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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）
![OPF使用改进的CHG优化算法
i遗传证据强烈支持管理体重和...
确实“外部集中”视觉生物反馈促进...
革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口
建筑物的体现碳排放
评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论
混合储能系统的进步
arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日
环境管理杂志
多类分类的机器学习软件工具
在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3719b785dd1ea833df62e0c23311a7f2f0c379fa.webp)
OPF使用改进的CHG优化算法 i遗传证据强烈支持管理体重和... 确实“外部集中”视觉生物反馈促进... 革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型 机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口 建筑物的体现碳排放 评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论 混合储能系统的进步 arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日 环境管理杂志 多类分类的机器学习软件工具 在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧
摘要：本文介绍了最近开发的饥饿游戏搜索（HGS）优化算法的应用。HGS与混乱的地图相结合，提出了新的混乱饥饿游戏搜索（CHGS）。它用于解决最佳功率流（OPF）问题。OPF的解决方案是为了最大程度地减少发电成本，同时满足了系统的约束。此外，本文为混合可再生能源，光伏和风电场提供了最佳选址。此外，还研究了添加可再生能源对整体发电成本价值的影响。优化问题的探索场是每个研究系统中每个发电机的主动输出功率。CHG还获得了最佳的候选设计变量，该变量对应于最低可能的成本函数值。通过对两个标准IEEE系统进行模拟的20个独立时间-IEEE 57-BUS和118-BUS系统，可以验证引入的CHGS算法的鲁棒性。获得并分析了所获得的结果。基于CHG的OPF被发现具有竞争力，并且优于用于解决文献中相同优化问题的其他优化算法。本文的贡献是在应用于OPF问题时测试对所提出的方法的改进，以及在引入的目标函数上添加可再生能源的研究。
OPF使用改进的CHG优化算法
©版权所有美国糖尿病协会。2023。这是以艾哈迈德（Ahmed），A。等人的最终形式发表的文章的非预定版本。（2023）“遗传证据也强烈支持控制体重和血压，除了血糖控制以防止2型糖尿病患者的血管并发症'，糖尿病护理，2023，0（PRING PRINT），DC230855-DC230855。doi url https://doi.org/10.2337/dc23-0855 ..（请参阅：https：//diabetesjournals.org/journals.org/journals/pages/pages/ada-journalnalnal-policies#authorreuse）。
学习极快交流最佳功率流的最佳解决方案：预印本
摘要 - 在本文中，我们开发了一种机器学习，以优化电网的实时操作。尤其是，我们学到了可行的解决方案，这些解决方案具有可忽略不计的最佳差距的交流最佳功率流（OPF）问题。AC OPF问题旨在确定电网的最佳操作条件，以最大程度地减少功率损失和/或发电成本。由于解决了这个非概念问题的计算挑战，许多努力都集中在线性化或近似问题上解决AC OPF问题，以解决更快的时间范围内的AC OPF问题。但是，其中许多近似值可能是实际系统状态的相当差的表示，并且仍然需要解决优化问题，这对于大型网络来说可能很耗时。在这项工作中，我们学习了系统加载和最佳生成值之间的映射，使我们能够找到近乎最佳和可行的AC OPF解决方案。这使我们能够绕过传统的非convex AC OPF问题，从而导致网格运营商的计算负担显着减少。
有机物加工设施更新
多伦多市的绿色垃圾桶计划通过收集和处理来自大约 460,000 户房屋、超过一半的公寓和共管公寓大楼以及学校和市属建筑的有机物，帮助防止垃圾进入垃圾填埋场。多伦多市 (City) 拥有并运营两个厌氧消化有机处理设施：迪斯科路有机物处理设施 (Disco OPF) 和达弗林有机物处理设施 (Dufferin OPF)。迪斯科 OPF 的设计年处理能力为 75,000 吨有机物，达弗林 OPF 的设计年处理能力为 55,000 吨有机物，市属总处理能力为每年 130,000 吨。固体废物管理服务 (SWMS) 目前每年收集 160,000 至 170,000 吨有机物，并利用第三方承包商处理多余的有机废物。
分布式优化和学习：电力系统的范式转移
本调查提供了全面的概述，概述了电力系统的分布式优化和机器学习的最新进展，该进展非常关注最佳功率流（OPF）问题。我们介绍了凸出放松和非凸优化的分离算法，突出了关键算法成分和实施的实际考虑。此外，我们探索了分布式机器学习的新兴领域，包括深度学习和（多代理）增强学习，及其在OPF和电压控制等领域的应用。我们调查了选择和学习之间的协同作用，尤其是在学习辅助分布式优化的背景下，并对分布式实时OPF进行了首次全面调查，以解决时间变化的条件和约束处理。在整个调查中，我们强调了诸如数据效率，可伸缩性和安全性等实际考虑因素，旨在指导研究人员和从业人员开发和部署有效的解决方案，以获得更有效和弹性的功率网格。
指导说明 8：国家安全
海外养老基金 (OPF) 是一家外国政府投资者，希望收购 Anita's Telecom Pty Ltd (AT) 的直接权益。AT 是 1997 年《电信法》下的运营商，总资产为 1 亿美元。AT 被视为国家安全企业。OPF 需要通知财政部长，因为它是一家提议直接收购的外国政府投资者（重大且需通知的行动）。在同一申请中，OPF 还需要通知拟议收购国家安全企业（需通知的国家安全行动）。由于拟议投资既是重大且需通知的行动，也是需通知的国家安全行动，因此将根据更广泛的国家利益测试对其进行考虑（而不仅仅是与潜在的国家安全问题有关）。
主动配电网中储能系统的调度感知规划
摘要 —本文提出了一种在承载大量随机分布式可再生能源的主动配电网 (ADN) 中对储能系统 (ESS) 进行优化选址和定型的程序。优化目标是尽量减少 ADN 的日前计算调度误差。在确定 ESS 的分配时，要利用其关于 ADN 可调度性的运行特点。所提出的 ESS 规划是通过制定和求解基于场景的非线性非凸最优功率流 (OPF) 来定义的。OPF 问题转换为分段线性化 OPF (PWL-OPF)。ESS 控制策略旨在充分利用 ESS 的能量容量。它集成在 PWL-OPF 中，以实现 ADN 在所有操作场景下的可调度性。采用 Benders 分解技术来解决所提出的规划问题的计算复杂性。问题分解为两个子问题：一个主问题决定 ESS 的分配，以及几个子问题，其中通过基于场景的 OPF 评估在分配的 ESS 的支持下 ADN 的可调度性。为了验证所提出的方法，对嵌入大量光伏发电容量的真实瑞士电网进行了广泛的模拟。
OPF-Learn：用于创建代表性交流最优潮流数据集的开源框架：预印本
摘要 — 可再生能源发电水平的提高激发了人们对数据驱动的交流最优功率流 (AC OPF) 方法的兴趣，以管理不确定性；然而，缺乏规范的数据集创建和基准测试，阻碍了对文献中的方法进行有用的比较。为了树立信心，模型必须能够可靠地预测各种运行条件下的解决方案。本文为 Julia 和 Python 开发了 OPF-Learn 包，它使用一种计算效率高的方法创建代表性数据集，涵盖交流 OPF 可行域的广泛范围。负载曲线是从包含交流 OPF 可行集的凸集中均匀采样的。对于找到的每个不可行的点，使用不可行性证书来减少凸集，这些证书是通过使用宽松公式的性质找到的。与文献中看到的传统技术相比，该框架可以生成更能代表整个可行空间的数据集，从而提高机器学习模型的性能。
基于三相四线 OPF 的高比例光伏低压配电网光伏逆变器与储能系统的协同控制
利用光伏无功功率和储能有功功率可以解决光伏接入低压配电网带来的电压越限、网损、三相不平衡等问题，但低压配电网三相四线结构给潮流计算带来困难。为实现通过潮流最优来利用光伏，提出一种基于三相四线系统潮流最优的低压配电网光伏储能协同控制方法。考虑电压和电流的幅值和相位角，采用三相四线节点导纳矩阵建立低压配电网网络拓扑结构，以最小化网损、三相不平衡度和电压偏差为目标，考虑电压约束、反向潮流约束和中性线电流约束，建立了基于三相四线网络拓扑的多目标优化模型。通过改进节点导纳矩阵和模型凸性，降低问题求解的复杂度，利用CPLEX算法包进行求解，并基于某21节点三相四线低压配电网进行24 h多周期仿真，验证了所提方案的可行性和有效性。