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考虑电网约束的能源系统最优电力调度
摘要：随着可再生能源和行业耦合技术的份额不断增加，需要采用新方法来研究、规划和控制现代能源系统。这种新结构可能会给电网增加额外的压力，就像热泵和电动汽车一样。因此，必须考虑到不同行业施加的约束来估计系统的最佳性能。在本研究中，采用了能源系统调度优化模型。它包括一种用于生成电网约束的迭代方法，该方法与线性单元承诺问题分离。在考虑物理电网限制的同时，优化了系统中所有能源载体的调度。从所考虑的情景中发现，在一个典型的德国社区中，每个家庭约 5 kW p 的光伏渗透率可能导致每年因线路负荷而减少约 60 MWh 的电力。此外，所提出的方法消除了由于增加新部门而导致的电网违规，并将能源削减率降低至 45%。通过优化热泵运行，自耗量增加了 7%，电池系统和电动汽车的组合也取得了类似的效果。总之，实现了复杂能源系统的安全、最佳运行。从这项工作中可以得出有效的控制策略和更准确的工厂规模。
结合电池退化模型的混合可再生能源和电池系统调度优化模型
近年来，现有电网中可再生能源系统的整合度不断提高，加上缺乏综合调度模型，导致了电力浪费。本文提出了一种混合可再生发电机加电池系统的混合整数非线性优化模型，目标是最大化长期利润。先前的研究表明，电池的高和低充电状态 (SOC) 都会损害其使用寿命，并会导致电池容量随时间降低。此外，增加充电和放电循环次数也会导致容量降低。本文对这两个因素进行了建模，并将容量损失与 SOC 和电池完成的循环次数联系起来。容量损失在优化模型的目标函数中受到惩罚，从而不鼓励高和低 SOC 以及频繁循环。滚动时间范围优化方法用于克服在长期时间范围内实现全局最优的计算困难。通过考虑电池退化，该模型能够最大限度地提高电力调度到电网的利润，同时最大限度地延长电池的使用寿命。本文使用考虑多种电池容量的光伏系统发电时间序列样本，在案例研究中运用了该模型。结果表明，与在调度决策中忽略电池退化的传统模型相比，最佳电池寿命有所延长。最后，我们分析了电池操作决策与由此产生的容量衰减之间的关系。[DOI：10.1115/1.4052983]
运输和电力系统通过电动汽车充电-A服务的整合：对技术经济和社会福利的评论
捕获以产生可用的热能，以抵消为此目的消耗额外的燃料。以这种方式，分布式生成系统相对于分离电气和热生产的传统发电机的能量效率更高（Kerr 2008）。使用可再生技术和CHP的效率提高导致排放量的显着减少，从而促进了世界上减少全球污染并实现气候变化目标的世界。此外，研究表明，分布式生成系统提供节能并在减少传输和分销能力的投资中发挥重要作用（El-Khattam和Salama 2004； Gumerman等人。2003）。 的好处还包括峰值剃须，以及提高的系统可靠性和弹性（Chiradeja and Ramakumar 2004）。 我们的研究为最佳设计（即尺寸和混合）提供了信息，并派遣了具有加热热量和功率的可再生技术发展，以降低代表性商业建筑的成本。2003）。的好处还包括峰值剃须，以及提高的系统可靠性和弹性（Chiradeja and Ramakumar 2004）。我们的研究为最佳设计（即尺寸和混合）提供了信息，并派遣了具有加热热量和功率的可再生技术发展，以降低代表性商业建筑的成本。
热电联产可再生能源系统的优化设计和调度
捕获热能以产生可用的热能，抵消为此目的额外燃料的消耗。这样，分布式发电系统比将电力和热能生产分开的传统发电机实现了更高的能源效率（Kerr，2008 年）。可再生技术的使用和热电联产的效率提升可显著减少排放，从而推动世界减少全球污染和实现气候变化目标的举措。此外，研究表明，分布式发电系统可节省能源，在减少输配电容量投资方面发挥重要作用（El-Khattam 和 Salama，2004 年；Gumerman 等人，2003 年）。其好处还包括调峰，以及提高系统可靠性和弹性（Chiradeja 和 Ramakumar，2004 年）。我们的研究为热电联产可再生技术的最佳设计（即规模和组合）和调度提供了信息，以降低代表性商业建筑的成本。
基于改进SPEA2和改进NSGA2的智能电网经济调度方法
当前环境危机的严重性促使可再生能源发电与智能电网的融合发展。可再生能源的接入使得智能电网的经济调度变得复杂。因此，智能电网的经济调度模型非常必要。本文提出了一种同时考虑经济性和污染排放的智能电网经济调度模型。用于仿真的智能电网模型由风能、太阳能、燃料电池和火电构成，燃料电池的使用使智能电网实现多能源互补。针对传统集中式通信方式容易发生通信拥塞的缺陷，本文采用多智能体信息交换方法提高稳定性和效率。在该模型的解决方法方面，本文提出了改进强度帕累托进化算法2（ISPEA2）和改进非支配排序遗传算法2（INSGA2）来解决智能电网的经济调度问题。将强度帕累托进化算法2(SPEA2)、非支配排序遗传算法2(NSGA2)及其改进算法同时应用于所提出的智能电网经济调度仿真模型，仿真结果表明ISPEA2和INSGA2是有效的，ISPEA2和INSGA2在精度或运行时间上均比SPEA2和NSGA2有所提高。
氢能储能与风氢混合系统协同调度热氢平衡特性建模
氢能储能系统间歇运行时的热氢平衡成为影响风氢混合系统（W-HHS）性能的关键因素。本文设计了一种包含余热利用的氢能储能系统（HESS），并建立了考虑氢气和热储的双荷电状态（SOC）模型。此外，基于分布稳健方法，提出了一种W-HHS的优化调度方法，以降低电网中常规机组的运行成本，增加W-HHS的收益。将前文提出的热氢平衡双SOC模型作为本次协同调度的约束。利用实际风电场数据集在IEEE 30节点系统上验证了双SOC模型的有效性和效率。结果表明，氢-热双SOC模型能够充分反映热氢平衡对W-HHS运行的影响。协同调度方法在保证热氢平衡的前提下提高了W-HHS运行的可靠性。当同时满足氢平衡SOC和热平衡SOC约束时，风电场可用功率比理想情况低6~8%。参数分析表明，降低散热系数可以减小热平衡SOC约束对调度策略的影响，提高风电场出力。当散热系数小于1/1200时，热平衡SOC约束失效。
21 年前，当我开始我的 911 调度员职业生涯时，我从未想过它会把我带向何方。在职培训实际上是被交给了他
21 年前，当我以 911 调度员的身份开始我的职业生涯时，我从未想过它会把我带向何方。在职培训实际上就是递上一个耳机和一根电线，然后和培训师“插上电源”。你跟着他们，直到他们觉得你“准备好”独立工作。我们综合中心的培训现在包括数周的课堂培训，还必须完成几项认证。EMD（紧急医疗调度）、EFD（紧急消防调度）、CPR、BCA 等等。不是每个人都能坐下来调度。我们的大多数学员都没有完成培训。你必须在压力下保持冷静，能够同时处理多项任务，聆听多个对话和无线电通讯，并能够理解所说的内容。警官一次只处理一个电话，调度员则处理多个电话。我们每天坐 10-12 个小时，实际上被一根 3 英尺长的电线绑在办公桌上。我们必须安排好上厕所的时间，这样每次离开房间的人不会超过一人。用餐时间也一样，必须安排好，这样才能有足够的人来接听电话和收听广播。如果我们很忙，那么你就必须忍住，否则就会挨饿。我们往往是第一个被需要的人，也是最后一个被想起的人。
基于平衡优化算法的风火储能系统鲁棒优化调度
风资源的不确定性是导致弃风的主要原因之一，考虑到风电功率预测的不确定性，提出了一种针对采用先进绝热压缩空气储能（AA-CAES）技术的风火储能系统的鲁棒优化调度模型。其中，根据AA-CAES的运行特点，定义了发电厂的运行约束和备用容量的约束。基于有限场景方法，提出了一种实现系统最优鲁棒性和经济运行的解决框架，为智能算法在鲁棒优化调度中的应用提供了新途径。具体而言，采用一种新的平衡优化算法来解决最优调度问题，该算法具有良好的全局搜索性能。通过基于IEEE-39节点系统的仿真验证了所提出的解决方案。仿真结果验证了所提出的调度模型和智能求解器的有效性。
多时间规模的经济优化派遣公园综合能源系统
公园综合能源系统（PIE）在实现可持续能源发展和碳中性方面起着重要作用。此外，其优化调度可以提高能源利用率的效率并降低能源系统的运行成本。然而，可再生能源的随机性和波动性和负载不稳定都为其最佳操作带来了挑战。提出了一个最佳的派对框架，该框架在三个不同的时间尺度下构建了操作模型，包括日前，日内和实时。考虑到不同时间尺度下的响应特征和成本组成，需求响应也分为三个级别。示例分析表明，多时间尺度优化调度模型不仅可以达到派对的供求平衡，从而减少了可再生能源的频率和压力载荷曲线的自动，还可以降低运行成本并提高能源系统的可靠性。
分析不同程度的糖尿病性视网膜病情以及2型糖尿病患者的非糖尿病性视网膜病的独立风险因素
随着可再生能源的广泛部署，未来的电网变得更容易受到极端环境的影响。本文调查了在紧急情况下具有可再生能源较高渗透率的功率系统的弹性。通过正确协调可用资源，将弹性增强的提高定义为在固定数量的污水架时期内维持同样多的电能到固定数量的污水架时期。然后，提出了一种最佳的决策方法，以最大程度地提高临界负载的电源，并由于可再生能源的输出功率随机性而使不稳定风险最小化。在每个时期内，电源储能工厂的功耗，电源存储工厂的充电/放电电力，发电机的产生和储备储备比旋转比率被视为决策变量。约束包括旋转储备，功率限制和功耗/发电限制。内点算法用于解决公式的优化问题。数值模拟验证了提出的优化方法在提高灾难后的网格弹性方面的有效性和优势。还发现，应在降低稳定风险和在极端环境中增加电源的利益之间寻求平衡。