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沼气反向供应链网络设计基于生物质
今天，由于化石燃料资源减少和能源消耗的增加，可再生能源产生基础设施越来越多。在这方面，沼气供应链具有产生能量的高潜力。本文旨在设计一个双目标沼气供应链网络，以生成功率和肥料。为多级沼气供应链开发了一个混合企业线性编程（MILP）模型，并在不同的参数不确定性下具有生物量输入。采用了一种随机的编程方法来应对这种价值链的内在不确定性。现实的不确定性建模允许调整绩效和鲁棒性之间权衡的保守主义水平。所采用的随机制作编程途径不仅降低了最佳波动，并为不确定性提供了合理的分配空间，而且还提高了网络灵活性并减轻了决策风险。最后，使用Benders分解（BD）算法解决模型。这项研究通过根据先前生成的解决方案和帕累托最佳切割来增强弯曲器切割，从而获得了更高效的解决方案。以合理的速率收敛到最佳解决方案的实现算法。
量子电路分区到 SAQIP 架构构建块的精确映射
摘要 — 量子计算受益于量子态的集体特征，例如叠加和纠缠，可以有效解决传统系统难以解决的问题。可扩展量子信息处理器架构 (SAQIP) 是一种有前途的技术，它基于离子阱，实现了一种由大量全定制构建块（旨在实现所谓的基本逻辑单元 (ELU)）组成的混合体，这些构建块通过可重构光开关网络连接。与每个架构一样，需要相应的设计方法才能将给定的量子功能正确映射到相应的设备上。然而，由于相应的复杂性经常使过去的架构无法实现这项任务的精确解决方案，大多数现有的映射方法都依赖于启发式方法，因此无法提供精确/最佳结果。然而，考虑到 SAQIP 架构，可以避免这个问题。事实上，由于这种架构的构建块，任何要映射的电路都必须划分为 ELU。由于这些通常规模适中，因此可以得到精确/最优解。在本文中，我们概述了一种可以生成此类最优结果的精确映射方法。为此，我们在混合整数线性规划 (MILP) 中提出了相应的公式，可以应对（较小但仍然不平凡的）复杂性。
使用
高温和热量（CHP）能量系统可以同时产生电气和热能。尽管如此，其在能源计划中的整合需要考虑与其他能源载体，能源储藏和传输网络的相互作用。以前的作品使用了能量中心（EH）建模来优化具有预定能量成分的CHP能量系统中的能量流。在本文中，提出了一个最佳的热电联产模型（OCM）来考虑EH设计，该设计（1）可以在不同的能量转化技术之间进行灵活选择，然后（2）最小化有关所选EH成分的技术特征和操作条件的成本和环境排放限制。混合智能线性编程（MILP）已用于对GAMS软件中的优化问题进行建模。基于案例研究，已经开发了具有CHP和能源存储系统（ESS）的EH，其最小化总年度成本（TAC）为27.02 x 10 6 Myr/y对于药品设施。研究输出 - 开发的OCM是一种综合分析工具，可供潜在的cogogogenator计划和确定CHP实施的经济可行性。
定价电池储能系统在能源、储备和按绩效付费调节市场中的最佳参与
摘要 — 出于评估不同市场中电池储能服务的最佳分配及其对市场运营的影响的需要，本文提出了一个优化框架，以协调独立公用事业规模定价电池储能系统 (BESS) 在能源、旋转备用和基于性能的监管市场中的运行。整个问题被表述为一个双层优化过程，其中所有市场的结构都考虑到联合运行限制进行建模。研究了按绩效付费监管市场中定价者 BESS 的战略竞价行为。此外，还介绍了一种在优化中建模自动发电控制 (AGC) 信号的特定方法。虽然公式化的问题是非线性的，但它被转换为混合整数线性规划 (MILP) 以找到最优解。使用从真实市场数据创建的测试用例场景对所提出的框架进行评估。案例研究结果显示了 BESS 的定价行为对能源、备用和监管市场联合运营的影响。索引术语 — 电池储能系统 (BESS)、竞价策略、定价者、基于绩效的监管市场、双层优化、混合整数线性规划
区域能源系统的最新进展：综述
术语 缩写 AC 吸收式制冷机 ATES 蓄水层热能储存 BDHC 双向区域供热制冷 BTES 钻孔热能储存 CC 压缩式制冷机 CCCP 传统中央循环泵 CCHP 冷热电联产 CHP 热电联产 COP 性能系数 DC 区域制冷 DH 区域供热 DHC 区域供热制冷 DHW 生活热水 DS 区域系统 DVSP 分布式变速泵 EA 电力调节 EAC 电力调节能力 EC 电动制冷机 EES 工程方程求解器 ESS 储能系统 GSHP 地源热泵 GT 燃气轮机 HEX 热交换器 HP 热泵 HRSG 热回收蒸汽发生器 ICE 内燃机 LTDHC 低温区域供热制冷 MILP 混合整数线性规划 MINLP 混合整数非线性规划 NG 天然气 PGU 发电机组 PHE 板式换热器 PSO 粒子群优化 PV 光伏 RES 可再生能源 SNG 合成天然气 TES 热能储存 TEST 热能储存罐
使用混合整数线性编程
摘要：本文提出了一个用于网格连接的微电网电池存储系统的能源管理系统（EMS）。考虑到电网关税，可再生发电和负载需求的变化，电池充电/放电功率可以降至最低。该系统被建模为24小时内的经济负载调度优化问题，并使用混合整数线性编程（MILP）解决。此公式需要了解未来24小时内预期的可再生能源产生和负载需求。为此，提出了长期的短期内存（LSTM）网络。建议退化的视野（RH）策略减少预测误差的影响，并实现利用当天使用实际生成和需求数据的EMS实时实施。在每小时，LSTM预测接下来的24小时的生成和负载数据，然后解决调度问题，然后仅实时应用第一个小时的电池充电或排放命令。然后，使用真实数据来更新LSTM输入，并重复该过程。仿真结果表明，所提出的实时策略的表现优于局部优化策略，将运营成本降低了3.3％。
一个不可能的回旋镖攻击的整体框架
摘要。在2011年，LU引入了DCC上不可能的回旋镖攻击。这种强大的加密分析技术结合了不可能的差异和回旋镖攻击的优势，从而继承了这两种加密技术的优势。在本文中，我们提出了一个整体框架，其中包括两种通用且有效的算法和基于MILP的模型，以系统地搜索最佳的不可能的回旋镖攻击。第一种算法结合了任何关键的猜测策略，而第二个算法将中间会议（MITM）攻击集成到关键恢复过程中。我们的框架非常灵活，可容纳任何一组攻击参数并返回最佳攻击复杂性。将我们的框架应用于Deoxys-BC-256，Deoxys-BC-384，Joltik-BC-128，Joltik-BC-192和Skinnye V2时，我们取得了一些重大改进。我们实现了对Deoxys-BC-256和Joltik-BC-128的第一个11轮不可能的回旋镖攻击。对于Skinnye V2，我们实现了第一个33轮不可能的飞旋镖攻击，然后在密钥恢复攻击中使用MITM方法，时间复杂性大大降低。此外，对于14轮Deoxys-BC-384和Joltik-BC-192，不可能的回旋镖攻击的时间复杂性降低了2 27
关于大修维护项目的长期业务计划的研究。
大修维护 (TAM) 是指定期关闭工厂或设施以进行必要的维修、大修和检查。TAM 对于确保工业运营的安全性、可靠性和效率至关重要，但它也涉及高成本、风险和不确定性。因此，有效地规划和管理 TAM 是工厂经理和工程师面临的一项关键挑战。本研究提出了一个 TAM 的长期业务计划 (LRBP)，将战略、战术和运营决策整合在一个整体框架中。LRBP 旨在优化长期内 TAM 的收益和成本之间的权衡，同时考虑市场需求、生产能力、设备状况、维护资源和风险缓解等各种因素。本研究开发了一个混合整数线性规划 (MILP) 模型来制定 LRBP 问题，并将其应用于石化工厂的案例研究。结果表明，LRBP 可以显著节省 TAM 成本并提高工厂的绩效指标。本研究还进行了敏感性分析，以检验不同参数和场景对最佳 LRBP 的影响。本研究提出了一种全面而实用的方法，可以为工业工厂复杂而动态环境中的决策者提供支持，为 TAM 规划文献做出了贡献。
移动储能系统的不确定性感知到分销网格弹性
摘要 - 在整个网络上的空间灵活交流中，移动储能系统（MESS）提供了提高功率分配系统对紧急情况的弹性的承诺机会。尽管在电源分配系统（PDSS）中可再生能源（RESS）的综合增长显着增长，但由于其继承的不确定性和随机性，大多数恢复和恢复策略并不能释放此类资源的全部潜力。本文在PDSS中开发了一种新型的恢复机制，用于与随机性RESS集成的混乱路线和调度，以实现敏捷系统响应和恢复，以面对高影响力低概率（HILP）事件的后果。提出的综合模型作为非凸线非线性随机优化拟合与关节概率约束（JPCS）的介绍。该问题等效地重新重新重新配置为可通过商业现成的求解器来解决的可拖动的混合式线性编程（MILP）模型。关于IEEE 33节点和123-节点测试系统的案例研究证明了所提出的框架在提高系统弹性方面的有效性和可扩展性。这是通过在存在随机ress的情况下与动态网络重新配置共同管理的有效路由和调度的有效路由和调度来实现的。
基于随机多目标优化模型的多能源微电网日前调度
摘要：处理多目标问题有几个有趣的好处，其中之一是它为决策者提供了有关帕累托前沿的完整信息，以及对问题所涉及的各种权衡的清晰概述。选择这样的代表性集合本身就是一个多目标问题，必须考虑选择的数量以显示表示的均匀性和/或表示的覆盖范围，以确保解决方案的质量。在本研究中，由于包含诸如多能源多微电网 (MMG) 的运营成本和配电公司 (DISCO) 的利润等目标，日前调度已转变为多目标优化问题。所提出的系统的目的是确定热电联产 (CHP) 装置、燃气锅炉、储能和需求响应计划以及电力和天然气 (NG) 交易的最佳日前运行。电力和天然气由 MG 与 DISCO 以动态和固定价格进行交易。通过场景生成和概率密度函数，考虑了风速、太阳辐射、电力和热量需求的不确定性。通过使用混合整数线性规划 (MILP) 进行场景缩减，生成的场景数量显著减少。使用 ε 约束方法并将其作为混合整数非线性规划 (MINLP) 进行求解，以获得满足这两个非线性目标函数需求的解决方案。