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World File Search System调度模型
系统顾问模型中的独立和混合电热能存储
3. 混合熔盐发电塔 (MSPT) + ETES。这些模型可通过系统顾问模型 (SAM) 软件、脚本和开源代码向公众提供。我们还有一篇补充期刊文章 [4] 正在审查中，其中详细介绍了 ETES 调度模型方法并演示了模型功能。我们将调度模型的结果与使用相同初始电网定价信号的类似发电机的 PLEXOS 调度进行了比较，发现我们的调度模型表现良好，但由于价格接受者 (SAM) 和机组承诺 (PLEXOS) 模型之间的固有差异，模型之间的一致性受到限制。尽管如此，本项目开发的价格接受者模型对于分析拟议的 ETES 和 PTES 技术很有用，因为它们提供了更详细的系统和组件模型，解决了数量级更快的问题，并且可以作为免费的开源软件使用。考虑到电网套利，模型结果代表了从输入电价中获得的最乐观回报，因此财务结果可以作为系统设计和感兴趣的定价方案的可行性阶段。
能源混合管理
摘要本文介绍了5G绿色通信系统中能源知识调度算法（EASA）的性能的分析。5G绿色通信系统依靠EASA来管理资源共享。拟议模型的目的是提高5G绿色通信系统中资源共享的效率和能源消耗。主要目标是解决实现最佳资源利用并最大程度地减少这些系统能源消耗的挑战。为了实现这一目标，研究提出了一种新型的能源感知的调度模型，该模型考虑了5G绿色通信系统的特定特征。该模型结合了用于优化资源分配和调度决策的智能技术，同时还考虑了能源消耗限制。所使用的方法涉及数学分析和仿真研究的组合。数学分析用于制定优化问题并设计调度模型，而模拟模型则用于在各种情况下评估其性能。拟议的EASM达到了91.58％的错误发现率，虚假遗漏率为64.33％，患病率阈值90.62％和91.23％的关键成功指数。结果证明了拟议模型在减少能源消耗的同时保持高度资源利用水平的有效性。
通过移动电池储能系统捕获配电网中被削减的可再生能源
本文针对配电网中车载移动电池储能系统 (MBES) 车队的日常运行提出了一种新的调度模型。配电网安装了各种风能和光伏分布式资源，其中一部分可再生能源发电能力由于各种技术原因而被削减。MBES 车队调度模型旨在通过在需要的时间和地点吸收和释放过剩能源来最大限度地减少可再生能源的削减。因此，通过 MBES 车队的最佳时空和电力能源调度来恢复可变的空间和时间可再生能源发电削减。有效考虑了 MBES 单元运输所需的运输时间，包括拆卸、移动和连接。此外，还通过新公式对 MBES 运输成本进行了详细分解和建模。提出的 MBES 车队运营模型可以轻松集成到可用的商业配电最佳功率流包中。考虑到线性，该模型可以通过实现全局最优来处理非常大规模的实际网络，而不会出现收敛问题。该模型经过数值测试，模拟结果证明了该模型能够有效地回收相当一部分被削减的可再生能源，而与资源类型、发电时间段或安装位置无关。
具有高渗透率光伏和电池储能系统的岛屿电网随机发电调度：南安达曼岛案例研究
摘要：由于惯性较低且缺乏与其他电网的互连，孤立电网很脆弱。随着不可调度可再生能源的普及，此类孤立电网的脆弱性进一步增加。印度政府已提出多个项目来提高安达曼和尼科巴群岛电网的光伏系统 (PV) 普及率。本文研究了由柴油和天然气发电机、光伏和电池储能系统 (BESS) 供电的孤立电网的能源和备用发电联合随机调度。所提出的随机调度模型考虑了广泛的概率预测情景，而不是假设单点预测的确定性模型。因此，它为广泛的光伏电力预测情景提供了技术上可行的最佳解决方案。本研究开发的模型的显著特点是纳入了随机约束，这些约束代表 (i) 光伏和 BESS 之间的协调、(ii) 备用约束、(iii) 电池充电/放电限制约束，以及 (iv) 确保调度决策技术可行性的非预期约束。所提出的模型在南安达曼岛的数据集上得到验证。结果揭示了所提出的随机调度模型对不同发电组合场景的适用性和可行性。
基于改进SPEA2和改进NSGA2的智能电网经济调度方法
当前环境危机的严重性促使可再生能源发电与智能电网的融合发展。可再生能源的接入使得智能电网的经济调度变得复杂。因此，智能电网的经济调度模型非常必要。本文提出了一种同时考虑经济性和污染排放的智能电网经济调度模型。用于仿真的智能电网模型由风能、太阳能、燃料电池和火电构成，燃料电池的使用使智能电网实现多能源互补。针对传统集中式通信方式容易发生通信拥塞的缺陷，本文采用多智能体信息交换方法提高稳定性和效率。在该模型的解决方法方面，本文提出了改进强度帕累托进化算法2（ISPEA2）和改进非支配排序遗传算法2（INSGA2）来解决智能电网的经济调度问题。将强度帕累托进化算法2(SPEA2)、非支配排序遗传算法2(NSGA2)及其改进算法同时应用于所提出的智能电网经济调度仿真模型，仿真结果表明ISPEA2和INSGA2是有效的，ISPEA2和INSGA2在精度或运行时间上均比SPEA2和NSGA2有所提高。
考虑电转气存储和风力发电成本的综合电力和天然气系统两阶段随机调度
电转气 (P2G) 设施和天然气发电装置为综合电力和天然气系统 (IENGS) 提供了灵活性，可用于风电调节和爬坡部署。本文提出了一种考虑 P2G 储能和风电爬坡成本的 IENGS 随机协调调度模型。介绍了带有 P2G 的天然气系统的运行模型，并分析了 P2G 集成的优势。为了解决风电和能源负荷的不确定性，生成了多种代表性场景。本文结合并分析了灵活的爬坡要求和成本，发现 P2G 可以提供灵活的爬坡。IENGS 的协调调度模型被表述为一个两阶段随机规划问题，其中第一阶段模型对电力系统的日前调度进行建模，第二阶段模型对天然气系统进行调度。对改进的 PJM 5 总线电力系统（带有 7 节点天然气系统）以及 IEEE 118 总线系统（带有 20 节点比利时天然气系统）进行的数值案例研究验证了 P2G 可以帮助容纳风电、提供额外的灵活爬坡能力并减少来自天然气供应商的天然气供应和天然气负荷削减。
电动道路系统对德国和瑞典电力系统的影响 - 能源系统模型比较
这项研究分析了运输部门电力的影响，涉及静态充电和电动道路系统（ERS）对瑞典和德国电力系统的影响。通过比较两个模型包的结果来研究对大型ER的电力系统的影响：1）由电力系统投资模型（ELIN）和电力系统调度模型（EPOD）组成的建模包； 2）能源系统投资和调度模型（范围）。对两个型号软件包运行相同的方案，并比较ER的结果。建模结果表明，大规模实施ERS引起的额外电力负载主要取决于模型和场景，这是由瑞典风力发电（40 - 100％）的投资（20 - 75％）和德国的太阳能（40-100-100％）所遇到的。这项研究还得出结论，ERS增加了电力系统中的峰值功率需求（即净负荷）。因此，在使用ERS时，需要在峰值电源单位和存储技术上进行额外的投资，以满足这种新负载。与ERS相比，其他电力负载的明智集成，例如在乘用车的家用位置优化静态充电，也可以促进在包括ERS在内的电力系统中充分利用可再生用电。不同模型的结果之间的比较表明，假设和方法论选择决定了哪种类型的投资（例如，风，太阳能和热电厂），以涵盖使用ERS引起的电力需求。尽管如此，在所有情况下，模型包的投资都会增加太阳能（德国）和风能（瑞典）的投资，以涵盖ERS的新电力需求。
基于混合能源电源管理的居民用电需求优化调度
摘要 - 本研究旨在解决可再生能源和住宅部门负荷不确定的情况下电网混合能源的调度问题。引入混合资源后，通过电力管理算法实施调度模型，试图优化资源成本、排放和未供应能源 (ENS)。所述问题由两个决策层组成，根据每个目标函数的优先级，它们具有不同的权重系数。根据可调度和不可调度资源的技术约束、不确定性参数和日前实时定价 (RTP)，选择所提出的算法进行能源优化管理。此外，使用负荷削减和负荷转移技术研究了需求响应计划 (DRP) 对给定算法的影响。最后，获得的结果导致对具有不同操作模式的所有决策层中的功能进行优化。
引用发布版本（APA）：Wang，Q.，Wang，Y。，＆Chen，Z。（2022）。电力的日期经济优化计划模型 - Hydroge
本文介绍了一个日常的经济优化调度模型，用于区域电力 - 氢化能源系统（REHIE），具有可再生能源的高渗透率。电力 - 氢耦合设备是用储能单元和不敏感的电负荷（ISEL）建模的。所提出的目标函数能够从经济利益方面捕获Rehies的最大收益，并且可以总结为二次编程（QP）问题。模拟验证由MATLAB/CPLEX求解器执行。模拟结果表明，提出的优化模型通过在电力和氢之间的灵活协作来适应市场需求。此外，ISEL的翻译特性可以实施更高的经济利润和更有效的可再生能源利用。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
可再生能源渗透率提高条件下电力系统多时间发电调度优化：综述
随着可再生能源的不断增加，传统的电源结构和机组地理分布面临结构性变革，现有的调度方案面临着多源协同、多时间协调的优化挑战。本文从中长期、短期和实时三个时间尺度对含可再生能源接入的电力系统发电调度优化进行了综述。首先，对调度模型与方法进行综述，指出火电、水电、风电、太阳能、储能等不确定多源数学模型与市场机制的联系与区别。其次，从确定性和不确定性两个维度对调度算法与方法进行梳理，展示传统调度与含可再生能源调度问题在算法上的创新点与差异点，同时指出各个时间尺度之间的相互作用与耦合关系，并指出当前研究的挑战与不足，为调度人员提供参考和未来的发展方向。