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电力系统研究
本文研究了在引入零边际成本可变可再生能源技术和电能存储系统的情况下，竞争市场中的电价形成情况。使用结合多周期最优潮流和随机动态规划的随机优化模型分析电力系统。结果说明了可变可再生能源（在本例中为太阳能光伏发电）如何取代部分昂贵的热电并降低价格。随着价格上限和零价格时间的减少，电能存储将减少由可变可再生能源发电和需求引起的价格变化。在只有可变可再生能源发电和能源存储的系统中，价格将由稀缺概率决定，类似于水电主导系统的价格形成。价格将以随机期望值的形式表明未来的稀缺成本。本文假设需求是不灵活的。然而，由此产生的电价将对灵活性的提供进行补偿，这反过来将有助于确保供应并降低价格波动。
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电力系统研究
在本文中，我们提出了一种用于承载随机分布式能源 (DER) 和可控电池的径向配电网的重新调度方案。在每个重新调度轮次中，所提出的方案都会计算出一个新的调度计划，以修改和扩展现有的调度计划。为此，它使用 CoDistFlow 算法并应用滚动时域控制原理，同时考虑影响调度计划即时更新的硬时计算约束。CoDistFlow 通过基于场景的优化和交流最优功率流的非凸性来处理随机 DER 和产消者不确定性，通过迭代解决适当定义的凸问题直到收敛。我们根据从真实的瑞士电网获得的真实数据进行数值评估。我们表明，使用我们提出的重新调度方案，即使对于小容量的电池，每日调度跟踪误差也可以减少 80% 以上，并且如果重新调度足够频繁，则可以消除它。最后，我们表明，重新调度应在市场允许的范围内尽可能频繁地进行，并且性能会持续提高。
电力和能源系统
太阳能分布式发电 (SDG) 和风能分布式发电 (WDG) 以及插电式电动汽车 (PEV) 的日益普及将有望减少温室气体排放。然而，它们也带来了诸如生产负荷方面的不确定性、功率损耗增加和电力系统电压不稳定等不利因素，应谨慎处理这些问题以提高可靠性。在这方面，本文提出了一种多目标优化方法，用于确定电力系统中 SDG、WDG 和电容器组 (CB) 的规模和位置，同时考虑到来自 PEV 负荷需求、太阳辐照度、风速和常规负荷的不确定性。研究目标是电压稳定性指数、温室气体排放和总成本。使用非常规点估计法 (PEM) 来处理相关的不确定性，并部署机会约束规划方法来处理平滑约束。通过最大熵法估计输出变量的相应概率分布函数。此外，通过蒙特卡洛模拟 (MCS) 进行鲁棒性分析。将所提出的方法应用于典型的径向配电网。结果表明，PEV 的存在显著增加了负载需求，导致在没有分布式电源的情况下配电系统电压崩溃。然而，所提出的概率方法通过优化可再生分布式电源和 CB 的配置确保配电系统的安全运行。此外，在不同 PEV 渗透水平下比较了确定性和概率性案例的结果。通过模糊满足方法选择了帕累托前沿的最佳权衡解。
