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应用能源 - 信息科学 - EPFL
多能源微电网 (MEMG) 具有提高能源利用效率的潜力。然而，分布式可再生能源引起的不确定性带来了对多能源协同优化的迫切需求，以确保安全运行。本文重点研究 MEMG 的分布式鲁棒能源管理问题。利用不同能源部门的各种灵活资源来缓解不确定性，然后提出了一种基于数据驱动的 Wasserstein 距离的分布式鲁棒联合机会约束 (DRJCC) 能源管理模型。为了使 DRJCC 模型易于处理，提出了一种优化的条件风险价值 (CVaR) 近似 (OCA) 公式，将联合机会约束模型转化为易于处理的形式。然后，定制一种迭代顺序凸优化算法，通过调整 OCA 来降低解的保守性。数值结果说明了所提模型的有效性。
量化可再生能源系统中的不确定性成本
1 新莱昂自治大学机械工程与电气学院 墨西哥 2 哥伦比亚国立大学电气工程系 哥伦比亚 摘要：- 可再生能源在电力系统中的增加和整合意味着经济调度 (ED) 成本和生产中的不确定变量的增加，目前对批发电力市场 (MEM) 有重大影响。不确定性成本是指与风能、太阳能或水力发电等可再生能源发电固有的变化相关的额外费用或经济损失的量化。因此，本文提出了与成本高估和低估以及 CVaR 相关的确定性方程，以建模和评估与可再生能源整合相关的风险的随机性，使系统运营商和规划人员能够做出明智的决策。在元素渗透率高的能源系统中减轻或利用上述风险，主要是智能网络。在本研究中，使用由太阳能发电的概率密度函数 (PDF) 产生的功率形成的直方图谱进行数学分析，尽管可以考虑其他类型的函数来确定能量产生。所提出的模型的目的是为系统运营商提供另一种用于能源管理和规划的工具，这可以减轻一点计算负担，同时通过使用数据库，使结果更精确。如果这些值可用，则使用历史数据。通常，对于这种类型的分析，在集成这些函数时使用密度函数的概率计算来估计值，或者在其他最近的情况下，通过使用相同函数的分析方法来估计它们。通过将结果与蒙特卡罗模拟进行比较来验证该模型，仅从“低概率发电极值”中得出不确定性的总成本。此外，结果通过分析不确定性成本函数 (AUCF) 呈现。该分析包括使用确定性方程计算由条件风险价值 (CVaR) 确定的低概率和高概率能源发电的不确定性成本。关键词：- 分析不确定性、条件风险价值、经济调度、直方图、低概率、数学建模、蒙特卡罗、概率密度函数、不确定性成本、风险。收到日期：2024 年 4 月 14 日。修订日期：2024 年 9 月 7 日。接受日期：2024 年 10 月 11 日。发布日期：2024 年 11 月 13 日。
国际电力和能源系统杂志
本文提供了一个随机框架，用于提供带有风电场的混合动力系统（HPGS）和两种类型的储能设施，即压缩空气储能（CAES）和电池能量存储（BES）系统。该模型考虑了HPG在连续的电力市场中的参与，即Day-Ahead（DA）和盘中市场。为了更好地解决拟议的交易策略问题，BES退化成本也纳入了模型中。此外，还建立了基于需求响应资源（DRRS）基于HPGS内部需求响应资源（DRR）的机制，以有效地抵消了意外的能源失衡。建议的发行和竞标策略被提出为三阶段随机编程问题，其中包含风险高位指数，即条件价值危险危险（CVAR）。几个模拟的结果表明，建议的产品和竞标框架实现了可观的利润增益和风险降低。
考虑需求响应的微电网参与联合主动、无功和辅助服务市场的基于随机风险的方法
摘要 在重组后的电力系统中，可再生能源 (RES) 得到了发展。这些发电机的不确定性降低了电力系统的可靠性和稳定性。电力系统正常运行的频率和电压必须始终保持在标称值内。辅助服务 (AS)、储能系统 (ESS) 和需求响应计划 (DRP) 可以有效解决上述问题。微电网 (MG) 可以通过参与各种市场来提高利润和效率。本文通过考虑 ESS、DRP、部署 AS 的要求以及风能和太阳能生产的不确定性，为 MG 同时参与耦合有功、无功功率和 AS 市场（调节、旋转备用和非旋转备用）提供了最佳调度。能力图；数学方程用于对发电机组的有功和无功功率进行建模。本文中的风险管理是通过条件风险价值 (CVaR) 方法进行的，概率分布函数 (PDF) 用于对风速和太阳辐射的不确定性进行建模。 ERCOT（德克萨斯州电力可靠性委员会）市场是用真实世界的数据模拟的。
白天生产者的最佳行为 -
摘要 - 各种能源的协同操作吸引了全球许多发电商的注意。在本文中，集中的太阳能发电厂（CSPP）以及风能站，压缩空气存储（CAES）单元和需求响应提供商（DRP）构成了考虑的混合动力生产商（HPP）。在这方面，本文介绍了提到的HPP在日前（DA）和日内电力市场中的最佳参与，从而从所有可访问资源的联合配置中得到了好处。要在建议的模型中实现规避风险的策略，采用基于ϵ-constraint技术的条件价值危险（CVAR），而与以前应用的方法相比，其效率得到了验证。总体而言，这项工作的主要贡献在于：1）提出一种新型模型，以使用三阶段的决策建筑在DA和盘内市场中基于CSPP的HPP的最佳行为，以及2）开发一个双向目标优化框架，以提高风险规范算法的算法的功能。仿真结果表明，在日内市场中利用CSPP的优势，所有资源的协调运营不仅可以增强系统的利用率，而且与以前的模型相比，还会降低相关风险。
混合电力系统规划的风险规避随机规划：巴西案例
摘要：本文提出了一种风险规避随机规划模型，用于混合电力系统 (HEES) 的最佳规划，并考虑了巴西配电系统的监管政策。通过定义场景，考虑了与光伏 (PV) 发电、负荷需求、柴油发电燃料价格和电价相关的变量的不确定性。优化问题中使用条件风险价值 (CVaR) 指标来考虑消费者的风险倾向。该模型确定了光伏板、柴油发电和电池存储容量的数量和类型，其目标是在规划期内最小化投资和运营成本。进行了涉及大型商业消费者的案例研究，以评估所提出的模型。结果表明，在正常条件下，只有光伏系统是可行的。对于风险规避型消费者来说，光伏/柴油系统往往在恶劣的水文条件下是可行的。在这种情况下，光伏/电池系统是可行的，可将电池投资成本降低 87%。一个重要的结论是，风险分析工具对于协助消费者投资HEES的决策过程至关重要。
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
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。
不确定性意识到的偏好一致性从人类反馈学习
从人类反馈（RLHF）中学习的最新进展通常是通过最大程度地提高观察到的人类偏好的可能性来对重新功能进行建模。但是，由于个体的不同背景，这些偏好信号本质上是随机的。在奖励和政策更新过程中，首选项中的这种固有的不确定性可能会导致不稳定或不安全的行为。在这项工作中，我们通过学习分布式奖励模型和来自离线偏好数据集的风险敏感政策来介绍RLHF中不确定性的优先对齐。具体来说，我们提出了最大的后验（地图），以更新与轨迹相关的奖励。此更新过程在人类偏好中的不确定性之前包含了一份信息。利用此更新的奖励样本，我们开发了一个生成奖励模型来表示奖励分布。在奖励模型中固有的随机性驱动下，我们利用了离线分销钟声操作员和有条件的危险价值（CVAR）度量标准，从离线数据集中学习了对风险敏感的策略。实验结果表明，风险敏感的RLHF代理可以有效地识别并避免具有重大随机性的状态，从而在不同任务中实现规避风险的控制。
考虑规避风险的农民和零售商，协调三级合同供应链与期权合同
我们考虑了一个三级合同供应链，其中包括规避风险的农民，风险中立的供应商和规避风险的零售商。农民植物并以产量不确定性生长新鲜的农产品，供应商是供应链和合同的设计师的领导者，零售商出售了随机需求的加工产品。根据CVAR标准，本文讨论了供应商与零售商之间的三项期权合同，以及批发价格合同或供应商与农民之间的补充成本分担合同。结果表明，当农民处于风险中立时，有或没有补充成本分享合同的期权合同可以同时提高总利润并同时增加所有成员的利润。当农民和零售商规避风险时，只有与补充成本共享合同的期权合同可以通过调整期权参数并使农民的共享比率等于其风险厌恶系数来确保供应链充分的协调和帕累托的改善。此外，通过数值分析，我们发现帕累托改善的间隔随零售商的风险规避系数和数量损失率而降低，并且随农民的风险规避系数而增加。当损失率太大时，供应商将无法增加自己的利润。因此，领导者应在选择合同之前考虑各方的风险规避程度和新鲜农产品的数量损失率。