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World File Search System系统调度
结合电池退化模型的混合可再生能源和电池系统调度优化模型
近年来，现有电网中可再生能源系统的整合度不断提高，加上缺乏综合调度模型，导致了电力浪费。本文提出了一种混合可再生发电机加电池系统的混合整数非线性优化模型，目标是最大化长期利润。先前的研究表明，电池的高和低充电状态 (SOC) 都会损害其使用寿命，并会导致电池容量随时间降低。此外，增加充电和放电循环次数也会导致容量降低。本文对这两个因素进行了建模，并将容量损失与 SOC 和电池完成的循环次数联系起来。容量损失在优化模型的目标函数中受到惩罚，从而不鼓励高和低 SOC 以及频繁循环。滚动时间范围优化方法用于克服在长期时间范围内实现全局最优的计算困难。通过考虑电池退化，该模型能够最大限度地提高电力调度到电网的利润，同时最大限度地延长电池的使用寿命。本文使用考虑多种电池容量的光伏系统发电时间序列样本，在案例研究中运用了该模型。结果表明，与在调度决策中忽略电池退化的传统模型相比，最佳电池寿命有所延长。最后，我们分析了电池操作决策与由此产生的容量衰减之间的关系。[DOI：10.1115/1.4052983]
采用动态最优功率流的电池储能系统调度框架
摘要 — 电池储能系统 (BESS) 有助于实现具有更高灵活性的低碳电网，但只有通过适当调度其运行才能实现既定目标。本文开发了一种基于动态最优功率流 (DOPF) 的调度框架，以优化电网规模 BESS 的日前运行，旨在减轻可再生能源发电的预测限制，并平滑传统发电机提供的网络需求。在 DOPF 中，整个网络和整个时间范围内的所有发电机组（包括模拟 BESS 出口和进口的发电机组）都集成到一个网络上。随后，应用 AC-OPF 来调度它们的功率输出以最小化总发电成本，同时满足功率平衡方程，并处理每个时间步骤的单元和网络约束以及与充电状态 (SOC) 相关的跨时间约束。此外，这里开发的 DOPF 需要经常应用的恒定电流-恒定电压充电曲线，该曲线在 SOC 域中表示。考虑到 1 MW BESS 在特定 33 kV 网络上的实际应用，调度框架旨在满足每个周期中 BESS 可用能源容量最佳利用的实际要求，同时每天完成最多一个周期。
排序和调度原则
未经出版商事先书面许可，或通过向 Copyright Clearance Center, Inc.（地址：222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923，电话：(978) 750-8400，传真：(978) 750-4470，或通过网站 www.copyright.com）支付适当的每份费用获得授权，不得以任何形式或任何手段（电子、机械、影印、录制、扫描或其他方式）复制、存储于检索系统或传输本出版物的任何部分，但 1976 年《美国版权法》第 107 或 108 条允许的除外。向出版商申请许可的邮件地址为：John Wiley & Sons, Inc. 许可部门，地址为：111 River Street, Hoboken, NJ 07030，电话为 (201) 748-6011，传真为 (201) 748-6008，或在线申请，网址为：http://www.wiley.com/go/permissions。
调度 - ROSA P
16.摘要 本研究探讨了与机车乘务员的调度和管理有关的问题，特别是它们可能导致疲劳和压力的原因。它描述了目前如何安排乘务员，为什么调度中存在如此多的不可预测性，当前实践的各个方面如何导致疲劳和压力，以及存在哪些改善问题的选项。它主要基于对各条铁路的运营经理、调度员和乘务员呼叫者的采访、与工会官员的讨论以及与在职工程师的焦点小组会议。讨论了七条道路上列车和乘务员的调度机制，以及调度决策的时间、当前的问题以及计划中的通信和控制改进。参加焦点小组的工程师发现，疲劳的原因包括：不确定下一个工作时间、工作时间过长、通勤和等待时间长、一些机车和其他设备状况不佳、一些终端的睡眠条件不令人满意、机组人员工作量分配不当、与调度员和机组呼叫者发生人际冲突，以及机组人员故意选择在白天做一些除了休息以外的事情，即使他们知道当晚可能会被叫去工作。建议的可能纠正措施包括：上班前至少提前八小时通知、提高调度的可预测性以及根据一天中容易接到呼叫的时间段划分工作池。讨论了实施其中一些措施的计划。
通过空间和时间调度卫星通信
摘要 地球观测低地球轨道 (LEO) 卫星收集大量数据，这些数据需要先传输到地面站，然后再传输到云端进行存储和处理。如今，卫星会贪婪地向地面站传输数据，每次接触期间都会充分利用带宽。我们表明，由于地面站的布局和轨道特性，这种方法会使某些地面站超载而其他地面站负载不足，从而导致吞吐量损失和图像的端到端延迟较大。我们提出了一种名为 Umbra 的新型端到端调度系统，该系统通过考虑空间和时间因素（即轨道动态、带宽限制和队列大小）来规划从大型卫星星座通过地面站到云端的传输。Umbra 的核心是一类称为保留调度的新型调度算法，其中发送方（即卫星）有选择地未充分利用一些与地面站的链路。我们表明，Umbra 的反直觉方法可将吞吐量提高 13-31% 并将 P90 延迟降低 3-6 倍。
可调度电力的关键作用...
预计仅每日灵活性需求就将从 2021 年起增长 209 太瓦时 (TWh)——相当于一个欧洲小国的年用电量。展望 2050 年，灵活性总需求（每日+每周+每月）将大幅增加五倍。根据欧洲天然气输电系统运营商网络 (ENTSO-G) 的数据，到 2050 年，支持上述变化的能源灵活性预计将增加 40-65% [1]。随着欧洲越来越依赖可再生能源，电网将需要更加强大，能够补偿需求的高峰和低谷，以确保始终有可靠的电力供应。如果没有足够的灵活性，电网可能会出现停电等问题，尤其是在总体需求上升、可再生能源份额变得更加突出的情况下。这需要在可调度能源解决方案、能源存储系统和智能电网方面进行大量投资，以保持电网稳定，并确保欧洲未来可靠、负担得起、低排放的电力供应。
基于分支对决 Q 网络的分布式储能系统微电网在线调度
引言微电网是一个很有前途的概念，它可以解决分布式可再生能源和储能系统融入电网的挑战。在线优化是根据系统的实时状态对微电网的运行进行调度，是确保微电网经济运行的关键技术。然而，可再生能源的不确定性给微电网的在线优化带来了巨大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了几种在线优化方法，如模型预测控制（MPC）[1]和基于近似动态规划（ADP）的算法[2]。然而，上述方法的在线优化性能依赖于预测信息。因此，性能受到可再生能源和负荷功率的预测精度的影响。为了减少对预测的依赖，已经提出了其他几种微电网在线优化方法，包括Lyapunov优化[3]、CHASE算法[4]以及最近开发的基于深度强化学习（DRL）的优化方法（例如深度Q网络（DQN）[5]、MuZero [6]）。与传统的微电网在线优化方法（例如MPC）相比，基于DRL的算法通过历史可再生能源发电和负载序列来学习操作系统，并且可以在不使用任何预测信息的情况下进行近似最优调度[6]。然而，上述工作主要关注具有单个电池储能系统（BESS）的微电网的在线优化，未能解决BESS的分布式位置特性。随着商业和家庭储能技术的快速发展，大量BESS将安装在微电网的分布式位置。
智能能源枢纽系统电热响应负荷多目标优化调度
摘要 – 本研究提出了未来一天智能能源中心系统 (SEHS) 的多目标优化调度。SEHS 由互连的能源混合系统基础设施组成，例如电力、热能、风能、太阳能、天然气和其他燃料，以在双向通信平台上供应多种类型的电力和热能负荷。本文中的所有目标均被最小化，包括 1) 发电侧的运营成本和排放污染，2) 需求侧的能源供应概率损失 (LESP)，以及 3) 未来一天电力和热能负荷与最佳电力和热能水平的偏差。提出了第三个目标，即使用需求侧管理 (DSM) 通过电力和热能可转移负荷 (SL) 的最佳转移来平坦电力和热能需求曲线。此外，还通过蒙特卡洛技术对可再生能源 (RES) 和电力和热能负荷进行随机建模。利用GAMS优化软件，通过ε约束方法实现所提方法，以获得目标函数的非支配Pareto解。然后，通过决策方法，选出非支配Pareto解中的最优解。最后，通过两个案例研究和案例研究中的敏感性分析来验证所提方法的有效性。
Symphony 调度解决方案 - L3Harris
产品性能说明：L3Harris Technologies 不保证任何 L3Harris 控制台（Symphony 调度控制台）与任何第三方硬件（包括计算机）（L3Harris 推荐或批准的硬件除外）的性能，L3Harris Technologies 也不会提供任何软件或其他更正来改善 L3Harris 控制台与此类第三方硬件的性能。