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高压磁场中储能的机会...
本文讨论了超导绕组储能的可能性。介绍了超导磁能存储技术的里程碑，并描述了世界上设计的装置的发展历程。本文介绍了高温超导绕组的可能配置，特别强调了螺线管和环形配置以及装置的工作原理。作为该装置的示例，讨论了在13 K时能量为34 kJ的波兰超导磁能存储物理模型的设计和研究结果。讨论了利用螺线管和环形配置中绕组的几何参数控制能量值和磁场分布的可能性。对波兰超导磁能存储模型设计的研究表明，可以增加超导磁能存储绕组中存储的能量。通过选择适当的具有磁屏蔽的绕组配置，可以将装置外部的强磁场限制在标准允许的范围内。最后列出了超导磁储能在电网中的可能用途。
电力规划模型中储能的表达
本文探讨了储能系统在电力部门容量规划模型中的表示方法。随着储能技术（尤其是电池）和互补可变可再生能源技术的成本下降，将储能系统纳入此类长期系统模型变得越来越重要。为了正确评估储能技术的价值，需要表示时间段之间的联系，从而打破传统的时间聚合策略，大大缩短计算时间。我们评估了解决这一问题的方法，强调了共同的底层结构、无损聚合的条件以及在相关地理尺度上聚合的挑战。然后，我们研究了建模问题的解决方案，包括一种分解方案，以避免在可并行的计算成本下进行时间聚合。这些示例构成了问题的各个方面，这些方面已为运筹学界做出贡献。
集中供热系统中储热技术的集成...
• 热能蓄积和储存系统 (TES) 可以解决热能消耗高峰期 DHS 系统运行不稳定的问题，以最高效率保证锅炉设备稳定运行，减少电力和化石燃料的消耗，并显著减少对环境的有害排放。此外，使用 TES 可以吸引可再生能源系统和二次能源资源的多元平衡。
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。
竞价和调度模型对大型电力系统中储能利用的影响
摘要 — 能源存储是实现低排放电力系统的关键推动因素，但需要适当的调度模型才能与大容量电力系统中的其他发电资源进行经济协调。本文分析了不同的调度模型和竞价策略如何影响非管制电力系统中不同持续时间的存储利用率。我们使用动态规划模型根据价格预测计算存储的运营机会值，并使用机会值结果作为设计市场竞价的基础。我们比较了单周期经济调度中的两种市场竞价和调度模型：一种没有充电状态 (SoC) 约束，一种有 SoC 约束。我们使用来自纽约独立系统运营商的历史实时价格数据测试了两种存储调度模型，结合了不同的价格预测和存储持续时间。我们将利用率与完美价格预测案例的结果进行比较。我们的结果表明，虽然价格预测准确性对于容量少于四小时的短时存储至关重要，但持续时间超过十二小时的存储即使使用简单的日前价格预测也可以轻松实现高于 80% 的利用率。在单周期实时调度中，将存储投标建模为依赖于 SoC，将在所有持续时间情况和投标策略中提供约 5% 的存储利用率改进，而更高的可再生能源份额可能会提高存储利用率，因为负价格的发生率更高。索引术语 — 储能、动态规划、电力系统经济学
能源市场中储能竞价的高维竞价学习
摘要 随着可再生能源的普及，电力市场价格波动性加大。因此，对于储能系统 (ESS) 来说，利用能源市场投标的多维性质来最大化盈利能力非常重要。然而，目前的学习方法不能充分利用能源市场中高维的价格-数量投标。为了应对这一挑战，我们修改了常见的强化学习 (RL) 过程，提出了一种称为神经网络嵌入投标 (NNEB) 的新投标表示方法。NNEB 是指由具有离散输出的单调神经网络表示的市场投标。为了有效学习 NNEB，我们首先使用 RL 学习一个神经网络作为从市场价格到 ESS 功率输出的战略映射。然后，我们通过两次训练修改重新训练网络，使网络输出单调和离散。最后，神经网络等效地转换为高维投标。我们对真实世界的市场数据集进行了实验。我们的研究表明，所提出的方法比基线高出 18% 的利润，使最佳市场竞标者的利润高达 78%。关键词：电力市场、实时市场、储能系统、战略竞价、强化学习
可再生能源互联/孤岛微电网中储能系统的概率可靠性管理
储能系统 (ESS) 是确保微电网可靠运行的有用设备，尤其是可再生能源渗透率高的微电网。微电网运行与 ESS 单元的调度密切相关。因此，本文提出了一种新的 ESS 调度算法，以便以可靠的方式管理 MG。由于可靠性考虑和成本最小化是 ESS 调度中的相互冲突的目标，因此应解决多目标优化问题以实现 ESS 的最佳调度。已经考虑了不同的操作策略，并研究了它们对微电网中 ESS 调度的影响。为了正确考虑与多目标调度问题相关的不确定性，已经为网络中的参数提出了概率模型，并将其表示为混合整数线性规划 (MILP) 问题。采用非支配排序教学学习优化 (NSTLBO) 算法来解决 MO 问题。在连接/孤岛微电网模式下，调度计划按周和日范围执行。通过在改进的33总线IEEE测试系统上实施该方法，结果证明了所提方案对于提高MG可靠性的有效性。
配电网中储能与光伏极速充电站的优化配置
摘要：由于充电时间短，电动汽车 (EV) 的超快速充电 (XFC) 近来兴起。然而，XFC 站的电动汽车超高充电功率可能会严重影响配电网。本文讨论了当前配电网中 XFC 站充电功率需求的估计以及使用可再生能源的多个 XFC 站的设计。首先，利用从车辆行驶调查数据集中获得的电动汽车到达时间和充电状态 (SOC) 分布创建了一个蒙特卡洛 (MC) 模拟工具。考虑各种影响因素以获得对 XFC 站充电功率需求的实际估计。然后，提出了一种确定配电网中多个 XFC 站的储能系统 (ESS) 的最佳能量容量、ESS 额定功率和光伏 (PV) 板尺寸的方法，目的是实现最佳配置。最佳功率流技术应用于此优化，以便最佳解决方案不仅满足充电需求，还满足与 XFC、ESS、PV 板和配电网相关的运行约束。用例的仿真结果表明，提出的MC仿真可以估计近似现实世界的XFC充电需求，并且配电网中多个XFC站中优化的ESS和PV单元可以降低XFC站的年总成本并提高配电网的性能。
离网电力系统中储能系统与燃气内燃机发电厂联合运行的试验研究
目前，俄罗斯的储能技术已达到电力系统中普遍实际应用的水平。在各种类型的电力系统中实施储能系统（ESS）是俄罗斯电力工业发展中最重要的趋势之一。高速率储能系统可以比传统方法更有效地解决一系列复杂问题[1-5]。储能系统是一种多功能设备，能够调节有功和无功功率、频率，执行有源滤波高次谐波和补偿三相电压不对称的功能。如今，储能系统应用的最大技术和经济效果首先体现在分布式发电对象、智能电网和微电网（包括使用可再生能源的电网）以及石油和天然气部门的离网发电厂。上述对象的发电主要由柴油机、燃气轮机和燃气发动机组产生。燃气发电机 (GEG) 和柴油发电机组 (DGU) 在结构上具有很高的可靠性，这使得它们能够使用廉价的气体燃料（天然气、丙烷、丁烷、伴生气等），这些燃料通常在石油和天然气生产地很丰富。同时，与 DGU 不同，GEG 具有许多特点 [6]：- 当额定功率突然激增/下降 10-20% 时，GEG 会被技术保护系统关闭；