Impacts of Variable-Impedance-Based Power Flow Control on Renewable Energy Integration
本文研究基于可变阻抗FACTS设备的潮流控制对发电成本、碳排放和可再生能源弃电的影响，采用两阶段随机机组组合模型评估，结果表明FACTS安装有效降低三者，且效果受资源位置、高峰需求和发电组合影响。
2022-04-27 cs.SY eess.SY math.OC
Robust linear control of nonconvex battery operation in transmission systems
我们描述了一个鲁棒的多周期输电规划模型，包括可再生能源和电池，其中电池输出用于部分抵消可再生能源输出与预测的偏差。一个中心元素是一个非凸的电池操作模型，它与预测误差的鲁棒模型和线性控制方案一起使用。即使问题是非凸的，我们提供了一个有效的和理论上有效的算法，有效地解决了大型传输系统的情况下。索引术语。电池、控制、鲁棒优化。
2016-11-06 math.OC
Stochastic Optimal Power Flow with Network Reconfiguration: Congestion Management and Facilitating Grid Integration of Renewables
如今，电网中的可变可再生能源发电量大幅增长。然而，该行业仍然使用确定性优化来建模和解决实时发电调度的最优潮流（OPF）问题，该问题忽略了与间歇性可再生电力相关的不确定性。由于随机最优潮流能够考虑间歇性可再生能源的概率预测信息，因此有必要研究能够更好地处理不确定性的随机最优潮流（SOPF）。输电网络拥塞是可再生能源限电的主要原因之一。文献中的先前努力表明，利用传输网络重构可以缓解拥塞并解决拥塞引起的问题。本文通过将网络重构纳入调度模型来增强SOPF。数值模拟表明，可再生削减可以避免与建议的网络重构方案，缓解输电阻塞在事故后的情况。研究还表明，网络重构可以大大降低阻塞成本，特别是意外情况下的阻塞成本。
2019-11-29 cs.SY eess.SY math.OC
A Robust Approach to Chance Constrained Optimal Power Flow with Renewable Generation
最优潮流（OPF）是在发电和输电资产运行约束条件下，以最小成本调度可控发电。间歇性可再生能源发电的不确定性和可变性对当前确定性OPF方法提出了挑战。最近的最优潮流公式使用机会约束来限制可再生能源发电不确定性的风险，然而，这些新方法通常假设表征不确定性和可变性的概率分布是准确已知的。我们制定了一个强大的机会约束（RCC）的OPF，占这些概率分布的参数的不确定性，允许他们在一个不确定性集。RCC最优潮流的求解采用了可扩展到大型电力系统的割平面算法。我们证明了RRC OPF的修改后的模型的Bonneville电力管理局网络，其中包括2209总线和176个可控发电机。确定性，机会约束（CC），和RCC的OPF配方进行比较，使用几个指标，包括成本的发电，面积控制误差，可控发电机的斜坡，输电线路过载的发生，以及各自的计算性能。
2015-08-07 math.OC
Optimal Transmission Switching with Uncertainties from both Renewable Energy and N-k Contingencies
针对 VRE 与 N-k 事故双重不确定性，提出三阶段随机—分布鲁棒安全约束 OTS 模型及嵌套 C&CG 与 Dantzig-Wolfe 联合求解算法，并通过 IEEE 与实际网络验证有效性。
2023-04-27 math.OC
U.S. Test System with High Spatial and Temporal Resolution for Renewable Integration Studies
具有高度可再生能源渗透率的电力系统规划需要更高的空间和时间粒度。然而，大多数公开可用的测试系统是不够的保真度为开发高分辨率规划的方法和工具。本文提出了构建高空间分辨率的开放访问测试系统的方法，以更准确地表示基础设施和高时间分辨率来表示需求和可变资源的动态。为了证明这一点，仅使用公开数据创建了一个代表美国的高分辨率测试系统。该测试系统通过在生产成本模型中运行进行验证，并将结果与历史生成进行比较，以确保它们具有代表性。由此产生的开源测试系统可以支持电力系统过渡规划，并帮助开发工具，以回答有关如何最好地实现脱碳目标的问题，使用输电扩展，可再生能源发电和储能的最有效组合。
2020-02-14 math.OC physics.soc-ph
Decarbonizing the European energy system in the absence of Russian gas: Hydrogen uptake and carbon capture developments in the power, heat and industry sectors
本研究模拟欧洲到2060年在脱离俄罗斯天然气后的电力、热力与工业脱碳路径，揭示煤炭配合CCS过渡、氢最终深度脱碳及本地能源重要性提升。
2023-08-17 econ.GN math.OC q-fin.EC
Robust Capacity Expansion under Wildfire Ignition Risk and High Renewable Penetration
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）
提出一种鲁棒优化模型，通过电池储能选址和输电线路地下化投资，应对野火点火风险与可再生能源不确定性的最坏情况，提高系统韧性。
2026-05-21 cs.SY eess.SY math.OC
AC optimal power flow in the presence of renewable sources and uncertain loads
可再生能源的渗透率不断提高，加上负载可能会发生显著变化，这给现代电网的行为带来了高度的不确定性。鉴于经典的调度解决方案是“刚性的”，在这样一个不确定的环境中，他们的表现是在一般远离最佳。为此，在本文中，我们考虑交流最优潮流（AC-OPF）问题存在的不确定性负荷和（不确定）可再生能源发电机。AC-OPF设计的目标是保证可控发电以最小的成本进行调度，同时满足发电和输电的“几乎所有”不确定性实现的约束。我们提出了一种方法，最近开发的随机技术的基础上，命名为“场景与证书”，它允许解决这个问题，而不假设任何先验依赖的电压在网络上的不确定的发电机/负载。所提出的解决方案可以利用通常可用的概率描述的不确定性和可变性，并提供解决方案的先验概率保证的风险，违反了对发电和传输的约束。
2019-05-30 math.OC
Reducing Congestion-Induced Renewable Curtailment with Corrective Network Reconfiguration in Day-Ahead Scheduling
可再生能源（RES）最近受到了广泛关注。服务RES的有限传输容量经常导致网络拥塞，因为它们位于远程有利位置。因此，当调度不佳时，RES的间歇性性质可能导致空闲资源的高度缩减。目前，电网运营商在执行日前调度时使用静态网络，而忽略了传输灵活性。本文探讨了利用网络重构作为纠正措施，以减少传输拥塞，从而减少RES削减日前调度的可能性。为了便于RES在电网中的集成，建立了一个随机N-1安全约束机组组合与校正网络重构（SSCUC-CNR）模型。仿真结果表明，CNR不仅可以通过减少网络拥塞来降低系统成本，而且在高渗透率情况下，可以通过减少阻塞引起的削减来促进RES集成。排放研究表明，更多的绿色发电机承诺减少碳排放时，CNR的实施。
2020-02-04 eess.SP math.OC
Equilibrium models to analyse the impact of different coordination schemes between TSO and DSOs on market power in sequentially-cleared energy and ancillary services markets under load and renewable generation uncertainty
University of Bergamo（贝加莫大学）；RSE S.p.A（RSE股份公司）
本文提出博弈论方法，分析不同TSO与DSO协调方案对能源和辅助服务市场中市场力量的影响，发现输电网络拥堵时协调方案会增加系统成本。
2026-02-05 math.OC
Exact and Efficient Algorithm to Discover Extreme Stochastic Events in Wind Generation over Transmission Power Grids
Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）；New Mexico Consortium（新墨西哥联盟）；University of Arizona（亚利桑那大学）；The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
提出一种精确且高效的算法，在比例控制假设和对数凹概率分布下，发现输电电网中与风力发电间歇性相关的极端随机事件。
2011-09-07 cs.SY eess.SY math.OC
Beyond Relaxation and Newton-Raphson: Solving AC OPF for Multi-phase Systems with Renewables
本文主要研究多相系统的交流最优潮流问题。特别强调的是高度集成的可再生能源系统，其中调整的实际和无功输出功率的可再生能源是必要的，以执行电压调节。已知AC OPF问题是非凸的（实际上是NP-困难的）。凸松弛技术最近已被探索，以解决OPF任务，减少计算负担，然而，这些松弛的紧密性的充分条件仅适用于有限类的系统拓扑结构和问题设置。确定可行的潮流解决方案仍然很难在更一般的问题配方，特别是在不平衡的多相系统与可再生能源。为了在现有方法可能失败的具有挑战性的场景中确定可行的和最优的AC OPF解决方案，本文利用了可行点追踪-连续凸逼近算法-一种用于一般非凸二次约束二次规划的强大方法。该方法的优点是使用单相和多相配电网络与可再生能源，以及几个传输系统。
2016-12-21 math.OC
Robust MPC for temperature management on electrical transmission lines
在当前可再生能源高度集成的背景下，最大限度地提高输电基础设施的能力是输电系统运营商（TSO）的普遍需求。法国TSO，RTE，正在开发实时控制电力流的杠杆：可再生能源生产削减已经被采用，并计划在2020年初安装大型电池存储系统用于拥堵管理。将这些控制杆与动态线路额定值（DLR）相结合，通过实时管理线路温度，帮助在最接近其极限的情况下利用线路。可以减少不必要的利润，避免拥堵和过度的发电削减。特别是，在同一地区，由于高风力发电场的发电量和风力对电力线的冷却效果而导致的过境增加之间可能存在有趣的相关性。为了优化输电网络容量，本文提出了一种温度管理模型，混合生产削减和大电池作为控制变量。提出了一种基于管道内轨迹调节的鲁棒模型预测控制方法，用于电力线路温度的局部控制。在法国电网上进行仿真，以显示基于优化的控制设计的有效性。
2018-12-07 math.OC
Impact of large-scale hydrogen electrification and retrofitting of natural gas infrastructure on the European power system
本文利用COMPETES模型评估2050年欧洲氢电气化及天然气管网改输氢气情景，证明氢电气化可促进可再生能源、降低排放与成本。
2023-10-27 math.OC
Congestion Management by Applying Co-operative FACTS and DR program to Maximize Renewables
本研究提出一种基于柔性交流输电系统（FACTS）和需求响应（DR）方案的增量福利共识方法来控制输电网络拥塞，以提高风电的渗透率。位置边际价格作为输入的建议模型来控制FACTS设备和DR资源。为了做到这一点，创建了一个先进的两阶段市场清算系统。在第一阶段，参与者在市场上竞标，目的是最大限度地提高他们的利润，ISO以促进社会福利为目标清理市场。第二步涉及执行的发电再调度问题，其中激励为基础的DR和FACTS设备控制器的最佳协调，以减少重新调度发电公司的费用。这里，静止同步补偿器和由晶闸管操作的串联电容器被用作两种不同形式的FACTS设备。最后以改进的IEEE单区域24节点RTS系统为例进行了算例分析。仿真结果表明，建议的交互式DR和FACTS模型，不仅减少了系统阻塞，但也使系统更灵活，使它可以捕获尽可能多的风能是可行的。
2022-10-08 math.OC
Multi-Stage Robust Transmission Constrained Unit Commitment: A Decomposition Framework with Implicit Decision Rules
随着可再生能源的大规模并网，各种最优化方法被用于求解随机/不确定输电约束机组组合问题。在所有的方法中，两阶段和多阶段的鲁棒优化方法是最广泛采用的。在两阶段方法中，经济调度（ED）决策的非预期性不考虑。而在多阶段方法中，通常采用显式决策规则（如仿射决策规则）来保证ED决策的非预期性。使用显式决策规则，计算负担可能很重，并且解的最优性受到影响。本文提出了一种隐式决策规则的多阶段鲁棒TCUC公式，并给出了求解该公式的分解框架，证明了解是多阶段鲁棒的，并保证了ED决策的非预期性。同时，针对可行性检查子问题提出了一种计算效率高的时间解耦求解方法，使得该方法适用于具有不确定负荷/可更新注入的大规模TCUC问题.在IEEE 118节点系统和波兰2383节点系统上进行了数值试验。几个国家的最先进的方法的性能进行了比较。
2018-10-17 math.OC
Distributed Control of Generation in a Transmission Grid with a High Penetration of Renewables
University of Washington（华盛顿大学）；Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）
针对高可再生能源渗透率下的频率偏差问题，提出一种混合控制架构，通过离线随机优化选择发电机特定反馈参数，利用本地可观测量实现完全分布式控制，将频率偏差降低一个数量级。
2012-11-19 cs.SY eess.SY math.OC
Spatio-temporal smoothing and dynamics of different electricity flexibility options for highly renewable energy systems -- Case study for Norway
该研究以挪威风电系统为案例，通过随机过程建模与蒙特卡洛模拟，分析时空平滑及储能、输电等灵活性选项对高比例可再生能源系统产需错配的缓解作用，证实多选项结合的协同增效价值。
2023-12-14 cs.SY eess.SY math.OC
