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可持续城市和社会
本文介绍了一种考虑家庭能源管理系统 (HEMS) 和其他消费者的本地能源社区内的联营交易模型。提出了一种透明的市场清算机制，以激励积极的产消者在本地能源社区基于规则的联营市场内交易他们的剩余能源。基于价格的需求响应计划 (PBDRP) 被认为可以提高消费者改变消费的意愿。数学优化问题是一个标准的混合整数线性规划 (MILP) 问题，可以快速评估拥有大量消费者的真实能源社区的交易市场。这允许在模型中的不同客户端之间制定新颖的能源交易策略，并在本地能源社区层面整合联营能源交易模型。能源社区的目标函数是在满足所有参与者需求的同时尽量减少他们的总账单。已经评估了两种不同的场景，即独立和集成操作模式，以显示不同最终用户之间协调的影响。结果表明，通过合作，本地能源社区市场的最终用户可以减少总电费。独立运行情况下成本降低 16.63%，集成情况下成本降低 21.38%。与 HEMS 独立运行相比，协调情况下主动消费者的收入有所增加。
在二氧化碳排放减排控制下，在化石到可再生能源转变的最佳设计：中国达利安的案例研究
摘要：区域综合能源系统（RIES）的最佳设计为更好地管理能源，降低成本和减少环境影响提供了巨大的潜力。为了捕获从化石燃料到可再生能源的过渡过程，基于基于煤炭和基于生物质的分布式能源系统（BDES）在内的富裕雷（包括传统能源系统（TES））旨在满足区域多重能量需求。在本文中，我们根据达利安（中国）的新农村社区（中国）分析了多种情况，以捕获能源供应成本之间的关系，生物质份额增加，系统配置转化和可再生补贴，根据区域CO 2排放减排目标。开发了混合整数线性编程（MILP）模型，以找到最佳解决方案。结果表明，与单独的TES和BDE相比，生物量在RIES中的份额增加了40.58％。基于最低成本的雷司令，通过将CO 2减少控制在40％以内，与TES相比，雷司令可以确保竞争性的年度总成本。此外，当还原控制超过40％时，将需要53.83至261.26 rmb/t的生物质补贴，以支付额外的成本，以进一步增加生物质资源的份额并减少CO 2排放。
带移动储能系统和离线控制光伏系统的配电网优化调度策略，以最大限度地减少太阳能弃光
摘要：由于离线控制光伏 (PV) 电站不具备在线通信和远程控制系统，因此无法实时调节功率。因此，在离线控制光伏饱和的配电网中，配电系统运营商 (DSO) 应考虑可再生能源的不确定性来调度分布式能源 (DER)，以防止因过压而导致的限电。本文提出了一种使用移动储能系统 (MESS) 和离线控制光伏的日前网络运行策略，以最大限度地减少功率削减。MESS 模型有效地考虑了 MESS 的运输时间和功率损耗，并模拟了各种操作模式，例如充电、放电、空闲和移动模式。优化问题基于混合整数线性规划 (MILP) 制定，考虑到 MESS 的空间和时间操作约束，并使用机会约束最优潮流 (CC-OPF) 执行。离线控制光伏的上限基于概率方法设定，从而减轻由于预测误差导致的过电压。所提出的运行策略在 IEEE 33 节点配电系统和 15 节点运输系统中进行了测试。测试结果证明了所提出方法在离线控制光伏系统中最小化限电的有效性。
钥匙孔模式多层激光的同步加速器成像
摘要 - 构成物联网（IoT）的数十亿个对象，预计将生成量的数据量。各种自动化服务（例如监视）将在很大程度上取决于使用不同的机器学习（ML）算法。传统上，ML模型由集中式云数据中心处理，在该中心，IoT读数通过访问，地铁和核心层中的多个网络啤酒花将云卸载到云中。这种方法不可避免地会导致过度的网络功耗以及服务质量（QoS）降解，例如增加延迟。相反，在本文中，我们提出了一种分布式的ML方法，除了云外，还可以在IoT节点和雾式服务器等中介设备中进行处理。我们将ML模型抽象成虚拟服务请求（VSR），以表示深神经网络（DNN）的多个互连层。使用混合整数线性编程（MILP），我们设计了一个优化模型，该模型以能源有效的方式在云/雾网络（CFN）中分配DNN的层。我们评估了DNN输入分布对CFN性能的影响，并将这种方法的能效与基线的能源效率进行比较，在该基线中，在集中式云数据中心（CDC）中处理了所有DNN的所有层。
考虑骑自行车和日历老化的最佳电池能量存储
摘要。在能源组合中可再生能源的份额不断增长，电力市场的自由化极大地影响了发电机的运行。从基于化石燃料的能源系统到可再生能源的过渡将大大改变能源市场，从而为储能系统提供重要的机会。在接下来的几年中，预计将预见到大量存储容量被整合到电网中，以刮去需求峰值，减轻价格波动并为电网提供服务。在这种情况下，要正确管理这些关键技术，从而保证操作的经济可行性，必须正确地优化调度并定义最佳计划。本文考虑了电池能量存储（BES）来研究存储技术的调度优化问题。BES的完整模型是开发的，特别是考虑到DOD（排出深度）对循环总数的影响，这显着影响降解，以及由于joule效应的损失的影响，导致电流率对总效率的影响。实施的优化基于混合整数线性编程方法（MILP）方法，收费状态（SOC）的离散化以及额定容量的持续更新，直到达到最大可允许的淡入淡出为止。不同的方案，显示了拟议方法在最大化净运营利润或根据市场盈利能力最小化损失的有效性。
通过重复周期应用估算电池降解对CO2排放的影响的主要生命阶段：安装电动总线中的工业电池系统的案例研究
摘要：随着电力行业重组的出现，电力系统中的常规单位承诺问题涉及传统的垂直整合系统结构中的操作成本的最小化，已转化为基于良好的单位承诺（PBUC）方法，该方法（GENT COMPACENT（GENCOS）执行可用的生产生产计划的计划，以实现目标均具有目标效果。通常，GENCO通过确定基于化石燃料的单位的承诺和调度来最大程度地提高自己的利润，以根据一组预测的价格和负载数据来解决PBUC问题，以解决日间市场（DAM）的参与。这项研究提出了一种方法，用于实现价格捕捞型Genco拥有压缩空气储能（CAES）和集中太阳能（CSP）单元的最佳发行曲线，此外还包括传统的热电厂。在提供的模型中考虑了对生成单元的各种技术和物理约束。所提出的框架在数学上被描述为一种混合企业线性编程（MILP）问题，该问题通过使用商业软件包来解决。同时，分析了几种情况，以评估CAE和CSP单位对PBUC问题最佳解决方案的影响。所达到的结果表明，将CAES和CSP单位纳入GENCO所面临的自我安排问题将在很大程度上增加其在大坝中的利益。
通过模型预测控制器增强配电网弹性，实现优先负荷恢复策略：预印本
摘要 — 有效的弹性改进策略使电网能够应对破坏性的极端事件。大多数电网停电都是由配电网中断引起的。受电力系统弹性研究的迫切需求的推动，本文提出了一种优先级加权最佳负荷恢复技术，以增强配电网对极端事件的弹性。所提出的技术基于智能配电技术，并被设计为顺序多步决策过程 (MDP) 和混合整数线性规划 (MILP)。它被公式化为具有模型预测控制 (MPC) 方法的最优控制问题。我们将设计的基于 MILP-MPC 的负荷恢复技术应用于简化的单总线版本的 IEEE 13 总线配电系统，该系统集成了分布式能源 (DER)，例如风力涡轮机、光伏阵列、微型涡轮机和储能设备。该技术使用可再生能源的预测信息、微型涡轮机的燃料状态和储能设备的充电状态，在每个控制步骤中实时执行缩减和滚动优化。我们考虑了触发上游公用电网停电并导致配电网孤岛运行的极端事件。我们证明了所提出的 MPC 方法在主电网停电导致孤岛运行期间根据优先级恢复配电网负载的有效性。
配备光伏和电池的住宅社区
住宅规模电池的技术进步为自给自足社区铺平了道路，使社区能够充分利用其光伏系统来满足当地的能源消费需求。为了有效利用电池的功能，社区可以参与提供短期运营储备 (STOR) 服务。为此，在规定的时间窗口内，电池中要保持足够的能量储备，以供电力系统运营商使用。然而，这可能会降低社区的能源自给自足程度。此外，实际的储备交付可能会造成配电网络拥塞。为了充分了解社区提供储备的能力，本研究提出了一种住宅社区能源管理系统，该系统采用混合整数线性规划 (MILP) 模型。该模型旨在通过优化电池调度来最大限度地提高能源自给自足程度，同时考虑储备约束。该模型还使用迭代方法将房屋的总功率保持在离线定义的出口/进口限制范围内，以确保储备供应不会违反配电网络限制。该模型在住宅社区进行了演示。确定了对能源自给自足影响最小的最大承诺储备功率。结果还表明，除非充分考虑配电网络的限制，否则社区提供储备的能力可能会被高估。
考虑核能的低碳综合能源系统优化调度
摘要：小型化核电机组的发展和碳交易市场的完善为实现综合能源系统低碳运行提供了新途径。本研究将NP机组和碳交易机制引入综合能源系统，构建新型低碳调度模型。针对NP机组引入导致的系统运行灵活性下降的问题，一方面对NP机组进行供热改造，使其成为热电联产机组，扩大其运行范围，提高其运行灵活性；另一方面在综合能源系统引入储电系统、储热系统、电转气机组等可进行能量时间转换或能量形式转换的辅助设备，共同提高系统运行灵活性。在模型求解阶段，利用离散化步长变换，将考虑可再生能源出力不确定性的机会约束规划（CCP）模型转化为等效的混合整数线性规划（MILP）模型。基于华北地区某综合能源系统实际数据搭建的测试系统表明，所提方法具有良好的经济效益和低碳环保效益。关键词：综合能源系统；核电机组；碳交易；碳排放；核能供热；低碳；机会约束；可再生能源发电不确定性。
可再生能源平衡组的协调计划
在邮政奖励时代，可再生能源（RES）需要成为负责任的市场标准群。由于它们的可控性是有限的，而且在经济上可行，因此很可能会加入现有的平衡小组，或组成一个新的，能够由市场信号驱动的灵活操作。与此相一致，本文提出了一个新的市场平衡群体的新颖概念，协调了风力发电厂的参与和由单个演员（聚合者）提出的灵活来源。该模型被用作随机混合整数线性编程（MILP）双层模型，其中高级模型是新市场平衡群体的利润最大化，而下层问题模型最终用户电力成本最小化。两个实体合作，以减少与市场时间表的偏差，在零成本下它们的相互交换发生。考虑到Res发电和市场价格的不确定性，比较了个人和协调的市场参与。结果显示了这两种情况；当协调的参与为风力发电厂和最终消费者带来经济利益时，但在这些场景下，最终消费者不会考虑通过聚合器在市场上提供其灵活性，因为他们最好不要更改其供应商或关税系统。后一种案例意味着市场激励措施和产品不足，无法将灵活的最终用户陷入积极和价格响应式系统的参与中。