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基于游戏理论
易于态度的分配系统，生成和负载需求的强烈不确定性给能量相互作用和资源协调带来了挑战。但是，现有的能源互动策略通常仅着眼于经济利益，忽略安全绩效，并且不足以确保系统的可靠运行。为了解决这些问题，本文考虑了各方的经济利益和系统的电压安全性，建议针对多垫圈浮动的分配系统进行能源交互策略。首先，建立了基于Stackelberg游戏的多代理能量交互框架，并为分销网络运营商和生产商建立了双层优化模型。第二，本文创新地将基于软点的电源流控制技术引入能源交易市场。然后，应用KKT条件，双重理论，线性化和放松技术将原始的双层游戏问题转变为单层混合式二阶底线编程问题，从而提高了计算效率。最后，改进的IEEE 33-BUS分配系统将模拟，并与其他两种情况进行了比较。结果表明，提出的策略可以显着改善能源交互系统的经济和安全性能，优化电源发电的分布并有效提高功率质量。该方法为在灵活和可靠的网格操作的背景下管理分布式能源的挑战提供了有希望的解决方案。
共享储能运营商优化策略...
摘要：为了解决利用率低、运营模式受限以及终端用户层面灵活储能资源利用不足的问题，本研究论文介绍了多微电网 (ESO-MG) 系统中共享储能运营商的协作运营方法。该方法考虑了 MG 发电量与 ESO 管理的不同储能资源的整合之间的关系。采用混合博弈论能源交易策略来解决这种联合运营模式下与能源交易和收入分配相关的挑战。首先，开发了一个多目标主从博弈优化模型，目标是最大化共享储能运营商的收入，同时最小化多个微电网的运营成本。其次，考虑到多微电网系统固有的点对点 (P2P) 能源共享动态，制定了一个非合作博弈模型。该模型旨在建立多微电网纳什均衡和公平的收入分配。最后，利用卡鲁什-库恩-塔克（KKT）条件，借鉴强对偶理论原理，对主从博弈模型进行精确降维，采用交替方向乘数算法迭代确定非合作收益。本研究的实证结果表明，电动汽车集群的整合有助于共享储能运营商获得灵活的储能资源。此外，提出的混合博弈优化策略提高了共享储能运营商和多个微电网的整体收益，从而肯定了这一创新策略的经济可行性和可靠性。
通过点对点能源交易实现可再生能源微电网的套利策略
摘要 — 本文提出了一种针对可再生能源微电网 (MG) 的套利策略，以克服光伏和风能等可再生能源 (RES) 在日前市场 (DAM) 和实时市场 (RTM) 之间建立的交易能源市场 (TEM) 中的点对点 (P2P) 能源交易这一新兴商业领域中的不稳定行为。为了识别由 P2P 和实时交易之间的价格差异产生的套利机会，提出了一种具有区间系数的双层风险约束随机规划 (BRSPIC)。在决策的第一阶段，采用各种方案来处理 DAM 价格的不确定性。在第二阶段，P2P 能源交易竞争由基于非合作领导者-追随者博弈的双层规划建模。在较低层次上最大化同行的社会福利的同时，MG 在较高层次上最大化其利润。为了更加贴近实时，第三阶段考虑了区间系数，以应对 RES 和负载以及 RTM 价格的不确定性。条件风险价值 (CVaR) 被强制应用于模型，以控制利润波动的风险。通过使用 Karush-Kuhn-Tucker (KKT)，BRSPIC 被转换为单级优化。然后，将其线性化并通过混合整数线性规划 (MILP) 求解器进行求解。通过在测试系统上评估所提出的模型，很明显，通过套利策略，MG 的利润增加了 3.1% 以上。通过考虑 CVaR，完全规避风险的决策会使 MG 的利润减少 27%，尽管这是一个非常保守的决策。
可再生能源
可再生能源生产者因与风能和太阳能呈现的间歇性附加性而暴露于收入的显着波动。此外，电网中可变的可再生能源的较高渗透大大增加了与采购储量相关的成本，从而导致消费者的电力成本更高。因此，一个可以适当分配采购储量成本的市场，同时确保可再生能源生产商的收入稳定性至关重要。在这项工作中，作者提出了一种新型的基于对冲的能源市场模型，该模型允许可再生生成器从灵活的生成技术中确保对冲合同作为保险，以防止天气驱动的能源不足。拟议的模型补充了代表性的日间市场模型，并最大程度地提高了市场参与者的收入，同时降低了采购储备金和为绿色项目产生投资信号的成本。制定了数学模型，以根据Karush Kuhn Tucker（KKT）最佳条件来确定市场均衡。进行了仿真研究，以证明使用MATLAB在测试网络上提出的模型的功效。 理论结果通过模拟结果验证，并提供了一个可行的区域，在该区域中，相互可接受的对冲合同导致总体收入更高。 结果表明，可以部署基于对冲的能源市场模型，以在日常的能源市场模型中管理可再生的间歇性，以满足可再生能源生产商的风险管理需求。进行了仿真研究，以证明使用MATLAB在测试网络上提出的模型的功效。理论结果通过模拟结果验证，并提供了一个可行的区域，在该区域中，相互可接受的对冲合同导致总体收入更高。结果表明，可以部署基于对冲的能源市场模型，以在日常的能源市场模型中管理可再生的间歇性，以满足可再生能源生产商的风险管理需求。
直流 OPF 中具有互补约束的并网储能系统模型的凸松弛
可再生能源的间歇性是将可再生能源发电整合到电网的主要挑战之一。可再生能源的变化或可用的可再生能源预测误差可以通过在电网中纳入分布式能源存储系统 (ESS) 来解决 [1]–[4]。与电网连接的 ESS 的优势包括削减峰值负荷和降低发电机爬升率。然而，在将 ESS 模型纳入优化问题时，特别是凸最优潮流 (DC OPF) 问题，由于使用无损 ESS 模型 [5] 或非凸 ESS 操作模型，需要使用计算限制方法 [3]，[6]，因此确保适当的 ESS 动态可能会受到很大限制。在本文中，我们对与电网连接的 ESS 模型的凸松弛进行了分析，该模型在 DC OPF 问题中有单独的充电和放电项。我们考虑一个一般的直流 OPF 问题，它协调传统发电机、分布式可再生能源和受网络功率流约束的 ESS，以满足网络负载，同时最小化发电成本并考虑发电容量约束。在这项工作中，我们使用 Karush Kuhn-Tucker (KKT) 条件来展示何时解决科学问题，科罗拉多大学博尔德分校，科罗拉多州博尔德，80309 美国（电子邮件：{kaitlyn.garifi; kyri.baker}@colorado.edu）。当使用建议的放松 D. Christensen 时，ESS 同时充电和放电的直流 OPF 问题不是最优的，他是国家可再生能源实验室的成员，科罗拉多州戈尔登，80401 美国（电子邮件：dane.christensen@nrel.gov）
风光水电抽水蓄能混合能源系统两阶段稳健优化容量配置
水电、抽水蓄能与可再生能源混合能源系统已成为现代电力系统发展的新课题方向，实现不同能源容量的合理、高效配置至关重要，但现有研究与混合能源系统进一步发展的要求之间仍然存在差距。本文重点研究风电、光伏、水电、抽水蓄能电力系统的最优容量配置，推导了风电、光伏、水电、抽水蓄能电力系统最优容量配置的双层规划模型。为了对抽水蓄能电站的运行模式进行建模，引入了两个 0-1 变量。为了处理由两个 0-1 变量引起的非线性、非凸的下层规划问题，建议将 0-1 变量视为一些不确定参数。另外，通过将 0-1 变量视为一些不确定参数，最终引入两阶段稳健优化问题，将原始双层规划问题分解为主问题和子问题。然后应用 Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件来简化和线性化主问题中的最小-最大问题和非线性项。这使得主问题和子问题都被表述为混合整数线性规划 (MILP) 问题。通过利用强大的列和约束生成 (C&CG) 算法，两阶段稳健优化模型被分解为依次解决主问题和子问题的迭代过程。这种方法消除了混合能源系统现有双层规划问题中常用的复杂优化算法的需要。最后，通过案例研究的数值结果验证了所提出模型的有效性和优势。
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。