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考虑生命周期和不确定性的主动配电网存储分配
摘要 — 现代主动配电系统需要集成存储系统，从而促进光伏 (PV) 能源的大规模扩散。这进一步要求对储能系统进行最佳规划，以满足所有运营和经济约束。本文介绍了一种详尽的存储集成方法，考虑了电池储能的生命周期、负载和光伏输出的不确定性以及系统的孤岛运行模式。制定了一个两阶段混合整数线性规划问题，该问题在第一阶段确定电池的容量和放电周期数。在第二阶段分析了基于部分放电深度的电池寿命。此外，通过概率分析和时间周期聚类考虑了光伏和需求的不确定性和可变性。该方法在标准的 33 总线径向配电网上得到了验证，可用于分配分布式锂离子电池。此外，该方法的可扩展性在实际的印度配电网和加拉加斯大都市地区的 141 台母线配电网（各个节点都有分布式光伏装置）中得到了验证。
摩洛哥微电网案例研究
摘要：储能系统是管理可再生能源间歇性、平衡供需的有效解决方案。许多研究建议采用共享储能系统 (ESS)，而不是多个单个储能系统，因为它们价格高昂且效率低下。因此，本研究考察了电网连接微电网中的共享存储系统。通过修改能源资源的功率输出，这项工作旨在实现共享储能系统的经济调度，以满足功率平衡并降低电力总成本。在此背景下，使用混合整数线性规划 (MILP) 模型制定和开发了一个优化问题。此外，摩洛哥本格里尔绿色智能建筑园区 (GSBP) 的一个试点项目（太阳能十项全能非洲村）被用于评估和验证所提出的方法。因此，在 MATLAB 环境中运行了一些可比较的场景。收集到的研究结果表明，所开发的算法在优化能源成本降低和加强可再生资源融入摩洛哥能源结构方面的有效性。
对具有存储及相关地区能源社区的大都市电台的能源系统的规模和管理
摘要：未来的可再生能源社区将重塑我们在地区层面设计和控制有效的电力系统的范式。以这种方式，重点将从根本上转向可持续的相关概念，例如自我消费，自我融资和与电网交换的净能量。在这种情况下，本文提出了一种新颖的方法，用于最佳设计和控制地铁站的光伏植物和能源存储系统，以提高集体自我消费和在地区层面上的自我效率。该方法论考虑了与地铁站相连的几个家庭的社区，并着重于能源与消费者之间的相互作用。此外，使用混合整数线性编程方法确定最佳解决方案，并通过使用多种模拟场景研究了不同配置对整体区域的利益的影响。与仅涉及光伏植物的情况相比，这项工作提出了一个详细的案例研究，以强调储能系统提供的利益和灵活性。
对具有存储及相关地区能源社区的大都市电台的能源系统的规模和管理
摘要：未来的可再生能源社区将重塑我们在地区层面设计和控制有效的电力系统的范式。以这种方式，重点将从根本上转向可持续的相关概念，例如自我消费，自我融资和与电网交换的净能量。在这种情况下，本文提出了一种新颖的方法，用于最佳设计和控制地铁站的光伏植物和能源存储系统，以提高集体自我消费和在地区层面上的自我效率。该方法论考虑了与地铁站相连的几个家庭的社区，并着重于能源与消费者之间的相互作用。此外，使用混合整数线性编程方法确定最佳解决方案，并通过使用多种模拟场景研究了不同配置对整体区域的利益的影响。与仅涉及光伏植物的情况相比，这项工作提出了一个详细的案例研究，以强调储能系统提供的利益和灵活性。
天气影响-RTC-调度-已发布.pdf-ITN
天气会影响空中交通管制员的工作，但是，在远程塔台中心 (RTC) 的人员排班中，天气因素并未被考虑在内。我们通过对空中交通管制员 (ATCO) 进行结构化访谈，研究各种天气现象对 ATCO 任务量的影响。我们推导出瑞典几个机场任务量驱动的影响因素和相应的天气现象强度阈值。为了解释天气预报的不确定性，我们从集合预报系统 (EPS) 中获取概率天气数据。然后，我们调整先前的 RTC 人员排班混合整数规划 (MIP) 模型，以解释不确定的影响性天气事件，并得出 RTC 人员排班所需 ATCO 数量的分布。我们的框架也可用于传统塔台。我们通过比较 2020 年两个示例日内从远程塔台操作瑞典五座机场所需的管制员数量（考虑和不考虑天气事件）来量化天气的影响。在我们的计算中，我们使用历史天气和飞行数据来表明，忽略天气影响可能会导致 RTC 严重人手不足。
采用随机稳健方法实现综合可再生能源发电厂和 CAES 的最优前瞻性战略投标/报价
摘要 如今，由于可再生能源资源的高渗透率和电力系统的重组，光伏电站 (PVPP) 和风力发电厂 (WPP) 作为可再生能源发电厂 (RPP) 可以参与电力市场。然而，RPP 的间歇性发电可能对这些发电厂的所有者构成挑战。为了缓解 RPP 不可预测和间歇性的发电问题，压缩空气储能 (CAES) 等储能系统可以成为一种合适的解决方案。本文研究了电力市场中综合 RPP 和 CAES 的最佳日前和前瞻战略供应和竞标。此外，还提出了一种随机稳健方法来建模可再生能源发电和电价不确定性。在 CPLEX 求解器下，在 GAMS 软件中制定了所提出的混合整数线性规划 (MILP)。研究了三个案例研究以验证所提出的方法。数值结果显示，在乐观策略下，RPP和CAES的协调者有更多机会参与电力市场，但在悲观策略下，由于电力市场价格较低，协调者参与电力市场的倾向与乐观策略相比并无增加。
快速变化的运行条件下孤立电力系统的数据驱动能源管理
我们提出了一种能源管理算法，用于集成不确定的可再生能源发电和能源存储的孤立工业电力系统。所提出的策略旨在通过管理电网中的能源流来确保可持续且具有成本效益的运营，其结构可以应对：（1）高水平的可再生能源渗透，以及（2）以非平滑模式和不规则事件为特征的负载曲线（即，诸如由大型设备的连接/断开或大风速斜坡引起的事件）。所提出的算法利用随机经济模型预测控制 (MPC) 方案，能够同时处理本地发电机组的调度和调度。更准确地说，该方案嵌入了混合整数线性规划 (MILP) 最优控制策略制定和随机规划方法。此外，优化问题考虑了多个技术经济目标，例如最小化运营成本、电池退化和未利用的能源。我们在一个孤立的海上石油和天然气平台的案例研究中测试了该算法，该平台使用传统燃气轮机和当地风电场在现场生产能源，同时集成了电池储能
微电网供电供热优化投资与运行
摘要 本文提出了一种稳健的投资和运营模型，以满足与配电系统相连的微电网 (MG) 的电力和热能需求。优化算法决定了热电联产 (CHP)、锅炉、光伏发电和电池储能系统 (BESS) 的最佳投资和运营。对于 BESS，该算法估计最佳储能容量 (MWh) 以及最大每小时输送容量 (MW)。非线性和非凹面热率图由混合整数线性模型重新构建，以获得易于处理和精确的模型。该模型考虑了某些参数的不确定性，使用概率密度函数 (pdf) 来描绘其行为。因此，该问题已使用随机规划方法建模，其目标函数是年度运营成本的预期值。使用真实案例测试该模型，其中两个相邻的消费者共享电力和热能设施，以根据天然气价格情景将总体成本降至最低，最高可达 17%。结果证明了采用不同技术的好处以及所有技术共同运作的协同作用。
考虑网络重新配置的电力电力的经济调度网络
随着可再生能源的大规模开发，例如风能和太阳能，可再生能源的网格连接对电力系统的安全性和稳定性构成了一定的威胁，并且对分销网络的经济调度带来了巨大的挑战。传统和单一调度方法，例如负载需求响应或网络重新配置，无法满足分销网络安全和经济运作的需求。本文提出了一种经济调度方法，用于考虑网络重新构造的风力发电的分配网络，并建立了一个经济调度模型，其客观功能是最小化分配网络运营成本，重新配置成本和总系统网络损失。基于分销网络中能源存储和反应性电源补偿设备的最佳调度以及需求响应的全面利用，提出了一种与多目标协作优化的混合整数二阶锥体编程（MISOCP）方法。使用IEEEE33节点系统的测试结果验证了本文中提出的方法的可行性和适用性。
表征和可视化储能对大容量电力系统中可再生能源削减的影响
摘要：可再生能源的不确定性导致其未得到充分利用；储能单元 (ESU) 有望成为解决这一问题最有前途的解决方案之一。本文评估了 ESU 对可再生能源削减的影响。对于任何固定的可再生能源输出，评估模型最小化削减总量，并被表述为具有对 ESU 充电和放电行为的互补约束的混合整数线性规划 (MILP)；通过将 ESU 的功率和能量容量视为参数，MILP 被转化为多参数 MILP (mp-MILP)，其最优值函数 (OVF) 将参数明确映射到可再生能源削减。此外，考虑到不确定性的概率分布的不精确性，提出了一个分布稳健的 mp-MILP (DR-mp-MILP)，它考虑了代表性场景构建的经验分布邻域中的最差分布。 DR-mp-MILP 具有最大最小形式，并通过对偶理论重新形成为规范的 mp-MILP。所提出的方法已在修改后的 IEEE 九节点系统上得到验证；参数化的 OVF 为存储大小提供了深刻的建议。