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交易能源系统：概念、配置和……
交易能源系统（TES）结合了经济机制和控制机制，已成为现代电力系统中整合分布式能源（DER）的有前途的解决方案。本文将介绍TES的基本概念，包括其定义、流程、时间尺度和优势，然后从物理系统、信息系统、交易系统和监管系统的角度详细描述TES的配置。交易机制允许参与者（例如客户、发电机、输电运营商、营销商等）在监管政策允许的范围内与任何其他方进行各种交易。交易控制被认为是实现灵活设备的全部响应潜力并尊重最终用户的隐私、偏好和自由意志的最先进方法之一。最后，本文将讨论由于当前设备水平和方法概念的局限性而对TES发展提出的一些挑战。综上所述，TES为参与者提供了更加高效、公平、透明的环境，以促进DER的利用，提高市场效率，增加经济效益。
电力系统研究
在本文中，我们提出了一种用于承载随机分布式能源 (DER) 和可控电池的径向配电网的重新调度方案。在每个重新调度轮次中，所提出的方案都会计算出一个新的调度计划，以修改和扩展现有的调度计划。为此，它使用 CoDistFlow 算法并应用滚动时域控制原理，同时考虑影响调度计划即时更新的硬时计算约束。CoDistFlow 通过基于场景的优化和交流最优功率流的非凸性来处理随机 DER 和产消者不确定性，通过迭代解决适当定义的凸问题直到收敛。我们根据从真实的瑞士电网获得的真实数据进行数值评估。我们表明，使用我们提出的重新调度方案，即使对于小容量的电池，每日调度跟踪误差也可以减少 80% 以上，并且如果重新调度足够频繁，则可以消除它。最后，我们表明，重新调度应在市场允许的范围内尽可能频繁地进行，并且性能会持续提高。
太阳能PV，Bess和EV充电
是小型发电或存储技术[…]，可以提供传统电力系统的替代或增强。这些可以位于电力公司的分销系统[…]或客户仪表后面。它们可能包括电气存储，间歇性生成，分布式生成，需求响应，能源效率，热存储或电动汽车及其充电设备。
参与自动响应技术计划的供应商协议
本自动响应技术 (ART) 计划 (计划) 提供商协议 (协议) 由加利福尼亚州公司太平洋煤气电力公司 (PG&E) 与下文签署方 (提供商) 签订，签署方单独称为“一方”，统称为“各方”。本协议旨在与第三方“提供商”签订合同，按照 PG&E 的 E-ART 计划关税 (E-ART 关税) 实施该计划，加州公用事业委员会 (CPUC) 可能会不时修改该关税，目前发布在关税 (pge.com) 上。该计划是一项自愿性的住宅需求响应计划，当 PG&E 提出要求时，通过调度智能技术（也称为分布式能源资源 (DER)）为提供商提供减少能源消耗的奖励。当聚合在一起时，DER 有可能充当虚拟发电厂并提供有价值的电网服务。该计划作为代理需求资源 (PDR) 整合到加州独立系统运营商 (CAISO) 的批发市场中。 PG&E 是项目调度协调员，拥有唯一决定权来投标该项目的资源。
敏感性投影，用于通过电离通道优化针对光线搜索的双相氩TPC
摘要：欧洲战略长期愿景强调了更智能和灵活的系统在2050年之前实现净零温室气体排放的重要性。分布式能源（DER）可以提供所需的灵活性产品。分配系统运营商（DSO）与TSO（传输系统运营商）合作致力于通过基于市场的程序采购这些功能可及性产品。在所有DERS中，电池储能系统（BES）是一项有前途的技术，因为它们可能会出于广泛的目的而被利用。但是，由于其成本仍然很高，因此应优化其大小和位置，以最大程度地提高所有者的收入。打算提供一种评估要在DSO和TSO之间共享的灵活性产品的工具。对比的目标，因为BES所有者的收入最大化以及使用创新解决方案固有的DSO风险最小化。通过将方法应用于真实的意大利中型电压（MV）分布网络来验证所提出的模型。
应用能量
分布式能源（DERS）的最佳集成是一个多主体和复杂的组合优化问题，常规优化方法无法有效地解决。本文回顾了现有的DER集成模型，优化和多标准决策方法。此外，引入了最近开发的君主蝴蝶优化方法，以解决分布系统中的DER混合问题。为考虑多个关键绩效目标的DER而言，提出了一个新的多目标DER集成问题，以查找最佳站点，大小和混合（可调度和不可触及）。此外，提出了一种结合君主蝴蝶优化的混合方法，并提出了与理想解决方案相似（TOPSIS）偏爱顺序的技术，以解决配制的大规模多标准决策问题。虽然Meta-Heuristic优化方法生成了非主导的解决方案（创建帕托 - 前），但TopSIS方法选择了许多替代方案的最有希望的结果。通过解决基准33-BUS分布系统上的单个和多目标调度集成问题来验证此方法的有效性，并将性能与现有优化方法进行比较。DER混合的建议模型和优化
快速回顾以了解微电网系统
摘要 本文重点介绍了电力系统中靠近配电网的分布式发电或俗称微电网 (MG) 系统的新时代的主要问题。MG 是大型配电系统的一部分，包括分布式或热电联产、储能系统和负载。本文回顾了 MG 系统中的系统架构、运行模式以及需求响应的控制挑战。将收集到的信息压缩并简要写出来，以用作该领域新研究人员或新手的快速指南。将简要解释 MG 中所有重要元素，并比较有价值的成果和潜在的研究领域，特别是在能量流控制方面，这将增强 MG 系统及其元素的实际使用。 关键词：微电网、并网、独立、孤岛、需求响应、储能。 1. 简介 使用可再生能源 (RES) 是实现电力部门脱碳和减少气候变化对环境影响的重要杠杆 [1]。如今，可再生能源被广泛用于替代或增强传统电网系统，并且通常以小规模容量开发。这种可再生能源通常也支持存储技术，被称为分布式能源 (DER) 系统，其容量通常为 1 千瓦至 10,000 千瓦 [2]。另一方面，DER 也被定义为在配电级别连接到电网的小型本地发电单元 [3]。DER 通常数量众多，以小规模安装在靠近负载或客户的地方。本质上，DER 充当中央能源商品，并且通常以“连接即忘”的方式连接到网络。因此，为了让 DER 渗透并出现在能源市场中，智能电网 (SG) 技术是有效利用 DER 的关键。在 [4] 中，智能电网 (SG) 被定义为“电力
使用强化学习恢复可再生不确定性下的配电系统：预印本
摘要 — 配电系统中的分布式能源 (DER)，包括可再生能源发电、微型涡轮机和储能，可用于在极端事件后恢复关键负载，以提高电网弹性。然而，在可再生能源不确定性和燃料可用性的情况下，正确协调系统中的多个 DER 以进行多步恢复过程是一个复杂的顺序最优控制问题。由于其处理系统非线性和不确定性的能力，强化学习 (RL) 成为解决复杂顺序控制问题的潜在有力候选者。此外，RL 的离线训练在在线操作期间提供了出色的行动准备，使其适用于需要及时、正确和协调行动的负载恢复等问题。在本研究中，研究了基于简化单总线系统的配电系统优先负载恢复：在可再生能源发电预测不完善的情况下，将 RL 控制器的性能与确定性模型预测控制 (MPC) 的性能进行了比较。我们的实验结果表明，与基线控制器相比，RL 控制器能够从经验中学习，适应不完善的预测信息并提供更可靠的恢复过程。
传感器
摘要：本文提出了一种分层深度强化学习 (DRL) 方法，用于智能家电和分布式能源 (DER)（包括储能系统 (ESS) 和电动汽车 (EV)）的能源消耗调度。与基于离散动作空间的 Q 学习算法相比，该方法的新颖之处在于，使用基于参与者-评论家的 DRL 方法在连续动作空间中调度家用电器和 DER 的能源消耗。为此，提出了一个两级 DRL 框架，其中根据消费者偏好的家电调度和舒适度在第一级调度家用电器，而使用第一级的最优解以及消费者环境特征在第二级计算 ESS 和 EV 的充电和放电计划。在分时定价下，在一个有空调、洗衣机、屋顶太阳能光伏系统、ESS 和 EV 的单个家庭中进行了模拟研究。不同天气条件、工作日/周末和电动汽车驾驶模式下的数值示例证实了所提出方法在电力总成本、储能系统和电动汽车的能量状态以及消费者偏好方面的有效性。
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