法。还有其他工具箱，例如 PyMDPToolbox、JuliaPOMDP（Egorov 等人，2017 年）、ZMDP 和 APPL，但它们的范围比 AI-Toolbox 小得多。
采用随机稳健方法实现综合可再生能源发电厂和 CAES 的最优前瞻性战略投标/报价
摘要 如今，由于可再生能源资源的高渗透率和电力系统的重组，光伏电站 (PVPP) 和风力发电厂 (WPP) 作为可再生能源发电厂 (RPP) 可以参与电力市场。然而，RPP 的间歇性发电可能对这些发电厂的所有者构成挑战。为了缓解 RPP 不可预测和间歇性的发电问题，压缩空气储能 (CAES) 等储能系统可以成为一种合适的解决方案。本文研究了电力市场中综合 RPP 和 CAES 的最佳日前和前瞻战略供应和竞标。此外，还提出了一种随机稳健方法来建模可再生能源发电和电价不确定性。在 CPLEX 求解器下，在 GAMS 软件中制定了所提出的混合整数线性规划 (MILP)。研究了三个案例研究以验证所提出的方法。数值结果显示，在乐观策略下，RPP和CAES的协调者有更多机会参与电力市场，但在悲观策略下，由于电力市场价格较低，协调者参与电力市场的倾向与乐观策略相比并无增加。
偏远地区多能源微电网配置方法......
风能、太阳能等可再生能源的不断增长所带来的不确定性使微能源系统的运行成本难以预测，特别是偏远农村地区的微能源系统。基于此，本文分析了可能出现的运行风险，并引入条件风险价值 (CVaR) 来量化运行风险成本。在此基础上，提出了一种基于随机规划的多能源微电网规划模型，该模型在考虑多能源微电网的物理限制的同时，最小化投资成本、运行成本和运行风险成本。特别地，使用拉丁超立方抽样方法生成风能和太阳能输出场景，并使用基于拥挤度测度的场景缩减方法进行缩减。经过分段线性化和二阶锥松弛后，将本文提出的模型处理为混合整数线性模型，并使用 CPLEX 进行求解。针对经过约简方法处理的典型场景进行仿真表明，提出的配置模型能够均衡投资成本与运营风险成本，有效增强系统应对不确定性和波动的能力；而且，通过调整风险偏好系数，可以相应调整规划方案的保守性。
低碳发电计划考虑了托管风能的灵活性要求
摘要电能系统的运营灵活性是整合可再生资源份额的基本要求之一。运营功能显着影响新的发电技术的组合。在本文中，提出了低碳生成扩展计划（GEP）模型，以研究具有较高风能的功率系统的灵活性需求的影响。提出了改进的聚类单位承诺（CUC）公式，以完全捕获热产生单元的灵活性限制。在这方面，引入了群集的10分钟坡道上/向上/向下限制，用于操作储量，灵活型越野储备和应变储备。考虑到通过聚类方法获得的36天的代表日，还包括了保留时间顺序相关的年度载荷和可再生世代的年度变化。此外，还考虑了两种类型的BES设备来研究BES在提供灵活性中的作用。提出的富裕的低碳GEP模型被配制为混合成员编程模型，并使用CPLEX算法获得了最佳扩展计划。通过将改进的CUC公式纳入低碳GEP模型中，可以获得对Power Systems在高风力产生渗透方面的灵活性需求的更深刻的见解。
基于三相四线 OPF 的高比例光伏低压配电网光伏逆变器与储能系统的协同控制
利用光伏无功功率和储能有功功率可以解决光伏接入低压配电网带来的电压越限、网损、三相不平衡等问题，但低压配电网三相四线结构给潮流计算带来困难。为实现通过潮流最优来利用光伏，提出一种基于三相四线系统潮流最优的低压配电网光伏储能协同控制方法。考虑电压和电流的幅值和相位角，采用三相四线节点导纳矩阵建立低压配电网网络拓扑结构，以最小化网损、三相不平衡度和电压偏差为目标，考虑电压约束、反向潮流约束和中性线电流约束，建立了基于三相四线网络拓扑的多目标优化模型。通过改进节点导纳矩阵和模型凸性，降低问题求解的复杂度，利用CPLEX算法包进行求解，并基于某21节点三相四线低压配电网进行24 h多周期仿真，验证了所提方案的可行性和有效性。
带储能的混合能源发电系统区间可靠性评估
针对供电可靠性模型中风电和负荷的不确定性，提出一种结合风电发电和储能系统的区间可靠性评估方法。首先，建立基于区间变量的区间供电可靠性评估模型，该模型属于区间混合整数规划（IMIP）。其次，利用区间数的可能度理论，将IMIP模型转化为2种极端情况下的确定性优化模型，在考虑风电区间满足负荷需求区间的情况下，通过储能和发电机的出力优化，寻求最大供电概率，即减负荷上界最小。最后，基于序贯蒙特卡罗模拟生成风电机组和发电机的状态，通过计算负荷期望损失、期望未供电能量和最大供电概率来评估混合能源发电系统的可靠性，为建立储能区间优化配置模型提供依据。利用IEEE RTS-24测试系统验证所提方法的性能，并利用CPLEX 12.7求解器对模型进行求解，仿真结果证明了所提方法的有效性和适用性。
使用基于自动强化学习的多周期预测实现孤立微电网的优化调度
摘要 —为降低负荷与可再生能源出力的不确定性对微电网运行的负面影响，提出一种基于自动强化学习的可再生能源发电与负荷多周期预测的孤立微电网优化调度模型。首先，设计一种优先经验重放自动强化学习（PER-AutoRL）来简化基于深度强化学习（DRL）预测模型的定制化部署，首次提出基于PER-AutoRL的单步多周期预测方法来解决现有多步预测方法存在的误差积累问题，然后通过误差分布对所提预测方法得到的预测值进行修正以提高预测精度；其次，以最小化微电网总运行成本为目标，构建考虑需求响应的调度模型，以修正后的预测值作为调度依据，根据误差分布设置旋转备用机会约束；最后，利用序列运算理论（SOT）将原调度模型转化为易解的混合整数线性规划问题，并利用CPLEX求解器对转化后的模型进行求解。仿真结果表明，与传统的不带预测的调度模型相比，该方法通过提高预测精度，可以显著降低系统运行成本。
Roijers，Diederik M.；诺维，安
存在几个与 AI-Toolbox 功能部分重叠的库。MADP（Oliehoek 等人，2017）是最著名的工具箱之一。它用 C++ 编写，面向多智能体部分可观察模型，并提供多种算法。MADP 是面向对象的，因此类的层次结构很大，而 AI-Toolbox 的设计更紧凑。此外，MADP 没有 Python 绑定。BURLAP 是一个用于强化学习和规划的广泛的 JAVA 库。它包含可视化环境的代码，可与 ROS 框架一起使用（Quigley 等人，2009）。它主要关注完全可观察的环境，而 AI-Toolbox 包含多种最先进的 POMDP 算法。pomdp-solve 是 Anthony Cassandra 编写的 C 库，其中包含相对较旧的 POMDP 算法（最新的算法发表于 2004 年）。它还需要商业许可的 CPLEX 线性规划求解器。MDPToolbox（Chades 等人，2014 年）是用于单代理 MDP 算法的 MATLAB 工具箱。相比之下，AI-Toolbox 还支持 bandits、POMDP 和 MMDP 算法。还有其他工具箱，例如 PyMDPToolbox、JuliaPOMDP（Egorov 等人，2017 年）、ZMDP 和 APPL，但它们的范围比 AI-Toolbox 小得多。