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太阳能智能家居的随机运行
摘要：本研究开发了一种混合整数线性规划 (MILP) 模型，用于智能建筑的最优随机运行调度。本研究的目的是将电力需求与间歇性太阳能可再生资源状况相匹配，并最大限度地降低能源成本。该模型的主要贡献是通过考虑热水、供暖和通风负荷等详细负荷类型来解决智能建筑热负荷的不确定性。在智能电网中，建筑不再是被动消费者。它们是可控负荷，可用于需求侧能源管理。智能家居作为物联网 (IoT) 的一个领域，使建筑的能源系统能够作为智能电网中的主动负荷运行。所提出的公式被设计为 24 小时范围内的随机 MILP 模型，以最大限度地降低总能源成本。在本研究中，蒙特卡罗模拟技术用于为两个环境因素生成 1000 个随机场景：室外温度和太阳辐射。因此，在所提出的模型中，热负荷、光伏板输出功率、太阳能集热器发电量和电力负荷成为随机参数。所提出的模型可节省 20% 的能源成本，并将峰值电力需求从 7.6 KWh 降低到 4.2 KWh。
独立运行条件下混合交直流微电网的控制策略...
摘要 可再生能源 (RES) 生产的波动是其在孤立住宅建筑中安装和集成的一个大问题。混合交流/直流微电网有利于 RES 在独立模式下的良好运行和智能能源管理的可能性。本文介绍了孤立运行模式下混合交流/直流微电网的优化研究。电力系统由各种可再生能源 (RES)、光伏阵列 (PVA)、风力涡轮发电机 (WTG)、柴油发电机 (DG) 供电，并由电池存储系统 (BSS) 支持短期存储。本研究的主要目的是优化混合交流/直流微电网内的功率流，以实现孤岛模式下的可靠性。首先，为孤岛 RES 系统开发了一个由混合整数线性规划优化的数学模型，并使用 JAVA 语言通过 CPLEX 求解器求解，然后基于开发的模型，针对不同的离网模式模拟电力系统控制。仿真结果表明，即使在可再生能源电力输出不可预测且能源价格任意的情况下，管理策略也可以在执行优化控制的同时保持电力平衡，并提供可控的负载和电池充电/放电功率。最后，所提出的算法在各种约束条件下尊重实时运行的优化。©2020。CBIORE-IJRED。保留所有权利
规划用于为电动汽车充电站微电网供电的混合电池储能系统
摘要：本文提出了一种基于可再生能源的微电网容量规划框架，该框架由混合电池储能系统支持，该系统由三种不同类型的电池组成，包括锂离子 (Li-ion)、铅酸 (LA) 和用于为电动汽车 (EV) 充电站供电的二次锂离子电池。该框架的目标是确定风力发电系统、光伏发电系统和混合电池储能系统 (HBESS) 的最佳规模，同时降低成本。该框架被表述为混合整数线性规划 (MILP) 问题，其中包含电池老化和每年未满足负载量的约束。通过对各种场景进行研究来管理系统不确定性，这些不确定性由生成对抗网络 (GAN) 和针对风速、全球水平辐射和电动汽车充电负载的 k 均值聚类算法生成和减少。研究针对三种未满足负载水平进行，并针对这些可靠性水平比较输出。结果表明，混合储能的成本低于单个电池技术（与锂离子相比低 21%，与铅酸电池相比低 4.6%，与二次锂离子电池相比低 6%）。此外，通过使用 HBESS，铅酸电池的容量衰减会降低（未满足负载水平分别为 0、1%、5%、4.2%、6.1% 和 9.7%），并且系统的更换会随着衰减的减少而推迟。
考虑尾流效应和内生不确定性的并网风力发电和储能系统容量估算：一种分布稳健方法
摘要 — 风电作为一种绿色能源，正在全球范围内迅速发展，同时，为缓解风电波动性而部署的储能系统 (ESS) 也应运而生。风电和储能系统的容量确定已成为一个亟待解决的重要问题。风电场的尾流效应会导致风速不足和下游风力涡轮机发电量下降，然而，这在电力系统的容量确定问题中很少被考虑。本文提出了一个双目标分布稳健优化 (DRO) 模型，用于确定考虑尾流效应的风电和储能系统的容量。建立了一个基于 Wasserstein 度量的模糊集来表征风电和需求的不确定性。具体而言，风电不确定性受第一阶段确定的风电容量的影响。因此，所提出的模型是一个具有内生不确定性（或决策相关不确定性）的 DRO 问题。为了求解所提出的模型，开发了一种基于最小 Lips-chitz 常数的随机规划近似方法，将 DRO 模型转化为线性规划。然后建立了迭代算法，并嵌入了求取最小Lipschitz常数的方法。案例研究证明了考虑尾流效应的必要性和所提方法的有效性。
锂离子电池储能系统的老化感知运行：综述
近年来，部署的电池储能系统 (BESS) 数量稳步增加。对于新投入使用的系统，锂离子电池因其成本降低、效率高和循环寿命长而成为最常用的技术。由于电池内部存在多种老化机制，锂离子电池容易退化。退化的影响，特别是容量降低、电阻增加和安全隐患，会对 BESS 的经济性产生重大影响。受充电状态、充放电率、循环次数和温度等老化应力因素的影响，退化的程度直接受操作条件的影响。可以找到大量侧重于 BESS 老化感知操作的文献。在这篇评论中，我们概述了相关的老化机制以及退化建模方法，并从这些主题的最新技术中推导出 BESS 操作的关键方面。随后，我们回顾并分类了旨在通过在操作策略中考虑电池退化效应来延长 BESS 寿命的方法。文献表明，使用经验或半经验退化模型以及混合整数线性规划的精确解法特别常见，定义目标函数的老化成本的方法也是如此。此外，通过模拟案例研究，我们确定了影响自耗增加、峰值削减和频率遏制储备等关键应用退化的最相关压力因素。
考虑核能的低碳综合能源系统优化调度
摘要：小型化核电机组的发展和碳交易市场的完善为实现综合能源系统低碳运行提供了新途径。本研究将NP机组和碳交易机制引入综合能源系统，构建新型低碳调度模型。针对NP机组引入导致的系统运行灵活性下降的问题，一方面对NP机组进行供热改造，使其成为热电联产机组，扩大其运行范围，提高其运行灵活性；另一方面在综合能源系统引入储电系统、储热系统、电转气机组等可进行能量时间转换或能量形式转换的辅助设备，共同提高系统运行灵活性。在模型求解阶段，利用离散化步长变换，将考虑可再生能源出力不确定性的机会约束规划（CCP）模型转化为等效的混合整数线性规划（MILP）模型。基于华北地区某综合能源系统实际数据搭建的测试系统表明，所提方法具有良好的经济效益和低碳环保效益。关键词：综合能源系统；核电机组；碳交易；碳排放；核能供热；低碳；机会约束；可再生能源发电不确定性。
海上能源枢纽的建模与分析
清洁的海上能源枢纽可能成为高效海上风力发电和配电的关键。此外，海上能源枢纽可为海上运输、石油和天然气回收以及海上农业提供脱碳能源供应，同时还能转换和储存液化脱碳能源载体以供出口。本文探讨了海上能源枢纽在海上能源系统向零排放能源供应转型中的作用。开发了一个混合整数线性规划模型，用于投资规划和运营优化，以最低成本实现脱碳。我们考虑了海上风电、太阳能、能源枢纽和海底电缆。对二氧化碳税、二氧化碳预算和岸上电力容量进行了敏感性分析。结果表明：（a）硬碳排放上限对于刺激零排放海上能源系统是必要的，（b）海上风电和岸上电力可使当前排放量减少一半以上，但具有储存功能的海上能源中心对于零排放生产可能是必要的，（c）在某些二氧化碳税水平下，与仅有海上可再生能源、燃气轮机和岸上电力的系统相比，拥有海上能源中心的系统可以潜在地减少 49% 的二氧化碳排放量和 10% 的能源损失。
通过模型预测控制器增强配电网弹性，实现优先负荷恢复策略：预印本
摘要 — 有效的弹性改进策略使电网能够应对破坏性的极端事件。大多数电网停电都是由配电网中断引起的。受电力系统弹性研究的迫切需求的推动，本文提出了一种优先级加权最佳负荷恢复技术，以增强配电网对极端事件的弹性。所提出的技术基于智能配电技术，并被设计为顺序多步决策过程 (MDP) 和混合整数线性规划 (MILP)。它被公式化为具有模型预测控制 (MPC) 方法的最优控制问题。我们将设计的基于 MILP-MPC 的负荷恢复技术应用于简化的单总线版本的 IEEE 13 总线配电系统，该系统集成了分布式能源 (DER)，例如风力涡轮机、光伏阵列、微型涡轮机和储能设备。该技术使用可再生能源的预测信息、微型涡轮机的燃料状态和储能设备的充电状态，在每个控制步骤中实时执行缩减和滚动优化。我们考虑了触发上游公用电网停电并导致配电网孤岛运行的极端事件。我们证明了所提出的 MPC 方法在主电网停电导致孤岛运行期间根据优先级恢复配电网负载的有效性。
配备光伏和电池的住宅社区
住宅规模电池的技术进步为自给自足社区铺平了道路，使社区能够充分利用其光伏系统来满足当地的能源消费需求。为了有效利用电池的功能，社区可以参与提供短期运营储备 (STOR) 服务。为此，在规定的时间窗口内，电池中要保持足够的能量储备，以供电力系统运营商使用。然而，这可能会降低社区的能源自给自足程度。此外，实际的储备交付可能会造成配电网络拥塞。为了充分了解社区提供储备的能力，本研究提出了一种住宅社区能源管理系统，该系统采用混合整数线性规划 (MILP) 模型。该模型旨在通过优化电池调度来最大限度地提高能源自给自足程度，同时考虑储备约束。该模型还使用迭代方法将房屋的总功率保持在离线定义的出口/进口限制范围内，以确保储备供应不会违反配电网络限制。该模型在住宅社区进行了演示。确定了对能源自给自足影响最小的最大承诺储备功率。结果还表明，除非充分考虑配电网络的限制，否则社区提供储备的能力可能会被高估。
ENCS 课程描述
ENCS 课程描述 ENCS 5300. 纳米材料基础 (3)：本课程重点介绍描述和解释纳米级物质特性的化学、物理和数学概念。它将强调理解自组装过程背后的分子驱动力以及用于表征所得纳米材料的方法所需的基本化学、物理和数学。它还将介绍纳米材料的应用。 ENCS 6010. 高级应用数学 (3)：本课程涵盖高级数学主题，包括线性代数、数值方法、傅里叶分析、离散数学、概率和统计以及代数结构，特别强调在工程和计算科学中的应用。 ENCS 6020. 高级计算 (3)：本课程提供在高端计算机、计算机网络或个人计算机上进行计算的基本知识、技能和工具。主题包括：编程和编程语言；数据结构、算法和计算复杂性；高性能计算；分布式计算；优化；统计数据分析；计算误差分析。还将介绍先进计算技术的选定工程应用。 ENCS 6030. 网络物理系统的建模与仿真 (3)：研究建模、仿真和设计的原理，包括制定规范和对由彼此通信并通过传感器和执行器与物理世界交互的设备组成的网络物理系统进行分析。主题包括同步和异步模型以及定时模型、安全性和活跃性要求以及实时调度。还研究了动态系统和混合系统的建模和仿真的一些方面。 ENCS 6110. 先进机器人系统 (3)：本课程主要介绍机器人变换、运动学、动力学、差分运动、运动和路径规划、操纵和移动控制。高级主题包括：多机器人系统合作和协作任务规划和执行、机器人传感器接口和集成、被动和主动感知、处理和推理。学生将有机会通过实验室动手项目了解机器人软件、传感器和硬件。ENCS 6120。机电一体化系统设计 (3)：本课程旨在涵盖从机电一体化理论的初步知识到基于项目的机电一体化系统设计。本课程的多学科内容包括：机制、电子、传感器、控制策略以及控制环路中的软件、固件和硬件。本课程还讨论了将机电一体化系统与传感器、机器人系统、可编程逻辑控制器 (PLC) 和人机界面集成的技术和技能。成功完成本课程的学生应能够解决需要紧密集成机电一体化组件和子组件以支持嵌入式机电机构和控制系统的多学科工程设计项目。ENCS 6200。工程设计优化 (3)：优化技术的计算机化设计方法。使用设计变量和约束制定优化问题。使用数学模型解决问题，运筹学中的确定性优化方法，线性规划模型，单纯形法，线性规划中的对偶性和灵敏度。非线性优化和多目标函数优化，约束和无约束问题。