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规划用于为电动汽车充电站微电网供电的混合电池储能系统
摘要：本文提出了一种基于可再生能源的微电网容量规划框架，该框架由混合电池储能系统支持，该系统由三种不同类型的电池组成，包括锂离子 (Li-ion)、铅酸 (LA) 和用于为电动汽车 (EV) 充电站供电的二次锂离子电池。该框架的目标是确定风力发电系统、光伏发电系统和混合电池储能系统 (HBESS) 的最佳规模，同时降低成本。该框架被表述为混合整数线性规划 (MILP) 问题，其中包含电池老化和每年未满足负载量的约束。通过对各种场景进行研究来管理系统不确定性，这些不确定性由生成对抗网络 (GAN) 和针对风速、全球水平辐射和电动汽车充电负载的 k 均值聚类算法生成和减少。研究针对三种未满足负载水平进行，并针对这些可靠性水平比较输出。结果表明，混合储能的成本低于单个电池技术（与锂离子相比低 21%，与铅酸电池相比低 4.6%，与二次锂离子电池相比低 6%）。此外，通过使用 HBESS，铅酸电池的容量衰减会降低（未满足负载水平分别为 0、1%、5%、4.2%、6.1% 和 9.7%），并且系统的更换会随着衰减的减少而推迟。
电力电网和天然气网络操作和协调
List of Acronyms BAU Business as Usual CBI Cross-border import CGS City gate stations DA Day-ahead DC Direct current DOE Department of Energy Dth Dekatherm (equal to 1 mmBtu) EC Economic dispatch EIA Energy Information Administration FERC Federal Energy Regulatory Commission GCV Gross calorific value GFPP Natural gas-fired power plants GNS Gas not supplied ID Intra-day IEEE Institute of Electrical and Electronics工程师IID协调ISO独立系统运营商JISEA战略能源分析的总数电力流RT实时RTO区域传输组织SDGE圣地亚哥天然气和电动TSO传输系统运营商UC单元承诺UC单位承诺和经济调度UGS UGS地下气体存储VO＆M可变操作和维护
执行堆叠服务的电池储能系统优化调度
摘要 — 电网规模电池储能系统 (BESS) 是用于为电网提供稳定性和灵活性的前沿技术。因此，BESS 通过参与辅助服务（例如能源套利和频率调节市场）为其运营商创造了可观的收入。因此，BESS 运营商可以从一个模型中受益，该模型允许他们优化提供服务的竞标过程，同时优化调度，以通过同时堆叠各种电网服务来充分利用每个 BESS 周期。估计最大 BESS 收入对于建立投资者的财务可持续性至关重要。在本文中，提出了一种适用于多种电网应用的 BESS 优化模型，以估计最大日收入，并适当关注保持 BESS 的寿命。该模型旨在通过允许系统同时参与能源套利和频率调节市场来最大化 BESS 产生的收入。在本提案中，使用历史 PJM 市场数据测试了一种新的 BESS 调度方法，该方法用于通过基于能源市场买卖的 PJM 监管市场进行有效和优化的竞标来提高提供辅助服务的收入。该模型采用混合整数线性规划 (MILP) 公式。索引术语 — 电池储能系统 (BESS)、频率调节上/下市场、辅助服务、能源套利、竞标容量、调度优化、BESS 周期。
电动汽车本地电力市场
本地电力市场是新兴的解决方案，可让最终用户进行本地能源交易并在需要时提供电网支持服务。文献中提出了各种本地电力市场 (LEM) 模型。点对点市场模型似乎是所提出的模型中很有前途的结构。点对点市场结构使本地能源系统中的参与者能够以较低的成本进行电力交易。它促进了小型低碳发电技术的生产。能源社区可能是实施本地电力市场的理想场所，因为它们旨在允许可再生能源和电动汽车的更大增长，同时受益于本地交易。在此背景下，提出了一个 LEM 模型，考虑一个电动汽车普及率高的能源社区，其中可以进行产销者对汽车 (P2V) 交易。能源社区的每个成员都可以从零售商或其他成员那里购买电力并出售电力。该问题被建模为混合整数线性规划 (MILP) 公式，并在分散和迭代过程中解决。分散式实施可提供可接受的解决方案，且执行时间合理，而集中式实施通常会以降低可扩展性为代价提供最佳解决方案。初步结果表明，电动汽车作为 LEM 的参与者具有优势，而所提出的实施确保在可接受的执行时间内获得最佳解决方案。此外，P2V 交易有利于当地配电网和能源界。
带有光伏和电池的住宅社区-Orca
住宅规模电池的抽象技术进步正在为自给自足的社区铺平道路，以最大程度地利用其光伏系统来满足当地的能源消耗需求。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。这样做，在规定的时间窗口中，电池中有足够的能源储备，以便电力系统操作员使用。但是，这可能会降低社区的能源。此外，储备的实际交付可能会产生分销网络拥塞。为了充分了解社区提供储备的能力，这项工作提出了一种被配制为混合企业线性编程（MILP）模型的住宅社区能源管理系统。该模型旨在通过最佳的电池调度，同时考虑储备限制，从而最大程度地提高能源。该模型还保持房屋的总体功率在出口/进口限制内使用迭代方法在离线定义，以确保储备提供不会违反分配网络约束。该模型在居民社区中展示。确定对能源充分性影响最小的最大固定储备能力。结果还表明，除非经过充分考虑分配网络约束，否则社区提供储备的能力可能会被高估。关键字：电池，社区管理系统，分销网络，储能，光伏，充分性。
为可持续智能家园铺平道路
新兴智能电网技术的发展导致了越来越多的可再生能源资源的渗透率和住宅部门的电力储存。此外，由于电力电子设备的显着演变，直流负载和世代的穿透（例如PV和电动汽车（EVS））迅速增长，作为未来智能城市的建筑物的建筑物和房屋。这是尽管事实是，传统建筑物的电力基础设施是基于AC电力设计的，因此，由于从AC到DC的频繁电源转换，可能会造成很多损失，反之亦然。此外，根据住宅部门的大量能源消耗，建筑物在面对环境问题并获得可持续性方面发挥着重要作用。在这种情况下，考虑到能量前景，重新思考建筑环境的电气化结构是必要的。这项工作在这方面是一项努力，并为未来的网络物理房屋寻找可持续的能源基础设施。分析了三个不同的电气结构。所提出的框架是作为混合企业线性编程（MILP）问题配制的，不仅考虑了与投资和运营相关的成本，而且还通过考虑DC负载的不同比率来评估每个结构的可靠性。此外，精确研究了可再生能源资源的最佳尺寸以及电动汽车需求响应的效果以及PV和电池的不同价格。通过数值模拟评估所提出的方法的功效。
考虑先进直接负荷控制以实现需求响应和低碳排放的偏远岛屿混合微电网优化定型
摘要：电力系统的最佳规模可以大幅降低总成本，但由于可再生能源（主要是风能和太阳能）输出功率的波动以及热力发电机的污染，这具有挑战性。本研究的主要目的是通过考虑 ADLC、住宅光伏和 BESS 以最低成本和最少碳排放量来应对可再生能源的输出功率不确定性，同时通过最小化 IL 减轻消费者的负担。本文使用多目标优化模型优化了日本粟国岛由光伏、WG、BESS 和 DG 组成的混合能源系统的成本和碳排放函数。为了在存在 ADLC 的情况下解决所提出的问题，使用了 ϵ 约束方法和 MILP。在获得所有可能的解决方案后，FSM 在所有解决方案中选择最佳解决方案。结果表明，虽然案例 1 的能源成本低于其他案例，但 IL 的数量相当大，给客户带来了负担。在案例 2 和案例 3 中，总能源成本分别比案例 1 高 11.23% 和 10%，但 IL 总和比案例 1 低 99% 和 95.96%，因为 ADLC 仅适用于拥有住宅光伏和 BESS 的消费者，这可以反映住宅光伏和 BESS 的重要性。案例 3 的总成本比案例 2 低 1.72%，但 IL 较高，因为有时会使用家用光伏电力为家用 BESS 充电。
BOOST：使用序数优化进行微电网规模确定
摘要 — 向可持续能源系统的过渡凸显了微电网中可再生能源高效定型的迫切需求。特别是，设计光伏 (PV) 和电池系统以满足住宅负荷是一项挑战，因为需要在成本、可靠性和环境影响之间进行权衡。虽然之前的研究已经采用了动态规划和启发式技术来确定微电网的大小，但这些方法往往无法平衡计算效率和准确性。在这项工作中，我们提出了 BOOST，即电池-太阳能序数优化定型技术，这是一种用于优化微电网中 PV 和电池组件定型的新颖框架。序数优化能够以计算效率评估潜在设计，同时通过对解决方案进行稳健的排序来保持准确性。为了确定系统在任何给定时间的最佳运行，我们引入了一种混合整数线性规划 (MILP) 方法，该方法比常用的动态规划方法成本更低。我们的数值实验表明，所提出的框架可确定最佳设计，实现低至 8.84 ¢/kWh 的平准化能源成本 (LCOE)，凸显了其在经济高效的微电网设计中的潜力。我们的工作意义重大：BOOST 提供了一种可扩展且准确的方法，可将可再生能源整合到住宅微电网中，同时实现经济和环境目标。索引术语 — 微电网、序数优化、混合整数线性规划、动态规划
纸张类型：具有弹性供应商的研究论文稳健供应链网络设计
供应链网络设计和弹性供应商的选择在供应链风险管理中很重要，以应对各种操作和破坏风险。在本文中，我们开发了一种强大的数学双目标，多产品模型，以同时考虑供应链网络设计的弹性供应商和不确定性，并同时考虑供应链网络设计，并同时考虑供应链网络设计，这项研究为弹性供应商选择和订单分配提供了最佳解决方案。首先，我们显示了具有两个目标函数的混合成员线性编程（MILP）模型。第一个目标函数最大化了总利润，而第二个目标函数则最大化了总供应商弹性得分。模糊SECA用于获得五个弹性标准权重和目标函数的弹性得分。我们可以使用模糊的SECA方法对弹性供应商进行排名。我们提出了一种协调生产计划，供应商选择和订单分配的方法。Theε-约束方法用于获得最佳量的决策变量，以最大程度地提高实际案例研究的利润。最后，进行了帕累托溶液分析，以确定鲁棒性和弹性之间的权衡。结果显示供应链中的不确定性参数如何影响目标函数。此外，本文表明，供应商的弹性得分为4000，该模型的第一个目标函数提出了最高值。因此，在这一点上，我们可以拥有具有最大盈利能力的弹性供应商。
日前发行策略，用于考虑通过压缩空气存储热电脱钩的太阳能的集中力量
由于化石燃料资源有限，能源需求的增加以及维持积极的环境影响的需求，将太阳能（CSP）植物作为一种有前途的技术促使世界驱使世界找到新的可持续和竞争能源生产方法。配备热量储能（TES）的CSP工厂的调度能力超过了光伏（PV）单元，并增强了能源系统性能的可持续性。但是，由于其高投资，与PV工厂相比，限制CSP工厂的应用是一个挑战性的问题。本文提出了一个模型，可以与CSP工厂组装组合的热量和功率（CHP），以增强热量利用并降低工厂的整体成本，因此，可以更经济地实施研究所证明的CSP福利。此外，压缩空气储能（CAE）与CSP-TES-CHP工厂一起使用，以便促进CHP的热电解耦。因此，创建的虚拟发电厂（VPP）是用于大电网的合适设计，可以通过热电限制来对市场进行热量和电力，而无需限制市场。此外，VPP的日常产品策略被建模为混合整数线性编程（MILP）问题，目的是最大化市场利润。模拟结果证明了所提出的模型的效率。与没有CAE的系统相比，拟议的VPP的利润增加了2％，每天市场电价最高增加6％。