Demand Shaping to Achieve Steady Electricity Consumption with Load Balancing in a Smart Grid
本文的目的是研究在未来的智能电网中，电网运营商和消费者之间的目标冲突。传统上，电网中的客户具有不同的需求曲线，并且通常假设电网必须匹配并满足其所有用户的需求曲线。然而，对于系统运营商和电力生产商来说，将电力生产保持在恒定速率通常是最理想、最方便和最具成本效益的。电力需求的时间可变性迫使发电机，特别是负荷跟踪和调峰电厂不断操纵电力生产远离稳定的操作点。
2012-12-08 math.OC
Mean-Field Backward-Forward SDE with Jumps and Storage problem in Smart Grids
本文证明了一类带跳的耦合平均场正倒向微分方程组解的存在唯一性。然后，我们给出了智能电网中存储问题领域的应用，在[4]中研究了由于例如气象预报的变化而导致电力生产不可预测的情况。
2019-06-20 math.AP math.OC math.PR
SDDP vs. ADP: The Effect of Dimensionality in Multistage Stochastic Optimization for Grid Level Energy Storage
人们对使用电网级存储来处理风能和太阳能渗透率增加所带来的变化产生了广泛的兴趣。这种问题设置需要优化能量存储和释放决策，从六个到随着新技术的发展可能分布在电网中的数百个存储设备。我们使用两个竞争的算法策略来解决这个问题。第一种是在随机规划文献中开发的随机对偶动态规划（SDDP），它使用Benders分解来创建多维值函数近似值，该近似值已被广泛用于管理水利水库。第二种方法，它已经演变成使用近似动态规划的语言，使用可分离的，分段线性值函数近似，一种方法，已成功地应用于高维车队管理问题。本文将这两种方法一起使用一个共同的符号系统，并对比算法策略（这都是一种形式的近似动态规划）使用的每种方法。然后，这些方法进行严格的测试，使用的背景下，优化网格级存储。
2016-05-05 math.OC stat.CO
Energy Storage System Sizing for Peak Hour Utility Applications
在未来的智能电网中，储能系统（ESS）有望在降低高峰时段发电成本和相关碳排放水平方面发挥关键作用。考虑到其高昂的购置、运营和维护成本，ESS很可能为大量用户提供服务。因此，能源ESS的最佳规模发挥着关键作用，因为过度配置ESS大小会导致昂贵资产的利用不足，而配置不足则会对运营寿命造成负担。本文提出了一个随机的框架来分析能量存储系统的最优规模。在这个框架中，每个客户的需求是随机建模的，当需求超过电网容量时，总需求由从电网和存储单元汲取的功率的组合来容纳。在这个框架中的分析方法的开发，它提供了易处理的解决方案的ESS规模问题的兴趣。结果表明，在ESS的大小方面可以实现显着的节省。
2015-01-07 math.OC
The integration of variable generation and storage into electricity capacity markets
我们展示了如何评估可变发电和储能，使它们能够公平和最佳地融入电力容量市场。我们开发理论的基础上平衡预期的能源未服务的能力采购成本，并在其中最佳的采购是必要的，以满足适当的可靠性标准。对于常规发电，理论简化为已经普遍使用的理论。此外，变量生成和存储的估值与基于等效企业能力的传统风险方法相吻合。确定存储器的等效固定容量需要特别小心;这是由于增加到现有系统的存储器可以灵活地进行调度，并且还因为当任何资源被添加到现有系统时，已经在该系统内的存储器可以灵活地重新调度。我们用一个基于GB系统的例子来说明理论。
2021-08-07 math.OC
Financial Storage Rights in Electric Power Networks
能源储存技术成本的下降，加上它们可能给电力网络带来巨大利益，激发了研究工作，以设计市场和监管框架，促进这些技术的有效建设和运营。在本文中，我们研究了一种开放访问的存储集成方法，它使存储设施的所有权结构从其操作完全脱钩。特别是，我们分析了一个节点现货定价系统建立在一个模型的经济调度，存储集中调度的独立系统运营商（ISO），以最大限度地提高社会福利。与此同时，ISO还收集了反映库存拥挤的商品销售盈余。我们引入了一类可交易的电力衍生品-被称为金融存储权（FSR）-，使这种租金的再分配的形式，金融产权的存储容量;并建立一个广义的同步可行性测试，以确保ISO的收入充足性时，将这种金融产权分配给市场参与者。这种方法的开放存取存储的几个优点进行了讨论。特别是，我们说明了一个程式化的例子FSR的作用，在合成完全对冲，固定价格的双边合同的能源，当卖方和买方表现出不同的跨期的供应和需求的特点，分别。
2017-03-31 math.OC
Energy Storage Optimization for Grid Reliability
世界各地的多个电网正在计划大规模的可再生能源整合。为了实现安全稳定的电网运行，需要额外的资源/储备来缓解可再生能源（RES）的固有不稳定性。在本文中，我们提出的公式来了解不同的代价函数下的快速存储储备在提高电网可靠性的效果。我们的配方和解决方案不仅旨在最大限度地减少不平衡，而且还保持存储的荷电状态（SoC）。特别是，我们表明，由于惯性和当地总督的响应，使一个更现实的量化存储需求阻尼净负荷波动的系统响应。存储要求明显低于不考虑这种传统响应时确定的值。我们通过使用比利时Elia TSO和美国BPA机构的真实数据进行研究，展示了我们设计的政策的性能。数值结果使我们能够基准的边际效应可靠性，由于不同的系统响应和相关的代价函数下增加存储大小。
2020-04-19 cs.SY eess.SY math.OC
On the Marginal Value of Electricity Storage
我们调查的问题，表征的经济价值的储能容量的风力发电生产商（WPP），在传统的两个结算电力市场出售其能源。WPP可以提供远期合同，以在日前市场中供应电力，但会因合同电力和实时交付的电力之间的不平衡而受到经济处罚。我们考虑WPP可以使用共址储能系统的设置，从而可以根据其储能容量限制重塑其风力发电。将风电建模为随机过程，我们表明，确定最佳远期合同报价（考虑存储追索权）的问题是凸的。我们进一步建立了最大的预期利润是凹的和非递减的能量存储容量，这表明，最大的边际效益来自于初始投资的小存储容量。我们提供了一个表征的边际价值的小能量存储容量的WPP。我们得出的公式揭示了存储的价值和某些统计措施的变化在基础的风力发电过程之间的关系。
2018-09-28 math.OC
Determining Cost-Efficient Controls of Electrical Energy Storages Using Dynamic Programming
针对能源密集型中小企业面临波动电价的问题，提出一种基于舍入的动态规划方法，在离散能量输入下最小化总能源成本，可处理非线性损耗并获得显著加速。
2023-11-18 math.OC
Spatiotemporal Arbitrage of Large-Scale Portable Energy Storage for Grid Congestion Relief
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Tsinghua University（清华大学）
本文研究了通过卡车运输大规模便携式储能设备进行时空 arbitrage 的商业模型，提出了一种时空 arbitrage 模型以确定便携式储能的最佳运行和运输调度，并通过模拟特斯拉半挂卡车搭载特斯拉 Powerpack 在加州两个节点进行 arbitrage 的调度来验证该模型，结果表明便携式储能对缓解电网拥堵的贡献大于固定式储能，并且卡车运输储能可以在能源 arbitrage 应用中带来净利润。
2018-11-25 cs.SY eess.SY math.OC
Grid-Forming Storage Networks: Analytical Characterization of Damping and Design Insights
本文研究含多构网型逆变器储能电力系统的小信号稳定性，通过解析灵敏度分析刻画下垂增益与储能容量对区域间振荡模式的影响，并推导出改善阻尼性能的设计必要条件。
2024-09-05 cs.SY eess.SY math.OC
Enhanced Hydrogen Electrolyzer with Integrated Energy Storage to Provide Grid-Forming Services for Off-Grid ReP2H Application
College of Electrical Engineering, Sichuan University（四川大学电气工程学院）
本文提出了一种集成储能的增强型氢电解装置，通过虚拟同步机控制和协调频率分割策略，提升能源效率并降低投资成本，为无电网制氢系统提供电网形成服务。
2026-02-28 cs.SY eess.SY math.OC
The economics of utility-scale portable energy storage systems in a high-renewable grid
电池储能有望在能源系统的低碳转型中发挥至关重要的作用。然而，在电网中部署电池存储目前受到其低经济可行性的严重限制，这不仅是由于高资本成本，而且还缺乏灵活有效的利用方案和商业模式。通过卡车运输使公用事业规模的电池存储变得便携，从而释放了其提供各种按需服务的能力。我们介绍了公用事业规模的便携式储能的潜在应用，并调查其在加利福尼亚州的经济性，使用时空决策模型，确定最佳的操作和运输计划的便携式存储。我们发现，动员储能可以在某些地区将其生命周期收入增加70%，并通过缓解当地输电拥堵来改善可再生能源整合。时空套利的生命周期收入可以完全补偿加州几个地区的便携式储能系统的成本，包括圣地亚哥和旧金山湾区。
2020-08-17 cs.SY eess.SP eess.SY
Investment-based optimisation of energy storage design parameters in a grid-connected hybrid renewable energy system
本文提出基于投资的优化方法，通过线性优化混合可再生能源系统并考虑改进递减，识别新兴储能技术最有价值的参数改进路径，发现放电效率提升最具价值，为开发者资源分配提供依据。
2023-09-05 cs.SY eess.SY math.OC
Minimizing Robot Digging Times to Retrieve Bins in Robotic-Based Compact Storage and Retrieval Systems
University of Waterloo（滑铁卢大学）
针对机器人紧凑型仓储中的料箱挖掘问题，提出动态维持高频料箱靠近网格顶部的最优布局策略，仿真显示检索时间降低逾30%、超时请求减少近50%。
2023-12-08 cs.RO math.OC
Conformal Uncertainty Quantification of Electricity Price Predictions for Risk-Averse Storage Arbitrage
针对实时电价波动带来的储能套利损失风险，本文提出基于共形不确定性量化的风险厌恶型储能套利框架，通过双层模型生成高覆盖率置信区间，适配任意点预测模型，结合风险厌恶策略实现低损失下的良好利润率。
2024-12-10 math.OC stat.ML
Watts vs. Bytes: Turning Data Centers into Grid Assets via Storage Compute Co-Optimization
MIT（麻省理工学院）
本文提出一种鲁棒的协同优化框架，用于在电网限制下优化数据中心的日间运营，通过协调计算需求与电池储能系统，提升电网服务能力和运营效率。
2026-08-18 cs.SY eess.SY math.OC
Operations-Based Planning for Placement and Sizing of Energy Storage in a Grid With a High Penetration of Renewables
Department of Computer Science Engineering University of Washington（华盛顿大学计算机科学与工程系）；Material Physics Applications Division and Center for Nonlinear Studies Theoretical Division LANL, Los Alamos, NM 87545, USA（洛斯阿拉莫斯国家实验室材料物理应用部门与非线性研究理论中心）
针对高可再生能源渗透率电网，提出一种基于最优储能控制算法的启发式方法，通过分阶段限制储能节点数量和总容量，实现储能的最优选址与定容，以最小化可再生能源集成成本。
2011-07-08 cs.SY eess.SY math.OC
Storage Size Determination for Grid-Connected Photovoltaic Systems
University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校）
针对并网光伏系统，提出一种确定电池储能临界容量（$C_{ref}^c$）的方法，使得容量大于等于该值时总成本不变，小于时成本严格增加，并给出上下界及高效算法。
2012-01-10 cs.SY eess.SY math.OC
Understanding the role and value of battery storage in renewables-rich distribution grids under uncertainty and different market paradigms
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
研究不确定性和不同市场范式下电池储能在可再生能源丰富的配电网中的作用与价值。通过扩展LEM框架，在IEEE 123节点馈线用滚动时域交替最优潮流比较三种市场设计，表明LEM成本最低，还研究了储能价值及相关影响因素。
2026-07-28 cs.SY eess.SY math.OC
On representation of energy storage in electricity planning models
本文考虑了电力部门容量规划模型中的储能表示。随着储存技术，特别是电池和补充性可变可再生技术的成本下降，将储存纳入这类长期系统模型的相关性越来越大。为了适当地评估存储技术，需要表示时间段之间的联系，打破经典的时间聚合策略，大大提高了计算时间。我们评估的方法来解决这个问题，强调一个共同的基础结构，无损聚合的条件，并在相关的地理尺度聚合的挑战。然后，我们调查的建模问题，包括一个分解方案，以避免在并行计算成本的时间聚集的解决方案。这些例子为运筹学界的贡献提供了问题的框架。
2021-05-31 econ.GN math.OC q-fin.EC
Arbitrage of Energy Storage in Electricity Markets with Deep Reinforcement Learning
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院暨州立大学）；South China University of Technology（华南理工大学）
在这封信中，我们解决的问题，控制储能系统（ESS）的套利在实时电力市场价格不确定性。我们首先将这个问题公式化为马尔可夫决策过程，然后开发基于深度强化学习的算法来学习随机控制策略，该策略将一组由递归神经网络处理的可用信息映射到ESS的充电/放电动作。最后，我们使用PJM的实时电价验证了我们的算法的有效性。
2019-05-04 cs.LG math.OC stat.ML
Grid Tariffs for Peak Demand Reduction: Is there a Price Signal Conflict with Electricity Spot Prices?
由于电气化脱碳的趋势，预计电网将需要大量投资，要求改变电网电价设计，为减少高峰负荷提供适当的激励。然而，来自电网电价的价格信号可能会被电力现货价格扭曲，而电力现货价格也代表了消费者电费总额的重要部分。本文试图确定是否有一个价格信号之间的冲突，电网电价和现货价格。四个不同的电网电价设计进行了比较，使用一个通用的需求响应模型的一部分，成本最小化的线性规划，以模拟减少高峰负荷。该方法适用于计量的电力需求，从3608消费者在挪威奥斯陆。结果表明，新的电网电价设计减少了1- 4%的高峰负荷，并在高峰负荷的减少是较小的消费者受电力现货价格。
2022-06-28 cs.SY eess.SY math.OC
The value of storage in electricity distribution: The role of markets
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出一个优化框架，首次建模存储投资与运营规划中的市场参与限制，通过马萨诸塞州案例研究发现市场参与与削峰需求在节省方面相似，但低存储成本可能促进超出本地需求的部署，可能与 deregulated 市场中分销与发电分离相悖。
2026-03-22 cs.SY econ.GN eess.SY
An Insurance Contract Design to Boost Storage Participation in the Electricity Market
在间歇性可再生能源发电量不断增加的情况下，储能技术是提高电网灵活性的关键。我们提出了一个保险合同，适当补偿储能系统提供的灵活性。这样的合同为这些系统提供了更广泛的市场机会，同时也激励了电网中更高的可再生能源渗透率。我们考虑了一个提前一天的市场，其中包括可再生能源和储能所有者在内的发电商将在下一个运营日进行投标。由于生产的不确定性，可再生能源发电机可能无法满足其提前一天的生产计划，因此会受到处罚。作为对这些处罚的对冲，我们提出了一个可再生能源生产商和存储所有者之间的保险合同，其中存储储备一些能源，以备可再生能源短缺时使用。我们表明，这样的合同激励可再生能源的球员出价更高，从而增加可再生能源参与电力组合。它还为存储所有者提供了额外的收入来源，这些存储所有者在日前市场上可能无法通过纯粹基于仲裁的策略获利。此外，我们证明了这份合同对双方都有经济效益。我们通过两个案例研究来验证我们的分析。
2020-07-29 cs.SY eess.SY math.OC
Leveraging energy storage to optimize data center electricity cost in emerging power markets
University of Washington（华盛顿大学）；Microsoft Research（微软研究院）
本文研究通过联合优化减少数据中心峰值需求费用和参与调节市场，提出优化框架降低电费，实验证实可减少20%电费，联合优化收益高于单独优化。
2016-06-05 cs.DC cs.SY eess.SY
