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以储能为灵活性选项的可再生能源系统多阶段随机规划分布式计算框架
提出了一种综合发电、输电和储能规划模型，该模型考虑了短期约束和长期不确定性。该模型通过机组承诺约束来表示短期运行，从而可以准确量化可再生能源系统中灵活性选项的价值。长期不确定性通过场景树表示。结果模型是一个大规模多阶段随机混合整数规划问题。为了克服计算负担，提出了一种基于新型列生成和共享算法的分布式计算框架。通过应用于 NREL 118 总线电力系统的研究案例证明了所提出方法的性能改进。结果证实了同时对短期约束和长期不确定性进行建模的附加值。计算案例研究表明，所提出的解决方案在计算性能和准确性方面明显优于最先进的技术。所提出的规划框架用于评估储能系统在向低碳电力系统过渡过程中的价值。
共享光伏板和储能的智能微电网能源调度：以萨姆索岛巴伦码头为例
本文重点研究了基于模型预测控制 (MPC) 的智能微电网能源调度，该微电网配备不可控（即具有固定功率分布）和可控（即具有灵活和可编程操作）电器、光伏 (PV) 电池板和电池储能系统 (BESS)。所提出的控制策略旨在同时优化规划可控负载、共享资源（即储能系统充电/放电和可再生能源使用）以及与电网的能源交换。控制方案依赖于迭代有限时域在线优化，实施混合整数线性规划能源调度算法，以在随时间变化的能源价格下最大化太阳能自给率和/或最小化从电网购买能源的每日成本。在每个时间步骤中，解决由此产生的优化问题，提供可控负载的最佳运行、从电网购买/向电网出售的最佳能源量以及 BESS 的最佳充电/放电配置。
不平衡不确定条件下电池存储系统优化规划的随机线性规划
摘要 — — 电池储能系统 (BESS) 已被研究用于处理电力系统 (如负载和可再生能源) 的不确定参数。然而，在电网不平衡运行下，BESS 尚未得到适当的研究。本文旨在研究电网不平衡不确定条件下 BESS 的建模和运行。所提出的模型管理 BESS 以优化能源成本，处理负载不确定性，同时解决不平衡负载。对三相不平衡不确定负载进行建模，并利用 BESS 在每相上产生单独的充电/放电模式以消除不平衡情况。以 IEEE 69 节点电网为例进行研究。负载不确定性由高斯概率函数开发，并采用随机规划来处理不确定性。该模型被制定为混合整数线性规划，并通过 GAMS/CPLEX 进行求解。结果表明，该模型能够同时处理不平衡不确定条件，最小化运行成本，并满足电网各项安全约束。
非线性优化模型评估
本研究工作介绍了基于非常规可再生能源的孤立微电网的最佳能源管理。为此，提出了一个经济调度问题，旨在以最低的运营成本满足电力需求，该问题基于混合整数非线性优化问题。算法的非线性通过在优化模型中包含描述发电机组实际运行的特征方程来表示。经济调度的输入数据（例如太阳辐射和风速）是从位于厄瓜多尔加拉帕戈斯省圣克鲁斯岛的 NASA 平台获得的。此外，电力需求数据是从该地区的实际测量中获得的。对12、24、168小时的经济调度问题进行了求解，得到各情况下的能量分配比例为光伏发电机供电50.40%、柴油发电机供电23.92%、蓄电池组供电17.14%、风力发电机供电5.53%，完全满足了需求，满足了发电机组不出现间歇性的特点，获得了系统最低的运行成本。
氧化还原流量电池的技术经济分析
参考文献[1] D. Cremoncini，G。Di Lorenzo，G.F。 Frate，A。Bischi，A。Baccioli，L。Ferrari（2024），“水性有机氧化还原流量电池的技术经济分析：资本成本和储存水平的随机研究”，Applied Energy，第1卷。360，n.122738，doi：10.1016/j.apenergy.2024.122738。[2] D. Cremoncini，G.F。 Frate，A。Bischi，L。Ferrari（2023），“混合整数线性计划模型，用于优化具有可变效率，容量褪色和电解质维护的钒氧化还原流量电池的调度”，《能源存储杂志》，第1卷。59，N。106500，doi：10.1016/j.est.2022.106500。[3] D. Cremoncini，G。DiLorenzo，A。Baccioli，A。Bertei，A。Bischi，“ D3.5关于技术经济建模的报告”，计算机有助于下一代流量电池（Compbat）的降落（Compbat），授予协议ID：875565，doi：875565，doi：10.303030/87555565。
大规模热化学能storag的整合
摘要 - 在德国能源市场中可再生能源的电力越来越大，需要存储系统来缩小生产和需求之间的差距。基于CAO和CA（OH）2的可逆反应的热化学存储系统是高温热储能概念最有前途的方法之一。在本文中，开发了一个概念，将大规模的热化学存储系统集成到工业热和发电厂中。在高能源中产生了混合整数线性问题，以对具有和没有存储系统的工业热和发电厂进行经济优化。通过固定CSTR MATLAB模型的输入和输出流的相关性，可以实现存储系统的线性化。在2019年，2030年和2040年的每小时模拟借助能源价格预后证明了使用存储系统运营的经济利益。在2019年，2030年和2040年的每小时模拟借助能源价格预后证明了使用存储系统运营的经济利益。
集成冗余和存储设计优化...
摘要：化工厂的盈利能力与其可靠性直接相关，可靠性一直是化学工业关注的重点。本文解决空气分离装置概念设计阶段的问题，以尽量减少负收入，其中包括管道供应中断造成的损失以及提高可靠性的成本，包括拥有冗余单元和储罐。提出了一种基于马尔可夫链假设的混合整数线性规划 (MILP) 模型 (表示为 RST)，并将其应用于空气分离装置的激励示例。此外，为了解决更大的上层结构，我们提出了一种博弈论算法，该算法将问题分解和重构为各个处理阶段的团队博弈，并在它们之间达到纳什均衡。结果还表明，可以轻松获得接近全局最优的良好初始化点，从而保证纳什均衡解的质量。通过大量示例说明，所提算法能够以比原始 MILP 模型 (RST) 的直接解决方案更短的时间解决全局最优问题。
能量
摘要：随着微电网（MG）的发展，能源管理系统（EMS）得到了确保，以确保MG系统的稳定且经济高效的操作。在本文中，通过利用深厚的增强学习（DRL）技术提出了智能EMS。drl被用作处理MG EMS电池能量存储的最佳调度/放电的计算硬度的有效方法。由于电池充电/放电的最佳决定取决于其连续时间步骤给出的充电状态，因此需要全日制安排以获得最佳解决方案。但是，这增加了EMS的时间复杂性，并将其变成了NP障碍问题。通过将储能系统的充电/放电功率视为控制变量，DRL代理进行了训练，以研究确定性和随机天气情况的最佳能量存储控制方法。这项研究中建议的策略在最小化购买能源的成本方面的效率也从定量的角度显示了通过编程验证和与混合整数编程和启发式遗传算法（GA）的结果进行比较。
混合可再生能源的最佳年度运营成本...
摘要：随着与野火和严重风暴等极端自然灾害相关的停电事件的快速增加，微电网有可能增强当地的恢复力。传统上，仅从经济角度研究并网微电网，而不关注电网中断期间的恢复力解决方案效益。因此，本文提出了一种机场并网微电网的技术和经济评估，该微电网由太阳能光伏 (PV)、储能系统和柴油发电机组成，以增强机场在不同电力中断情况下的电力恢复力。引入了一种改进的混合整数线性规划方案，以最小化所提出的弹性系统的年度总运营成本。研究了最佳弹性微电网组件规模和调度，包括和不包括为弹性服务分配货币价值的情况。此外，还研究了太阳能性能变化期间微电网的生存能力。考虑了电力地面支持设备部署可能带来的负载增量。结果表明，所提出的微电网可以
Cambium 文档：版本 2021
一旦将 ReEDS 解决方案转换为 PLEXOS 数据库，就可以模拟全年的电网每小时调度。对于 Cambium 数据库，我们将 PLEXOS 作为混合整数程序运行，并进行日前机组投入和调度（不进行任何实时调整以应对小时以下调度或预测误差）。对于每个模拟年份，发电机具有恒定的热率和最大发电机输出。发电机短期边际成本 (SRMC) 通常在全年保持不变，但天然气发电机除外，其 SRMC 会随着天然气价格的每月变化而变化。供需在母线层实现平衡，配电损耗在数据预处理和后处理中捕获，如第 5.7 节所述。BA 间传输表示为具有恒定损耗率的管道流，没有 BA 内传输损耗。发电机停运表示为根据因技术而异的年平均停运率将安装容量降级为有效容量。三种运行储备表示为调节、灵活性和旋转储备，如第 5.10 节所述。