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考虑网络重新配置的电力电力的经济调度网络
随着可再生能源的大规模开发，例如风能和太阳能，可再生能源的网格连接对电力系统的安全性和稳定性构成了一定的威胁，并且对分销网络的经济调度带来了巨大的挑战。传统和单一调度方法，例如负载需求响应或网络重新配置，无法满足分销网络安全和经济运作的需求。本文提出了一种经济调度方法，用于考虑网络重新构造的风力发电的分配网络，并建立了一个经济调度模型，其客观功能是最小化分配网络运营成本，重新配置成本和总系统网络损失。基于分销网络中能源存储和反应性电源补偿设备的最佳调度以及需求响应的全面利用，提出了一种与多目标协作优化的混合整数二阶锥体编程（MISOCP）方法。使用IEEEE33节点系统的测试结果验证了本文中提出的方法的可行性和适用性。
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。
微电网设计和在气候信息负载和可再生资源不确定性下进行的多年调度优化
微电网是一种越来越流行的解决方案，可为响应增加的电网依赖性以及气候变化对电网操作的影响而增长。但是，在确定一组设计和操作决策以最大程度地降低长期成本或满足弹性阈值时，现有的微电网模型当前不考虑气候变化的不确定和长期影响。在本文中，我们开发了一种新型的情景生成方法，该方法解释了（i）气候变化对可变可再生能源可利用率的不确定影响，（ii）现场负载上的极端热量事件以及（iii）种群和电气化趋势对负载增长。此外，我们开发了现有的微电网设计和调度优化模型的两阶段随机编程扩展，以获得不确定性信息和气候 - 应能能源系统决策，从而最大程度地减少了长期成本。使用样本平均近似来验证我们的两个案例研究表明，所提出的方法产生了高质量的解决方案，从而增加了具有现有备份生成系统的系统，同时降低了预期的长期成本。
商业模式对光伏电池调度决策和市场价值的影响：运营电厂的试点研究
光伏电池混合项目在美国某些地区占据了互连队列的主导地位。但很少有大型项目投入使用足够长的时间来评估混合功能在实践中的应用，现有文献很少讨论观察到的运营策略。我们采访了工厂运营商，并分析了美国三个有组织的批发市场中 11 个大型光伏电池混合项目的经验调度数据。我们估计了我们样本混合项目在 2020 年的市场价值。光伏电池混合项目相对于独立光伏电站的市场价值的经验增长因项目而异，范围从 1 美元到 48 美元/兆瓦时太阳能，这通常得益于容量价值的大幅提升。这种溢价是由市场、位置、光伏和电池资产的技术特性以及电池调度策略驱动的。与光伏电池混合建模文献中普遍存在的假设相反，11 个项目运营商中只有 3 个像商业工厂一样优化电池使用以获得批发市场收入。相反，负荷服务实体的目标是减少峰值负荷，激励计划参与者专注于遵守计划要求，大型能源消费者优先考虑弹性和最小化公用事业费用。这些替代商业模式可以为项目运营商带来高收入，但从电网角度来看，并没有优化存储调度。了解现实世界的调度信号并使其更贴近全系统的电网需求对于电网运营商和系统规划者来说非常重要，并且可以提高光伏电池混合动力车的市场价值。
基于液体二氧化碳储能的综合能源系统的低碳经济调度
实现综合能源系统（IES）低碳和经济调度以及可再生能源利用，综合能源系统经济调度模型引入了液态二氧化碳能量存储（LCES）和碳捕获系统（CCS）。本文为考虑LCE和碳捕获系统的综合能源系统提出了一个低碳经济调度模型。本文考虑了碳交易机制对系统性碳排放的影响，旨在最大程度地降低系统的总运行成本，并比较两种情况下的集成能源系统调度：配备了LCE的集成能源系统和配备了电池能量存储的集成能源系统。cplex仿真软件模拟了这个综合的能源系统。从不同角度分析调度的结果，例如电能，热能和CO 2排放。这些结果表明，提出的模型有效地减少了碳排放，改善了能源利用，并实现了综合能源系统的全面低碳经济运作。
不确定性条件下虚拟发电厂实时能源调度的随机在线预测优化框架
电力系统中分布式能源的聚集显著增加了不确定性，特别是由可再生能源发电的波动引起的不确定性。这一问题推动了广泛利用不确定条件下的先进预测控制技术的必要性，以确保长期经济性和脱碳。在本文中，我们提出了一个实时不确定性感知能源调度框架，该框架由两个关键要素组成：（i）混合预测和优化顺序任务，集成基于深度学习的预测和随机优化，其中这两个阶段通过多个时间分辨率的不确定性估计连接起来；（ii）高效的在线数据增强方案，共同涉及模型预训练和在线微调阶段。通过这种方式，所提出的框架能够快速适应实时数据分布，并针对控制过程中由数据漂移、模型差异和环境扰动引起的不确定性，最终实现最优、鲁棒的调度解决方案。所提出的框架在 2022 年 CityLearn Challenge 中赢得了冠军，这为研究人工智能在能源领域的应用潜力提供了一个有影响力的机会。此外，还进行了全面的实验来解释其在智能建筑能源管理现实场景中的有效性。
融合碳排放交易和绿色证书交易的虚拟电厂优化调度模型
大规模清洁能源的并网为清洁能源体系的建立提供了可能，如何提高清洁能源的利用效率以减少碳排放是亟待解决的问题。首先，分析了碳交易和绿证交易机制下的虚拟电厂（VPP）运营模式。其次，将碳交易机制和绿证交易机制融入到包括风电、光伏发电、燃气轮机和储能装置的VPP优化调度模型中，以VPP的净利润为优化目标，兼顾经济性和环保性。基于VPP是否参与碳交易和绿证交易，建立了3种方案并进行比较分析。此外，为应对可再生能源的波动性，对3种方案下4个典型日可再生能源出力场景的利用率进行了比较分析。针对该问题，本文提出了自归纳变分粒子群优化（SCV-PSO）算法。仿真结果表明,提出的VPP优化调度模型及求解算法能在保证经济性的前提下有效提高可再生能源利用率、减少碳排放,为今后电力系统低碳经济运行提供有益参考。
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。
商业模式对光伏电池调度决策和市场价值的影响：运营电厂的试点研究
光伏电池混合项目在美国某些地区占据了互连队列的主导地位。但很少有大型项目投入使用足够长的时间来评估混合功能在实践中的应用，现有文献很少讨论观察到的运营策略。我们采访了工厂运营商，并分析了美国三个有组织的批发市场中 11 个大型光伏电池混合项目的经验调度数据。我们估计了我们样本混合项目在 2020 年的市场价值。光伏电池混合项目相对于独立光伏电站的市场价值的经验增长因项目而异，范围从 1 美元到 48 美元/兆瓦时太阳能，这通常得益于容量价值的大幅提升。这种溢价是由市场、位置、光伏和电池资产的技术特性以及电池调度策略驱动的。与光伏电池混合建模文献中普遍存在的假设相反，11 个项目运营商中只有 3 个像商业工厂一样优化电池使用以获得批发市场收入。相反，负荷服务实体的目标是减少峰值负荷，激励计划参与者专注于遵守计划要求，大型能源消费者优先考虑弹性和最小化公用事业费用。这些替代商业模式可以为项目运营商带来高收入，但从电网角度来看，并没有优化存储调度。了解现实世界的调度信号并使其更贴近全系统的电网需求对于电网运营商和系统规划者来说非常重要，并且可以提高光伏电池混合动力车的市场价值。
采用线性优化方法对光伏电池组合系统进行系统建模和调度优化
实施不同的激励措施（例如电池能量吞吐量和存储能量）可以改变系统行为，从而更好地优化系统，同时保持电池的良好工作条件。在两种不同情况下，仔细选择优化参数可使电池循环减少 45.9%，平均存储能量减少 34.8%，同时保持成本节约。所研究的案例使用电价电力计划，这意味着包括电池在内的主要成本节约来自调峰。