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太阳能智能家居的随机运行
摘要：本研究开发了一种混合整数线性规划 (MILP) 模型，用于智能建筑的最优随机运行调度。本研究的目的是将电力需求与间歇性太阳能可再生资源状况相匹配，并最大限度地降低能源成本。该模型的主要贡献是通过考虑热水、供暖和通风负荷等详细负荷类型来解决智能建筑热负荷的不确定性。在智能电网中，建筑不再是被动消费者。它们是可控负荷，可用于需求侧能源管理。智能家居作为物联网 (IoT) 的一个领域，使建筑的能源系统能够作为智能电网中的主动负荷运行。所提出的公式被设计为 24 小时范围内的随机 MILP 模型，以最大限度地降低总能源成本。在本研究中，蒙特卡罗模拟技术用于为两个环境因素生成 1000 个随机场景：室外温度和太阳辐射。因此，在所提出的模型中，热负荷、光伏板输出功率、太阳能集热器发电量和电力负荷成为随机参数。所提出的模型可节省 20% 的能源成本，并将峰值电力需求从 7.6 KWh 降低到 4.2 KWh。
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。
一般连接树的量子优化
摘要 随着早期量子处理单元 (QPU) 的出现，量子计算机制造领域的最新进展引起了广泛领域的广泛关注。虽然当代量子机器的尺寸和功能非常有限，但成熟的 QPU 最终有望在优化问题上表现出色。这使得它们成为解决数据库问题的有吸引力的技术，其中许多数据库问题都基于具有大解空间的复杂优化问题。然而，量子方法在数据库问题上的应用在很大程度上仍未得到探索。在本文中，我们解决了长期存在的连接排序问题，这是研究最广泛的数据库问题之一。QPU 不需要运行任意代码，而是需要特定的数学问题编码。最近提出了一种连接排序问题的编码，允许在量子硬件上优化第一个小规模查询。然而，它基于对 JO 的混合整数线性规划 (MILP) 公式的忠实转换，并继承了 MILP 方法的所有限制。最引人注目的是，现有的编码仅考虑具有左深连接树的解空间，这往往会产生比一般的浓密连接树更大的成本。我们针对连接顺序问题提出了一种新颖的 QUBO 编码。我们不是转换现有公式，而是构建一种针对量子系统量身定制的原生编码，这使我们能够处理一般的浓密连接树。这使得 QPU 的全部潜力都可用于解决连接顺序优化问题。
强化学习在能源存储套利中的应用
电力系统脱碳需要将可再生能源引入能源供应结构。然而，供应结构中的间歇性能源使平衡能源供需更具挑战性。当可再生能源产生的能源超过需求时，储能系统可以储存能源，当发电量不足时提供能源，从而平衡供需。然而，在操作电池时不考虑退化会大大缩短电池的使用寿命并增加与退化相关的成本。现有的优化技术在确定最佳电池操作策略时会考虑退化，这既需要大量计算又耗时。强化学习等机器学习技术可以开发出以毫秒为单位计算行动策略并考虑复杂系统动态的模型。在本文中，我们考虑了电池操作的能源套利问题。我们探索使用强化学习来确定考虑退化的套利策略。我们将强化学习学到的策略与由高级混合整数线性规划 (MILP) 模型确定的 NYISO 2013 日前电价数据的最佳策略进行了比较。我们表明，考虑到强化学习，学习到的策略与 MILP 确定的退化策略的行为相当。然后，我们介绍了一个案例研究，该案例研究使用强化学习来确定 PJM 2019 实时电价数据的套利策略，我们发现在能源套利的情况下，使用强化学习进行实时电池操作是有前景的。
太阳能与电池储能系统的最佳整合
摘要 —本文利用实际数据讨论了光伏 (PV) 系统与电池储能系统 (BESS) 的优化设计。具体来说，我们确定了光伏板的最佳尺寸、BESS 的最佳容量以及 BESS 充电/放电的最佳调度，以使包括电费和光伏系统在内的长期总成本最小化。优化是通过考虑大量参数来执行的，例如能源使用、能源成本、天气、地理位置、通货膨胀以及太阳能电池板和 BESS 的成本、效率和老化效应。为了捕捉老化效应、通货膨胀和折现经济回报等长期因素的影响，该问题被表述为混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，时间范围涵盖太阳能电池板和 BESS 的整个生命周期，约为十年或更长时间，而几乎所有现有的光伏系统设计工作都考虑了几天或几周的短得多的时间范围。将 MINLP 转化为混合整数线性规划 (MILP)，并通过分支定界 (B&B) 算法进行求解。由于时间范围较长，MILP 的复杂度较高。然后，使用动态规划提出了一种新的低复杂度算法，其中表明 MINLP 问题可以转化为满足贝尔曼最优原理的问题。将新开发的算法应用于旧金山商业用户的实际数据表明，该系统在第 66 个月达到盈亏平衡点，并将系统总成本降低了 29.3%。
能量转换和管理-Iris re.public@polimi.it
独立可再生可再生h 2的基于H 2的微电网的最佳尺寸要求通过由混合电池/氢存储单元支持的局部可再生能源可靠地满足负载需求，同时最小化系统成本。但是，由于必须安装和操作的组件数量大量，因此此任务具有挑战性。在这项工作中，已经开发了一个MILP优化框架，并应用于意大利斯特朗博利岛的离网村，这是整个地中海地区其他几个孤立地点的一个很好的例子。被认为为期一年的时间范围来对季节性存储进行建模，这对于希望通过依靠当地可再生能源来实现能源独立性的离网地区是必不可少的。电池和基于H 2的设备的降解成本包括在优化问题的目标功能中，即系统的年度成本。为了获得更详细，更精确的技术经济估计，考虑了电解盘和燃料电池组件的效率和投资成本曲线。还通过包含一般需求响应Pro克（DRP）来评估其对尺寸结果的影响，进行了设计优化。此外，基于元启发式算法的最佳尺寸，以对系统操作的统治策略进行最佳尺寸，对基于MILP的方法的有效性进行了测试。由于其长期存储能力，最佳系统配置需要氢气才能达到能量自达。最后，考虑到负载延期的可能性，可以将发电成本降低到取决于允许参与DRP方案的负载量的程度。这种成本降低主要是由于电池存储系统的容量降低。
SCM关键概念中的MITX MicroMasters程序
1供应链分析3 1.1供应链管理概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2数学函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3数据管理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4概率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.3离散分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.4.4连续分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.5统计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.1统计测试和中心极限定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.2抽样和置信间隔。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.3假设检验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.5.4多个随机变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.6回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.2普通最小二乘线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.7优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.7.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.7.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.7.3受约束优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.7.4线性程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.7.5整数和混合整数程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 1.8网络和非线性编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 1.8.1网络模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 1.8.2非线性优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>40 1.9算法和近似值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 1.9.1摘要。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 1.9.2算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。41 1.9.3最短路径问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 1.9.4 Dijkstra的算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.9.5旅行推销员问题（TSP）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.9.6车辆路由问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 1.9.7 Clark-Wright Savings算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 45 1.9.8节省启发式。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 46 1.9.9用MILP解决VRP。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 1.9.7 Clark-Wright Savings算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 1.9.8节省启发式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 1.9.9用MILP解决VRP。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。46 1.9.9用MILP解决VRP。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46
通过微电网实现企业间交换、分布式可再生能源发电和电池储能系统集成，实现能源共生
政策制定者和企业家都意识到，减少能源浪费和利用不足是真正促进绿色转型的必要条件。然而，中小企业通常会遇到技术和巨大的资金限制。他们无法同时盈利、降低能源敏感性和减少排放。工业区既是财富的来源，也是温室气体 (GHG) 排放的来源。生态工业园区 (EIP) 提供了一种合适的策略来缓解各种组织之间的共生交换。来自大型能源自主公司的剩余电力将成为更脆弱的公司的新投入。这种类型的区域具有挑战性，它可以提供一个未开发的合作、投资可再生能源和结成联盟的机会。为了更好地利用工业区未充分利用的能源，必须探索能源共生 (ES)，即基于能源的工业共生视角。本研究提出了一个原创的混合整数线性规划 (MILP) 优化模型，旨在识别可能的企业间交换，并在一年模拟期内引入基于微电网的分布式可再生能源发电机 (DREG) 和电池储能系统 (BESS) 支持。该模型同时针对经济和生态目标。本文比较了两个案例研究，一个有电池支持，一个没有。使用案例研究测试了优化模型，发现通过促进工业区中小企业之间的共生交换，可以提高能源效率（节省 43.46% 的能源成本）并减少温室气体排放（减少 84.59% 的温室气体）。加入 BESS 支持进一步增强了该模型利用绿色能源和回收能源的能力。这些发现对于寻求转向更可持续能源实践的政策制定者、企业家和中小企业具有重要意义。未来的工作可以探索 MILP 优化模型在其他情况下的适用性以及将该模型扩展到更大工业区的潜力。
基于量子计算的航空公司乘员阵容优化
解决任何优化问题需要两个步骤 - 一个，制定问题，两个步骤，为配方提供最佳解决方案。第一步构成理解问题并用数学术语提出问题。此数学公式可以通过多种方式完成，例如线性编程（LP），混合整数线性编程（MILP），非线性和二次。基于制定问题的便利以及算法，技术和工具的可用性，选择了一种公式方法。提出问题后，优化问题的第二步是获得最佳成本的解决方案。随着问题大小的增加，无法通过分析解决问题，而理论上蛮力方法可能会呈指数更长的时间。因此，使用数值方法来为大型优化问题提供近似的解决方案。