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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，并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，并进一步开发以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的盈利能力。
基于时间敏感网络的深空网络MEMS集成及可靠传输研究
随着人类太空探索的不断深入，远离地球的深空网络应运而生，不同于传统地面网络，其具有链路频繁中断、时间延长等特点，传统的数据传输机制无法很好地应用于深空网络。针对深空网络中确定性时延与差异化服务质量保障之间的矛盾，提出一种融合时间敏感网络与人工智能的数据传输技术，构建微机电系统（MEMS）。考虑到不同业务需求带来的服务质量差异，将深空网络中的数据传输转化为最小化传输时延与最大化链路利用率的混合整数规划问题，利用人工智能模仿学习进行求解。实验结果表明，所提算法收敛速度快、适用性强，在满足高优先级数据传输要求的同时，能够实现可靠高效的数据传输，并可显著提高吞吐量。
用量子退火算法解决资源受限的项目调度问题
量子退火是一种有前途的方法，可用于解决资源受限项目调度问题 (RCPSP) 等复杂调度问题。本研究首次应用量子退火来解决 RCPSP，分析了 12 个众所周知的混合整数线性规划 (MILP) 公式，并将量子比特效率最高的公式转换为二次无约束二进制优化 (QUBO) 模型。然后，我们使用 D-wave advantage 6.3 量子退火器解决该模型，并将其性能与经典计算机求解器进行比较。我们的结果表明，该算法具有巨大的潜力，尤其是对于中小型实例。此外，我们引入了目标时间和 Atos Q 分数指标来评估量子退火和逆量子退火的有效性。本文还探讨了高级量子优化技术，例如定制退火计划，以增强我们对量子计算在运筹学中的理解和应用。
利用优化方法改善东京国际机场地面运营
摘要：由于航空运输需求的快速增长，机场地面出现拥堵和延误。本研究的目的是确定优化和观察到的运行之间的差异，以改善东京国际机场的机场地面运行，方法是使用混合整数线性规划来最小化基于实时航班信息的总地面移动距离和时间。考虑使用后退视界方案来适应动态环境。与观测数据相比，该模型获得的结果使滑行距离减少了 18.54%，滑行时间减少了 29.77%。将优化结果与观测数据之间的滑行道使用模式进行比较，可以深入了解优化过程，例如跑道交叉策略和滑行道方向规则的变化。发现目标函数权重和航空公司-航站楼关系等因素对优化结果有显著影响。这项研究建议对机场进行改进，以实现更高效的地面运营。
最大切割问题的量子风格的公式
解决量子计算机上的组合优化问题自量子计算出现以来吸引了许多研究人员。最大k -cut问题是一个具有挑战性的组合优化问题，具有多种众所周知的优化公式。然而，其混合成分线性优化（MILO）制剂和混合整数半限定的操作配方都是为了解决的所有时间耗时。以经典和量子求解器的最新进展为动机，我们研究了二进制二次优化（BQO）配方和两个二次不受约束的二元式操作配方。首先，我们将BQO配方与Milo配方进行比较。此外，我们提出了一种算法，该算法将BQO公式的任何原始分数溶液转换为可行的二元溶液，其目标值至少与分数溶液的目标值一样好。最后，我们发现了提出的二次不受欢迎的二进制优化公式的紧密惩罚系数。
文章利用优化方法改进东京国际机场地面运行
摘要：由于航空运输需求的快速增长，机场地面出现拥堵和延误。本研究的目的是确定优化和观察到的运营之间的差异，以改善东京国际机场的机场地面运营，方法是使用混合整数线性规划来最小化基于实时航班信息的总地面移动距离和时间。考虑使用后退式视界方案来适应动态环境。与观测数据相比，该模型获得的结果使滑行距离减少了 18.54%，滑行时间减少了 29.77%。优化结果与观测数据之间的滑行道使用模式的比较可以深入了解优化过程，例如跑道交叉策略和滑行道方向规则的变化。发现目标函数权重和航空公司与航站楼关系等因素对优化结果有显著影响。本研究提出了可以在机场进行的改进，以实现更高效的地面运营。
解锁Ercot的储能经济学-Michael J Rohde
优化问题被提出为混合整数线性计划（MILP），该计划将能源和辅助服务进行了优化，从而最大程度地提高了24小时内的累积收入。在Ercot中，日前（DA）的能源投标不是特定资产的，这样做会使Bess资产的资产所有者虚拟地位。因此，优化引擎（OE）不会在DA市场中产生能源出价。它只会产生能源报价。在DA和RT市场中，OE在预测价格之间进行了优化，并相应地产生了投标/要约。如果授予了DA Energy优惠，将产生实时的能源出价，以适应SOC要求满足DA能源义务的要求。OE总是选择具有足够SOC的能源和辅助服务产品的最有利可图的组合，并在市场和资产的物理约束中。
电力存储系统和灵活负荷的优化调度
摘要-由于可再生能源的渗透率不断提高，电力系统运行遇到了一些挑战。主要挑战之一是这些资源的间歇性，这会导致电力平衡被破坏。另一方面，有各种分布式能源 (DER) 来补偿对斜坡容量的需求。因此，为了指出这个问题，本文以 DER 聚合器 (DERA) 的形式选择了储能系统和供暖、通风和空调 (HVAC) 负载来参与日前 (DA) 能源和灵活斜坡产品 (FRP) 市场。因此，在两个市场中，都使用了一种共同优化方法来模拟聚合器的决策，即混合整数线性规划 (MILP) 方法。所得结果表明，通过不仅考虑 DERA 在联合能源和 FRP 市场的参与，而且还考虑 HVAC 负载的潜力，DERA 的利润会增加。此外，通过部署概率、客户福利、允许的温度偏差等参数的敏感性分析，研究了模型的准确性。
拥有电动汽车车队的能源社区的优化管理
摘要：本文研究了管理一个拥有一批电动汽车供出租的能源社区的问题。在前一天，社区会提交电动汽车的服务请求。然后，必须找到最佳的请求到车辆分配，以及最佳的车辆电池充电计划。提出了一个合适的模型，并将其纳入现有的能源社区架构中。整个社区管理问题被表述为一个双层模型，具有两个嵌套的优化问题。最佳请求到车辆分配需要解决一个混合整数线性规划。为了降低计算复杂度，提出了一种启发式的分配问题解决方案。数值结果表明，参与社区可以显着降低电动汽车充电成本。采用启发式分配解决方案可以大大减少解决双层模型所需的计算时间。同时，引入的次优水平似乎可以忽略不计，在大多数考虑的情况下都小于 1%。
一种用于日间优化的混合稳健随机优化方法......
复杂的自然环境和市场环境带来的不确定性对梯级水电系统的高效运行构成了巨大挑战。为了克服这些挑战，本文研究了在电价和天然来水不确定的重组电力市场中梯级水电系统的日前调度。为了正确地模拟不确定性，我们考虑了这两类不确定性的独特特征，并分别通过不确定性集和随机场景来捕捉它们。开发了一种混合鲁棒随机优化模型来同时对冲这两类不确定性，该模型被表述为具有混合整数追索权的大规模非凸优化问题。在引入非线性项的线性化之后，采用结合拉格朗日松弛和 Dantzig-Wolfe 分解的定制混合分解方案来实现所提模型的高效计算。通过两个实际案例来证明所提模型和算法的能力和特点。