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风能利用率的提高以及需求的增长正在影响输电系统的区域负荷。传统上，升级现有线路和建设新线路是增加网络容量和减少拥堵的常用方法。然而，环境、社会和技术挑战正在鼓励网络运营商在未来规划中采取措施提高现有网络的利用率。这里开发了一个混合整数线性规划模型，将各种替代方案（包括动态线路额定值、储能系统和分布式静态串联补偿）集成到网络规划过程中。使用多阶段方法，研究了这些资产的共同优化规划，并将其与传统的重新布线方法进行了比较。IEEE RTS 24 总线系统显示了共同优化的好处，在选定区域风能贡献较大。
通过能源套利实现运营约束下收益叠加的最佳电池充电调度
摘要 — 随着可变可再生能源在电力结构中的份额不断增加，需要新的解决方案来构建灵活可靠的电网。电池存储系统的能源套利通过转移需求和提高电力生产系统的整体利用率来支持可再生能源融入电网。在本文中，我们提出了一种用于日前市场能源套利的混合整数线性规划模型，该模型考虑了希望从其存储资产中获得额外收入来源的资产所有者的运营和可用性约束。该方法以最佳方式安排与最有利可图的交易策略相关的充电和放电操作，并使用包括德国、法国、意大利、丹麦和西班牙在内的多个欧洲国家的电价，在一年的时间范围内实现了最高可获得利润的 80% 至 90%。
使用 MILP 研究储能和可再生能源分配对降低能源成本的影响
摘要：本文介绍了一种优化能源领域地方举措的方法，例如能源合作社和能源集群。优化的目的是确定发电来源和能源存储的结构，以最大限度地降低能源成本。分析以一年为时间范围，以小时为增量，考虑各种 RES（风力涡轮机 (WT)、光伏装置 (PV) 和沼气发电厂 (BG)）和负载（住宅、商业和工业）。发电来源和负载以发电/需求曲线为特征，以考虑其可变性。优化考虑了配电系统运行的技术方面，例如功率流和损耗、节点中的电压水平以及与输电系统的功率交换，以及经济方面，例如资本和固定和可变运营成本。该方法通过十六种模拟场景使用混合整数线性规划 (MILP) 进行计算。
出版信息Lahon，Rinalini，Sarah Stanley，Ciara O'Dwyer，Mel T. Devine和Damian Flynn。大规模数据中心增长对PO
摘要 - 在大规模采用基于云的技术的驱动下，过去十年在全球范围内经历了巨大的数据中心的增长。除了该行业的能源消耗持续增加外，数据中心的扩散还引起了许多电网挑战。在这项研究中，分析了它们为需求灵活性做出贡献的潜力，从而在日间电力市场中探索了可用的灵活性和系统能源成本之间的权衡。数据中心的运行是在2030年爱尔兰电力部门的最低成本能源混合整数配方中建模的，从可变可再生能源中采购了70％的电气需求。随后对发电和需求时间表，能源成本，可再生能源削减，排放水平，工厂运营时间等的影响。，以证明大规模数据中心的增长如何影响系统履行其可再生义务的能力。
无损电池充电问题的多项式算法
能源存储是一种越来越有吸引力的解决方案，可降低电力成本和碳足迹并提高能源系统的灵活性和可靠性。近年来，由于技术成本的下降和可再生能源渗透到电网中，因此储能的使用越来越大。一个储能系统还提供了能源套利，这是指在能源价格低和销售时通过充电，通过放电在价格高时的能源。为了最大化此收入，电池存储需要适当的管理策略，能够根据价格信号做出充电/放电决定。当将能量存储集成到更复杂的优化问题中时，就时间和计算工作有效做出有效的决定变得更加关键。可以将参与能量套利的电池充电问题的标准混合整数线性编程（MILP）模型以
已发表版本的引用（APA）：Zhang, Y., Anvari-Moghaddam, A., Peyghami, S. , Dragičević, T. , Li, Y., & Blaabjerg, F. (2022)。最佳尺寸
摘要 — 用户侧 (BTM) 电池储能系统 (BESS) 主要用于提供负荷管理。但节省的电费几乎无法抵消高昂的前期投资成本。通过合理设计 BESS 的规模和运营策略，某些可堆叠服务所创造的多种收入流可以抵消初始成本。因此，为了最大化 BESS 投资的回报率，本文提出了一种优化 BTM BESS 功率和能量容量的两阶段优化模型。BESS 提供的可堆叠服务包括能量套利和频率调节。采用遗传算法和混合整数线性规划模型相结合的混合算法来共同优化 BESS 的规模和运行策略。以塑料制造业的实际负荷数据和 PJM 市场的频率调节信息为数据库，验证所提出的模型和混合算法的可用性和有效性。
加入还是不加入？能源共同体的困境
摘要：能源社区 (EC) 正在成为促进欧洲能源转型的主要驱动力，每个成员国 (MS) 采用的监管框架对于 EC 的成功部署都发挥着关键作用。因此，本文分为两个层次。本文的第一层讨论了成员国目前对 EC 的规定，对所使用的每种解决方案进行了关键比较。第二层研究涉及引入混合整数线性规划 (MILP) 优化算法，该算法早期由一些作者研究过，并进一步开发用于评估有利于产消者参与 EC 的条件。这两个模型都已在位于意大利北部马利亚诺阿尔皮市的案例研究中进行了测试。结果表明，所提出的方法正确评估了影响公民参与 EC 的关键参数，并表明对于所研究的意大利 EC，有可能进一步扩大安装容量而不会损害投资盈利能力。
使用最佳计划停机管理电力系统引起的野火风险：预印本
摘要 — 电力需求的不断增长和极端天气条件的增加给我们的电网带来了前所未有的压力。这种压力通常会导致电气元件故障，从而引发野火。这项工作开发了一种新模型，通过优化输电网络的运行计划来平衡电网运行的可靠性和野火引发的风险，同时考虑包括外生因素和运行因素在内的时变风险指标。储能系统被认为可以在高峰野火时段提供电力并实现时间负载转移。该问题被表述为一个混合整数线性规划，该规划最大化服务电力需求和电网引起的野火风险降低的加权和。结果表明，该模型能够在不大幅削减负荷的情况下显着降低野火风险。索引词 — 野火风险管理、电力系统运行、野火弹性电力系统、主动调度
使用整数线性规划的绿色数据中心独立可再生能源系统调度
摘要 考虑到数据中心在世界各地的分布及其巨大的能源消耗，一些研究人员专注于任务调度和资源分配问题，以尽量减少数据中心的能源消耗。其他举措则侧重于实施绿色能源，以尽量减少化石燃料的消耗和二氧化碳排放。作为 ANR DATAZERO 项目 [ 34 ] 的一部分，一些研究团队旨在定义完全绿色数据中心的主要概念，该数据中心仅由可再生能源供电。为了实现这一目标，必须注重高效管理由太阳能电池板、风力涡轮机、电池和燃料电池系统组成的自主混合动力系统。这项工作的目的不是证明独立的数据中心在经济上可行，而是证明其可行性。本文提出了一组基于混合整数线性规划的模型，该模型能够管理能源承诺，以满足数据中心的电力需求。该方法在优化时会考虑季节和天气预报。
形成文档：2020年版本
一旦将芦苇解决方案转换为Plexos数据库，就可以将网格的小时调度模拟整整一年。对于CAMBIUM数据库，我们将Plexos作为混合整数程序运行，并带有日前的单位承诺和调度（无需进行任何实时调整，以下调整或预测错误）。对于每个建模年份，发电机的热率，短期边缘成本（SRMC）和最大发电机输出具有恒定的热率。供需在母线级别平衡，如第4.5节所述，在数据预后和后处理中捕获了分配损失。BA间传输表示为管道流量，恒定损耗速率，没有BA内传输损失。发电机的中断表示为离散事件，在该事件中，计划中的中断是由Plexos动态安排的，而强制中断是基于芦苇使用的中断率的随机事件。表示三个操作储备 - 法规，灵活性和旋转储备 - 如第5.2节所述。