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考虑尾流效应和内生不确定性的并网风力发电和储能系统容量估算：一种分布稳健方法
摘要 — 风电作为一种绿色能源，正在全球范围内迅速发展，同时，为缓解风电波动性而部署的储能系统 (ESS) 也应运而生。风电和储能系统的容量确定已成为一个亟待解决的重要问题。风电场的尾流效应会导致风速不足和下游风力涡轮机发电量下降，然而，这在电力系统的容量确定问题中很少被考虑。本文提出了一个双目标分布稳健优化 (DRO) 模型，用于确定考虑尾流效应的风电和储能系统的容量。建立了一个基于 Wasserstein 度量的模糊集来表征风电和需求的不确定性。具体而言，风电不确定性受第一阶段确定的风电容量的影响。因此，所提出的模型是一个具有内生不确定性（或决策相关不确定性）的 DRO 问题。为了求解所提出的模型，开发了一种基于最小 Lips-chitz 常数的随机规划近似方法，将 DRO 模型转化为线性规划。然后建立了迭代算法，并嵌入了求取最小Lipschitz常数的方法。案例研究证明了考虑尾流效应的必要性和所提方法的有效性。
使用储能系统的生成扩展计划考虑可再生能源发电概况和全年的每小时功率平衡约束
摘要：本文提出了一种考虑储能系统（ESS），个体发电单元特征以及全年的每小时功率平衡约束的方法来制定生成扩展计划。生成扩展计划（GEP）是一个复杂的优化问题。要获得成本最低，可接受的系统可靠性和令人满意的CO 2排放的现实计划，需要配制一个复杂的多期混合整数线性编程（MILP）模型，并与单个单位特征以及每小时的功率平衡约束一起求解并解决。此问题需要巨大的计算工作，因为在一个计算中有数千个可能的情况，其中数百万变量。但是，在本文中，提出了简化的过程，而不是直接找到此类MILP的全球最佳解决方案，将其分解为多个LP子问题，这更容易解决。在每个子问题中，都可以包括与可再生能源产生的文件相关的约束，ESS的电荷分离模式以及系统的可靠性。根据泰国的权力开发计划对拟议过程进行了测试。获得的解决方案几乎与实际计划的解决方案相同，但计算工作较少。还讨论了不确定性以及ESS对GEP的影响，例如系统可靠性，电力成本和CO 2排放。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本文介绍了一种用于承载大量光伏 (PV) 发电和负载的主动配电网 (ADN) 中的配电网扩展规划 (DNEP) 和储能系统 (ESS) 分配的组合框架。通过确定连接新节点的最佳电网扩展、现有线路的加固和 ESS 分配，所提出的 DNEP 可确保目标 ADN 的可靠运行，以实现其可调度性，同时最大限度地减少电网损耗。分配的 ESS 可补偿由随机负载和发电引起的随机功率流，使 ADN 能够遵循电网连接点的预定义功率计划。电网约束通过使用改进的增强型宽松最优功率流 (AR-OPF) 模型建模，该模型凸化了经典的 AC-OPF，为径向网络提供了 OPF 问题的全局最优解和精确解。DNEP 问题的复杂性通过采用顺序算法来处理，其中新节点按照用户确定的优先级逐个添加。在顺序规划的每个阶段，Benders 分解算法迭代地确定投资和 ADN 运行的最优解。此外，与 ESS 和线路投资相关的选址和定型问题分别解决，以提高收敛速度。在一个真实的 55 节点瑞士 ADN 上进行模拟，该 ADN 承载着相当大的随机光伏发电。
有源配电系统电压调节中的储能模型预测调度
摘要 — 在本文中，提出了一个模型预测调度框架，利用储能系统 (ESS) 来调节配电系统的电压。目标是利用 ESS 资源协助调节电压，同时减少有载分接开关 (OLTC)、电容器组等传统设备的使用率。所提出的框架是两阶段解决方案的一部分，其中次级层根据 1 小时的发电和负载预测每 5 分钟计算一次 ESS 调度，而主层将处理实时不确定性。在本文中，制定了调度 ESS 的次级层。仿真结果表明，通过提供有功和无功支持来调度 ESS 可以最大限度地减少配电网中的 OLTC 移动，从而延长传统机械设备的使用寿命。索引词 — 有源配电网、分布式能源、储能、模型预测控制、电压调节。
在智能家居中结合负载转移算法以实现最佳储能容量设计
摘要：在当今的电力系统格局中，可再生能源 (RE) 资源发挥着关键作用，尤其是在住宅领域。尽管这些资源非常重要，但可再生能源资源的间歇性受多变天气条件的影响，对其作为能源的可靠性构成了挑战。为应对这一挑战，集成储能系统 (ESS) 成为一种可行的解决方案，能够在高峰发电期间储存剩余能源，并在短缺期间释放。ESS 面临的一大挑战是如何高效地设计 ESS。本文重点介绍智能家居环境中的分布式电力流系统，包括不可控的发电机、不可控的负载和多个储能单元。为了应对最小化 ESS 中能量损失的挑战，本文提出了一种新方法，称为节能存储容量与损耗减少 (SCALE) 方案，该方法将多负载功率流分配与负载转移算法相结合，以最小化能量损失并确定最佳能量存储容量。使用线性规划技术形式化了最佳能量存储容量的优化问题。为了验证所提出的方案，采用了冬季和夏季智能家居环境中的真实实验数据。结果表明，所提出的算法在显着减少能量损失（特别是在冬季条件下）和确定最佳能量存储容量方面非常有效，能量损失减少了 11.4%，最佳能量存储容量减少了 62.1%。
微网格中的超级能源存储系统
虽然存在建立的单组分存储系统的确定性能力计划模型，但很少关注使用基于群体的元元素算法的混合储能系统（ESSS）的概率大小。这重点介绍了两个关键的研究机会，即：（1）研究保存模型及其特性的影响，并优化每日系统调度对混合ESS设计中的狭窄现实差距，以及（2）基于潜在的具有重大财务设计的杂种微网格中混合ESS中的混合ESS整合到网格连接的微网络中。在响应中，本文中的本文基于最先进的元易启发式算法的新型概率混合能力计划优化模型。为了证明该模型在社区微网络方案中的有效性，提出了新西兰Aotearoa的生态村庄的案例研究。模拟结果表明，在最有可能的情况和最坏情况的概率场景中，分别高于确定性结果的溢价约为4％和〜36％。另一方面，发现混合ESS的生命周期成本的最佳随机估计值比确定性建模低约39％。此外，还研究了使用电池库的暂时性套利经济学，表明以固定的LifePo 4电池的当前资本成本和目前的固定饲料税（NZ $ 0.08/kWh），仅出于套利原因而循环存储在经济上是不可行的。总而言之，本文重点介绍了结合概率的选择误差技术的迫切需要，并强调在设计混合ESS以将混合ESS集成到网格连接的微网格中时，大小和调度合作的重要性。
更新了匹配调整的间接比较的结果...
在MAIC进行调整后，ELRA和TEC之间选择了选定的钥匙基线特征。对于除OS以外的所有端点，在基本情况下，ELRA的匹配后有效样本量（ESS）为75，在灵敏度分析中为89。对于OS，ESS分别为73和87。与TEC相比，Elra为
ATTP 3-39.32 (FM 3-19.30) 物理安全
虽然物理安全的基本原则经久不衰，但安全技术、组件和分析工具仍在不断发展和改进。如今，指挥官拥有一整套先进的 ESS、灵敏的化学传感器、爆炸物检测设备和前视红外 (IR) 雷达系统可供使用。这些系统提供多层次、360 度的实时能力，可在固定地点检测、评估、警告和应对空中和地面威胁。设施、区域、设施或资产的安全系统的目标是采用纵深安全措施来预防或减少破坏、盗窃、非法侵入、恐怖主义、间谍活动或其他犯罪活动的可能性。在偏远地区，远征军指挥官通过建立一套互补、重叠的安全措施来控制对关键资源和人员的访问，从而保护战斗力。在复杂的 ESS 不切实际的地方，物理安全措施（例如物理屏障、净区、照明、访问和密钥控制、使用安全徽章和防御位置）可以大大增强部队的防护态势。
ATTP 3-39.32 (FM 3-19.30) 物理安全
虽然物理安全的基本原则经久不衰，但安全技术、组件和分析工具仍在不断发展和改进。如今，指挥官拥有全套先进的 ESS、灵敏的化学传感器、爆炸物检测设备和前视红外 (IR) 雷达系统可供使用。这些系统提供多层次、360 度、实时的能力，可以检测、评估、警告和应对固定地点的空中和地面威胁。设施、区域、设施或资产的安全系统的目标是采用纵深安全措施，以排除或减少破坏、盗窃、非法侵入、恐怖主义、间谍活动或其他犯罪活动的可能性。在偏远地区，远征军指挥官通过建立一套互补、重叠的安全措施来控制对关键资源和人员的访问，从而保护战斗力。在复杂的 ESS 不切实际的地方，物理安全措施（例如物理屏障、净区、照明、访问和密钥控制、使用安全徽章和防御位置）可以大大增强部队的防护态势。