Joint Frequency Regulation and Economic Dispatch Using Limited Communication
研究了电网联合调频与经济调度的分散积分控制方案的性能。我们表明，通过适当地设计控制器增益，在潮流扰动后，控制实现接近最优的经济调度，同时恢复标称频率，而不需要任何通信。基于直流潮流模型，量化了分散控制方案下的可控发电成本与最优成本之间的差距。此外，我们研究了成本和收敛时间之间的权衡，通过调整参数的控制方案。发电机之间的通信减少了收敛时间。我们确定的关键通信链路的故障有更显着的影响，需要邻居之间的信息交换的分布式电网控制方案的性能。
2018-09-07 math.OC
Adaptive Robust Optimization with Dynamic Uncertainty Sets for Multi-Period Economic Dispatch under Significant Wind
风力发电作为一种对环境负责的可再生能源的特殊好处，导致风能在当今电力系统中的渗透率越来越高。这一趋势已经开始重塑电力系统运行的范式，因为处理高度间歇性和不确定性的风力发电引起的不确定性成为一个重要问题。基于此，我们提出了一个新的框架，采用自适应鲁棒优化的电力系统的经济调度与高水平的风渗透。特别是，我们提出了一个自适应鲁棒最优化模型的多周期经济调度，并引入动态不确定性集的概念和方法来构建这样的集模型的时间和空间的不确定性的相关性。我们还开发了一个仿真平台，它结合了所提出的鲁棒经济调度模型与滚动时域框架中的统计预测工具。我们已经在这个平台上进行了大量的计算实验，使用真实的风数据。结果是有前途的，并证明了我们的方法的好处，在成本和可靠性方面，现有的强大的最优化模型，以及最近的前瞻性调度模型。
2014-09-30 math.OC
Advanced Scenario Creation Strategies for Stochastic Economic Dispatch with Renewables
以经济和可靠的方式运行电网的实时调度实践正在发展，以适应更高水平的可再生能源发电。特别地，随机最优化作为用于处理风能和太阳能发电中的固有不确定性的技术正在受到越来越多的关注。典型的两阶段随机最优化公式依赖于样本平均近似，其中场景表示预测可再生能源斜坡事件中的误差。标准的蒙特卡罗抽样方法可能会导致过高的高维系统优化，以及极端事件，挑战电网可靠性的代表性差。我们提出了两种替代方案的创建策略，重要性抽样和贝叶斯正交，可以减少估计的方差。他们的表现是根据现实风电系统数据的一周5分钟随机经济调度决策来评估的。这两种策略产生更多的经济解决方案和改进的可靠性相比，蒙特卡罗抽样，贝叶斯正交计算强度低于重要性抽样和更经济时，考虑至少20个场景。
2018-06-27 math.OC
An Efficient Primal-Dual Approach to Chance-Constrained Economic Dispatch
为了有效地提高分布式和可再生能源在未来智能微电网中的集成，经济的能源管理是不可或缺的，具有重要意义。研究了孤岛模式下考虑需求侧管理的微网日前发电经济调度问题。针对多风电场多时段能量优化调度问题，以限制风电场失电概率风险为目标，建立了一个联合机会约束最优化问题。针对风力发电量时空联合分布问题，采用原对偶方法有效地获得了次优解。该方法是基于一阶最优性条件和逐步逼近的概率约束生成的p-有效点。数值结果证实了这种方法的优点。
2014-10-17 math.OC
Non-Iterative Solution for Coordinated Optimal Dispatch via Equivalent Projection-Part I: Theory
针对分层电力系统传统迭代协调方法收敛慢、易振荡发散且难以处理多级优化的问题，提出等价投影（EP）理论，使子系统模型外部等价，并构建非迭代协调框架，保证与联合优化同等最优性，同时避免迭代、保护隐私并兼容实际调度。
2023-02-26 cs.SY eess.SY math.OC
Economic Dispatch With Distributed Energy Resources: Co-Optimization of Transmission and Distribution Systems
随着分布式能源在配电网中的日益普及，传统的无源负荷母线已经转变为能够为输电系统提供电网服务的有源母线。为了利用配电网中的DER，这封信制定了一个传输和分配（T&D）系统的协同最优化问题，通过利用大型发电机和DER，在传输层实现经济调度，在配电层实现最优电压调节。提出了一种原始-对偶梯度算法来联合求解该T&D系统的最优化问题，并将该梯度算法的分布式市场等价算法用于实际实现。通过IEEE 39节点系统与7个不同配电网的算例验证了结果。
2020-12-10 math.OC
Quantum Assisted Stochastic Economic Dispatch for Renewables Rich Power Systems
针对高比例可再生能源电力系统经济调度中大规模场景生成耗时和NP难问题，提出量子辅助方案，利用量子振幅估计和量子近似优化算法加速随机优化，并在IEEE 6节点系统验证。
2024-04-15 math.OC
Non-Iterative Solution for Coordinated Optimal Dispatch via Equivalent Projection-Part II: Method and Applications
本文提出基于等价投影的非迭代协调最优调度方法，通过顶点凸包近似保证误差，实现高效多区域与输配协调，优于联合优化。
2023-02-26 cs.SY eess.SY math.OC
Economic Dispatch Considering Spatial and Temporal Correlations of Multiple Renewable Power Plants
在可再生能源发电渗透率极高的电力系统中，应充分考虑多个可再生能源发电厂之间的相关性。基于Copula理论和一维分布的实际概率历史直方图，对经济调度问题中的不确定性、多个RPP的空间相关性进行建模。提出了一种基于Gibbs抽样的动态可再生能源发电情景生成方法，该方法考虑了多个RPP的不确定性、空间相关性和变异性（时间相关性），且抽样空间复杂度不随RPP数量的增加而增加.提出了基于分布式和基于分布式的方法，并比较了解决多个RPP的实时ED问题。结果表明，所提出的动态情景生成方法更符合可再生能源发电的实际情况。与传统方法相比，该方法更好地理解了可再生能源的不确定性、时空相关性，且更经济。
2017-07-02 math.OC
Social cognitive optimization with tent map for combined heat and power economic dispatch
热电联产经济调度（CHPED）问题是热电生产系统中一个复杂的约束非线性最优化问题，其目标是以生产成本最小为目标分配热电生产。针对这一问题，提出了一种新的基于帐篷映射的社会认知优化算法（TSCO）。为了处理热平衡和功率平衡约束中的等式约束，在约束处理中采用了自适应的约束松弛规则。我们的工作的新颖之处在于引入了一个新的强大的TSCO算法来解决CHPED问题。通过2个典型的CHPED算例验证了该算法的有效性和优越性。数值结果表明，所提出的方法具有更好的收敛速度和解决方案的质量比所有现有的国家的最先进的算法。
2018-09-10 math.OC
Initialization-free distributed coordination for economic dispatch under varying loads and generator commitment
研究了在强连通、权平衡有向图上通信的发电机组网络的经济调度问题。集体目标是满足电力需求，同时尊重个体发电机约束和最小化总发电成本。我们设计了一个由两个相互关联的动力系统组成的分布式协调算法。一个块使用动态平均共识来估计给定单元的发电水平的负载满意度的演变失配。另一个块基于优化目标和负载失配的估计来调整发电水平。我们的收敛性分析表明，由此产生的策略可证明收敛到从任何初始功率分配开始的调度问题的解决方案，因此不需要任何特定的初始化程序。我们还描述了算法的鲁棒性属性对添加和删除的单位（捕获的情况下，间歇性发电）和其跟踪随时间变化的负载的能力。我们的技术方法采用了一种新的细化拉萨尔不变原理的微分包含，我们也建立和独立的利益。几个模拟说明了我们的结果。
2014-09-15 math.OC
Economic Dispatch in Unbalanced Distribution Networks via Semidefinite Relaxation
研究了具有不可延迟负荷和弹性负荷的三相不平衡配电网和分布式发电机组的经济调度问题。其目标是在给定的时间范围内，最大限度地减少从主电网汲取的电力和由DG单元提供的电力的成本，同时满足总体负荷需求并实现电压调节。与平衡系统的最优潮流类似，所得到的最优化问题是非凸的。然而，一个半定规划（SDP）松弛技术主张获得（放松）凸问题可解的多项式时间复杂度。为了促进一个可靠而有效的馈线操作，SDP兼容的约束线和中性点电流大小容纳在制定的优化，以及在变电站和节点配备电容器组的功率因数的约束。IEEE 13节点径向馈线的测试表明，所提出的方法能够获得全局最优解的原始非凸问题。
2012-11-26 math.OC
Privacy-Preserving Economic Dispatch in Competitive Electricity Market
随着智能电网技术的出现，网络攻击者可能能够获得关键的能源基础设施数据，战略市场参与者可能能够确定其竞争对手的报价。本文讨论了一种在竞争性电力市场中保护隐私的经济调度方法。在该方法中，发电公司和负荷服务实体可以通过与随机数相乘来掩盖其实际报价信息和物理数据，然后提交给独立系统运营商（ISO）和区域输电业主（RTO）。这将避免关键能源基础设施和市场参与者财务数据的潜在信息泄露。原始ED问题的最优解，包括发电机和负荷的最优调度和位置边际电价（LMP），可以从所提出的隐私保护ED方法的最优解中检索。数值案例研究表明，所提出的方法的有效性，保护个人市场参与者的私人信息，同时保证相同的最佳ED解决方案。计算和通信成本的建议隐私保护ED的方法和原来的ED的案例研究进行了比较。
2017-08-10 math.OC
A Mixed Integer Linear Programming Method for Dynamic Economic Dispatch with Valve Point Effect
本文提出了一种混合整数线性规划（MILP）方法来求解计及阀点效应的动态经济调度（DED-VPE）。基于分段线性化技术，非凸和非光滑的发电成本被转化为一个线性下近似，这是优于二次的，得到一个MILP形式的DED-VPE。当段参数设置适当时，MILP公式可以直接有效地由混合整数规划（MIP）求解器求解。因此，可以保证MILP公式在预设容差内的全局最优解。仿真结果表明，所提出的MILP公式可以在合理的时间内解决可靠的解决方案。
2017-02-16 math.OC
Distributed coordination of DERs with storage for dynamic economic dispatch
本文研究了一组分布式能源（DER）的动态经济调度问题，这些分布式能源通过一个权重平衡的强连通有向图进行通信。其目标是在有限的时间范围内共同满足一定的负载配置文件，同时最大限度地减少总成本。在每个时隙，每个DER决定所产生的电力的量、发送到存储单元/从存储单元提取的量以及注入电网以满足负载的量。附加约束包括对所生成的功率的量的界限、对跨连续时隙的发电差异的斜坡约束、以及对存储中的功率的量的界限。我们合成了一个可证明正确的分布式算法，解决了从任何初始条件开始的有限时域最优化问题。我们的设计包括两个关联系统，一个估计在每个时隙的注入和总负荷之间的失配，和另一个使用此估计，以减少失配和优化的总发电成本，同时满足约束条件。
2016-05-03 math.OC
A Novel Consensus-based Distributed Algorithm for Economic Dispatch Based on Local Estimation of Power Mismatch
提出了一种新的基于共识的分布式控制算法，用于解决分布式电源的经济调度问题。可以消除传统的中央控制器，以避免单点故障，减轻计算负担，维护数据隐私，并支持即插即用功能。通过允许本地代理（消费者和分布式发电机）的迭代协调，实现了最佳的经济调度。作为协调信息，功率失配的本地估计通过通信网络在分布式发电机之间共享，并且不包含任何私人信息，最终有助于公平的电力市场。此外，所提出的分布式算法是特别设计的，易于实现和配置大量的代理，其中的分布式决策可以实现在一个简单的比例积分（PI）或积分（I）控制器。在MATLAB/Simulink仿真中，以29节点系统为例，与集中式算法进行了比较，验证了分布式算法的准确性。在一个1400个节点的案例研究中，也证明了可扩展性和快速的收敛速度。此外，实验测试证明了所提出的分布式算法的实际性能，使用VOLTTRON平台和低成本的信用卡大小的单板PC集群。
2017-09-27 math.OC
Solution to dynamic economic dispatch with prohibited operating zones via MILP
动态经济调度（DED）问题考虑了禁止运行区（POZ）、爬坡率约束、网损约束和旋转备用约束，是一个复杂的非线性问题，难以有效求解。本文提出了一种混合整数线性规划（MILP）方法来求解此类DED问题。首先，利用透视割重构技术，提出了一种新的不考虑传输损耗的DED问题的MILP格式，记为MILP-1。在考虑传输损耗的情况下，将传输损耗中的二次项用一阶泰勒展开式代替，得到了考虑传输损耗的DED的MILP公式，记为MILP-2。在MILP-1和MILP-2的基础上，提出了求解复杂DED问题的MILP-迭代算法（MILP-IA）。通过算例对MILP-1和MILP-IA算法的有效性进行了评估，仿真结果表明，两种算法都能在较短的时间内得到有竞争力的解。
2017-04-06 math.OC
Efficient Decentralized Economic Dispatch for Microgrids with Wind Power Integration
分散式能源管理在具有可再生能源的智能微电网中至关重要，原因包括环境友好性，减少通信开销和故障恢复能力。在这种情况下，目前的工作涉及分布式经济调度和需求响应倡议的并网微电网的高渗透率的风力发电。为了应对风能的本质随机可用性的挑战，一种新的能源规划方法，涉及实际的风能以及与主电网的能量交易，介绍。提出了一个随机最优化问题，以最小化微电网的网络成本，其中包括常规发电成本以及由风的不确定性引起的预期交易成本。为了绕过所涉及的过高的高维积分，利用有效的样本平均近似方法来获得具有保证收敛性的求解器。利用微电网的特殊基础设施，通过乘法器的交替方向法进一步开发了分散式算法。案例研究进行了测试，以证实新的方法的优点。
2014-01-23 math.OC
On optimal coordinated dispatch for heterogeneous storage fleets with partial availability
本文解决了问题的聚合功率配置文件（在协调放电或充电操作）的异构舰队的存储设备的可用性约束的装置的最佳调度。设备具有不同的初始能量水平，额定功率和效率;此外，车队在没有交叉充电的情况下运行。一个明确的反馈策略，提出了计算一个可行的时间表，只要存在和可扩展的设计程序，以实现最大的故障时间或最小的未服务的能源的情况下，不可行的聚合需求配置文件。最后，提出了一个时域特征的集合的可行的需求配置文件，使用聚合约束，适用于最优化问题的总人口行为的兴趣。
2022-03-16 cs.SY eess.SY math.OC
On the geometric convergence rate of distributed economic dispatch/demand response in power networks
受电力系统中潜在应用的启发，我们研究了一个问题，优化的总和$n$凸函数的动态网络的$n$节点时，每个功能是已知的只有一个单一的节点。节点的变量在满足局部约束的同时，通过线性约束耦合。我们的主要贡献是设计一个完全分布式的原始-对偶方法来解决这个问题。在对目标函数、强凸性和光滑性的一些相当标准的假设下，我们给出了我们方法在不同网络上的收敛速度的显式分析。特别是，节点变量实现了几何收敛到最优与相关的收敛时间尺度四次方的节点数量上的任何序列的时变无向图满足长期连通性条件。此外，当网络是具有$b\geq 3$的b-正则单图时，该收敛时间是与节点数无关的常数。最后，为了证明我们的方法的有效性，我们还模拟了一些研究的经济调度问题和电力系统的需求响应问题。
2016-10-01 math.OC
Risk-limiting Economic Dispatch for Electricity Markets with Flexible Ramping Products
在未来十年中，可再生能源渗透率的预期增加促使电力市场推出新产品-特别是灵活的斜坡产品-以适应可再生能源的可变性和不稳定性。CAISO和MISO正在领导新产品的设计。然而，目前尚不清楚这些产品如何影响电力市场。在本文中，我们特别感兴趣的是评估新产品如何扭曲的最佳能源调度相比，没有这样的产品的情况下。这种扭曲可能会带来额外的成本，我们称之为“扭曲成本”。利用泛函方法，建立了失真成本与新产品关键参数之间的关系，即，上下灵活的斜升要求。这种关系产生了一种新的例程来有效地构造函数，这使得有可能在保证给定的供电可靠性水平的同时有效地执行最小失真成本能量调度。理论分析和仿真结果都表明，合理地选择参数可以大大降低失真代价。我们相信我们的方法可以帮助ISO利用系统中的斜坡能力，在最小的失真成本。
2015-02-26 math.OC
On the Viability of Stochastic Economic Dispatch for Real-Time Energy Market Clearing
本文提出随机前瞻调度（SLAD）模型及加速Benders分解方法，在工业规模电网实验中证明其可在5分钟内求解，相比flexiramp产品额外节省50%以上成本，验证了随机经济调度用于实时市场出清的可行性。
2024-10-23 math.OC
A Hybrid MILP and IPM for Dynamic Economic Dispatch with Valve Point Effect
考虑阀点效应的动态经济调度问题是一个非凸、不可微的最优化问题，求解起来比较困难。本文提出了一种混合整数线性规划（MILP）和内点法（IPM）的混合算法（MILP IPM），用于求解含复杂传输损耗的DED-VPE问题。由于DED-VPE的不可微性，经典的基于导数的最优化方法不再适用。通过模型重构，推导出了可微分非线性规划（NLP）公式，可直接用IPM求解。然而，如果DED-VPE是在一个单一的步骤中解决IPM，优化很容易陷入局部最优，由于其非凸和多个局部极小值的特性。为了开发更好的解决方案，需要MILP方法在没有传输损耗的情况下求解DED-VPE，从而为IPM产生良好的初始点以提高解决方案的质量。仿真结果验证了所提出的MILP-IPM在求解DED-VPE问题中的有效性。
2017-03-10 math.OC
A Two-Stage Approach for Combined Heat and Power Economic Emission Dispatch: Combining Multi-Objective Optimization with Integrated Decision Making
针对热电联合经济排放调度问题，提出了一种将多目标最优化和集成决策相结合的两阶段方法。首先，建立了一个实用的CHPEED模型，考虑到功率传输损耗和阀点负载的影响。为了解决这个模型，一个两阶段的方法，此后提出。该方法的第一阶段依赖于使用一个强大的多目标进化算法，称为θ-优势基于进化算法（θ-DEA），找到多个Pareto-最优解的模型。第二阶段通过模糊c均值聚类将得到的Pareto最优解分成不同的类，并利用灰色关联投影法对属于同一类的解进行相对投影，从而确定最佳折衷解。这项工作的新颖之处在于将IDM技术FCM-GRP纳入CHPEED，以自动确定代表决策者不同甚至冲突偏好的BCS。对不同复杂度的三个测试用例的仿真结果验证了该方法的有效性和优越性。
2018-08-16 math.OC
End-to-End Feasible Optimization Proxies for Large-Scale Economic Dispatch
针对大规模经济调度，本文提出E2ELR架构，通过深度网络与闭式可微修复层端到端保证可行性，并用自监督学习免除标注和离线求解，在工业规模电网上取得最优性间隙领先基线至少一个数量级的SOTA结果。
2023-08-18 cs.LG math.OC
On Locational Marginal Emissions in Electricity Markets: A Two-Layered Dispatch Mechanism and Its Fundamental Theorems
Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院斯隆管理学院）；Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院运筹学中心）
本文提出一种两层调度机制，通过定义定位边际排放(LMEs)并建立其与福利经济学基本定理的类比，证明了LMEs在低碳经济调度中的作用，并通过案例研究验证了其实际应用。
2026-03-19 math.OC
A Logic-Based Mixed-Integer Nonlinear Programming Model to Solve Non-Convex and Non-Smooth Economic Dispatch Problems: An Accuracy Analysis
提出了一种求解器友好的基于逻辑的混合整数非线性规划模型（LB-MINLP），用于求解考虑不相交运行区和阀点效应的经济调度问题。同时考虑ED问题中的传输损耗和逻辑约束会在线性化过程中或通过基于数学的方法处理时造成困难，这可能导致结果违反。不顺利的条款可能会使情况变得更糟。另一方面，具有逻辑约束的非凸非线性模型不能使用现有的非线性商业求解器求解。为了解释和弥补这些缺点，我们提出了一种新的重铸策略，以克服现有的非线性求解器的帮助下解决这样的复杂问题的障碍。该模型通过将逻辑约束转换为目标函数的混合整数项，可以方便商业求解器的预求解和探测技术。因此，它导致更高的精度的模型和更好的计算效率。实验结果表明，与现有的（基于解析器和基于求解器的）模型相比，LB-MINLP模型能够更容易地处理非光滑项和非线性项，并且能够更快地获得最优解，且不会产生任何结果冲突。
2018-10-12 math.OC
Efficient Representation of Uncertainty for Stochastic Economic Dispatch
随机经济调度模型通过考虑从随机过程模型中提取的有限数量的实现，通常通过蒙特卡洛采样，来解决可再生能源发电输出预测中的不确定性。对感兴趣的量的期望值或高阶矩的准确评估，例如，产生成本，可能需要大量的样本。我们提出了一种替代Monte Carlo抽样的多项式混沌展开的基础上。这些表示是基于稀疏正交方法，并使模型参数的不确定性的准确传播。我们还研究了一种基于Karhunen-Loeve展开的方法，该方法使我们能够有效地表示可再生能源发电中的不确定性。考虑到预期的生产成本，我们表明，所提出的方法可以产生几个数量级的计算成本降低解决随机经济调度相对于蒙特卡洛抽样，对于给定的目标误差阈值。
2015-08-21 cs.CE math.OC
Initialization-free Distributed Algorithms for Optimal Resource Allocation with Feasibility Constraints and its Application to Economic Dispatch of Power Systems
研究了分布式资源分配最优化问题。在满足全局网络资源约束和局部分配可行性约束的前提下，使所有代理的局部目标函数之和最小化。在这种可分离的最优化问题中，每个Agent所对应的数据，如网络资源、局部分配可行性约束、局部目标函数等，只能由单个Agent访问，不能与其他Agent共享，这给分布式最优化问题提出了新的挑战。基于投影和微分投影，提出了两类连续时间算法，以免初始化和可扩展的方式求解该分布式最优化问题.因此，即使操作环境或网络配置改变，也不需要重新初始化，使得可以实现联网的异构代理的“即插即用”最佳操作。对于严格凸的目标函数，算法是收敛的;对于无局部约束的强凸函数，算法是指数收敛的。然后将该算法应用于电网分布式经济调度问题，以证明即使发电成本、系统负荷或网络配置发生变化，该算法也能以可扩展的方式实现全局最优值。
2017-04-09 math.OC
A Multi-Period Market Design for Markets with Intertemporal Constraints
可再生能源、能源储存和燃料库存有限的资源参与电力市场，产生了跨多个市场区间对跨期约束资源进行最优调度和定价的需求。本文提出了一个新的多期市场模型，以提高市场的效率与这种类型的资源。它也是第一个在多周期范式下通过协调计划和价格将远期市场和现货市场联系起来的市场设计，同时实现可靠性，经济效率和调度跟踪激励。远期市场解决了一个多周期的模型，具有较长的前瞻时间范围，而现货市场解决了一系列多周期调度和定价问题，具有较短的前瞻时间范围的滚动基础上。通过使用远期计划和跨期约束的机会成本作为指导方针，现货市场模型能够产生经济有效的调度解决方案，以及价格，激励调度以下完美的预测条件。该方案被应用于能源存储资源的调度和定价。数值实验表明，该方案在经济性、调度跟踪性和可靠性等方面均优于传统的近视法。
2019-10-07 math.OC
Effective End-to-End Learning Framework for Economic Dispatch
Institute for Interdisciplinary Information Sciences (IIIS), Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院）
提高经济调度效率的传统方法是设计尽可能精确的负荷预测方法。然而，由于系统成本和负载预测误差之间的时间和空间相关性，这种方法可能是有问题的。这促使我们采用端到端机器学习的概念，并提出一个特定于任务的学习标准来进行经济调度。具体来说，为了最大限度地提高数据利用率，我们设计了一个有效的优化内核的学习过程。我们提供了理论分析和实证的见解，以突出建议的学习框架的有效性和效率。
2020-02-22 cs.LG cs.SY eess.SY
Distributed Online Economic Dispatch with Time-Varying Coupled Inequality Constraints
East China Normal University（华东师范大学）；Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院）；Institute of Systems Science, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所）；School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院）
本文提出了一种基于对偶方法和约束跟踪的算法，用于解决具有时间变化耦合不等式约束的分布式在线经济调度问题，证明了算法在动态遗憾和约束违反方面的亚线性收敛性。
2025-12-24 math.OC stat.ME
Mixed Integer Programming to Globally Minimize the Economic Load Dispatch Problem With Valve-Point Effect
在系统约束条件下，满足特定需求的发电机组间的功率优化分配是电力系统界正在进行的研究课题。由于考虑了阀点效应，使得费用函数非光滑和非凸，即使在静态设置下，该问题也很难用传统的最优化方法解决。这一困难导致了基于种群的全局规划的扩散，以解决多极值和非光滑问题。在本文中，我们解决的经济负荷分配问题（ELDP）的阀点效应在其经典的配方中，每个发电机的费用函数表示为一个二次项和整流正弦项的总和。我们提出了两种方法，采取分段二次代理费用函数，产生的代理问题，可以处理的混合整数二次规划（MIQP）求解器。第一种方法表明，ELDP的整体解决方案，往往可以找到通过使用一个固定的和非常有限的数量的二次件的代理费用函数。第二种方法自适应地建立分段二次代理欠估计的ELDP费用函数，产生一系列的代理MIQP问题。证明了MIQP解序列的任何极限点都是ELDP的整体解。此外，数值实验表明，所提出的方法优于国家的最小值和计算时间方面的最新算法的实际情况。
2014-07-16 math.OC
Stochastic Economic Dispatch Considering Demand Response and Endogenous Uncertainty
本文针对需求响应承诺带来的内生不确定性，建立SED-DR-EnU优化模型，并提出耦合学习驱动的优化算法，在IEEE 14节点和39节点系统上验证了考虑内生不确定性的重要性。
2023-05-31 math.OC stat.ME
Congestion Management by a Real-Time Optimal Dispatch through Balancing Mechanism Method for Electricity Markets
提出了一种非捆绑式电力市场实时优化调度方法。利用该方法，可以通过一个平衡市场，由国际标准化组织协调联合能源拍卖市场、辅助服务市场和双边合同市场，以保证系统的安全。为了满足实时不平衡并消除输电阻塞，可以根据其投标价格调用运行备用、双边合同的缩减以及实时平衡市场（REM）中的补充能源投标。用于提供平衡能量的操作储备的替换被纳入实时最优调度问题的目标。该方法采用改进的P-Q解耦最优潮流（OPF）实现。实时调度的现货定价。IEEE 30节点测试系统的研究，以说明所提出的框架。
2016-07-27 math.OC
A two-stage approach for a mixed-integer economic dispatch game in integrated electrical and gas distribution systems
我们制定了第一次的经济调度问题，在一个综合的电力和天然气分销系统作为一个分布式产消之间的博弈均衡问题。具体而言，通过近似的非线性气体流量方程，无论是与混合整数二阶锥或分段仿射模型，并假设电力和天然气价格线性依赖于总消费量，我们得到一个潜在的混合整数游戏。为了计算一个近似的广义纳什均衡，我们提出了一个迭代的两阶段的方法，利用一个问题凸化和气体流动模型。我们量化的计算解决方案的质量，并进行数值研究，以评估我们的方法的性能。
2022-11-07 cs.SY eess.SY math.OC
Online Convex Optimization for Coordinated Long-Term and Short-Term Isolated Microgrid Dispatch
Columbia University（哥伦比亚大学）
本文提出一种新的非前瞻性长短期协调调度框架，用于具有混合长短持续时间储能（LDES）的孤立微电网。通过凸包近似模型处理非凸LDES电化学动力学，利用核回归动态更新SOC参考，并提出自适应在线凸优化算法以缓解短视问题。
2025-07-04 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Distributed Fixed-Time Economic Dispatch under Time-Varying Topology
定义北美电网的集中式发电基础设施正在慢慢转向分布式架构，这是由于可再生能源和分布式能源（DER）的使用激增，例如住宅太阳能，风力涡轮机和电池存储。此外，可变的定价政策和大量的灵活负载需要从各个发电单元所需的功率输出的频繁和严重的变化，需要快速的功率分配的可用性。为此，提出了一种固定时间收敛的，完全分布式的经济调度算法，用于在一组DER之间调度最优发电。该算法结合了负荷平衡和发电容量约束。
2020-08-27 cs.SY eess.SY math.OC
Efficient Scenario Generation for Chance-constrained Economic Dispatch Considering Ambient Wind Conditions
针对机会约束经济调度中缺乏合适风险调节模型的挑战，提出一种基于环境风况过滤与增量部署的高效场景生成方法，并在24和118节点系统中验证了其精确性与高效性。
2024-01-02 cs.SY eess.SY math.OC
A Spatio-temporal Decomposition Method for the Coordinated Economic Dispatch of Integrated Transmission and Distribution Grids
针对输配电网协同经济调度的集中式计算与隐私问题，提出一种时空分解方法，通过A-ADMM和多参数规划投影实现时间与空间维度的分布式并行求解，提升计算效率与可扩展性。
2023-03-17 cs.SY eess.SY math.OC
A Distributionally Robust Optimization Framework for Stochastic Assessment of Power System Flexibility in Economic Dispatch
针对电力系统净负荷高维变异性带来的灵活性评估挑战，提出分布鲁棒优化框架，在允许最小违规下随机评估灵活性，并在四个IEEE标准测试系统上验证，结果较传统方法更不保守。
2024-07-20 cs.SY eess.SY math.OC
A Partially Distributed Fixed-Time Economic Dispatch Algorithm with Kron's Modeled Power Transmission Losses
提出了一种以满足负荷需求和网损为目标，在固定时间内给出最优值的部分分布式经济调度算法。在对$\mathcal{B}-$系数值的标准假设下，使用Kron的$\mathcal{B}-$损耗公式对传输损耗进行建模。由于传输损耗的时变性质，发电机提供的总功率受到时变等式约束。利用李雅普诺夫和优化理论，我们严格证明了所提出的算法的收敛性，并表明，在固定的时间内达到最优值的功率，其上界依赖于$\mathcal{B}-$系数的值，参数表征的凸性的费用函数与每个发电机和它们之间的相互作用的拓扑结构。最后，通过一个实例对理论结果进行了仿真验证.
2022-01-24 cs.SY eess.SY math.OC
Flexibility Management in Economic Dispatch with Dynamic Automatic Generation Control
随着电力系统中可再生能源的快速增长，系统频率保持和控制成为大容量电力系统中维持系统可靠性的挑战性问题。经济调度（ED）和自动发电控制（AGC）作为独立系统运营商（ISO）和电力公司控制中心最重要的两项频率控制措施，其相互作用越来越受到人们的关注。在本文中，我们提出了一个鲁棒的基于优化的框架来衡量系统的灵活性，考虑两个层次的过程（即，ED和AGC）。我们提出了一个切割平面算法与重构技术，以获得七个不同的指标的系统。此外，我们还研究了几个系统因素的影响（即，运行成本预算、斜升能力和传输线路容量），并以数值方式显示这些因素如何影响系统灵活性。
2020-06-06 cs.SY eess.SY math.OC
Event-triggered Partitioning for Non-centralized Predictive-Control-based Economic Dispatch of Interconnected Microgrids: Technical Report
提出了一种求解电网经济调度问题的非集中式模型预测控制（MPC）方案。该计划由两部分组成。第一部分是事件触发的重新划分方法，将网络划分为固定数量的非重叠子系统{（微电网）}。重新划分过程的目的是获得自给自足的微电网，即，那些可以使用自己的发电机组满足当地负荷的发电厂。然而，由于该算法不能保证所有产生的微电网都是自给自足的，因此不能自给自足的微电网必须与它们的一些相邻微电网形成联盟。这一过程成为该计划的第二部分。通过联盟形成，我们可以将网络的经济调度问题分解为基于联盟的子问题，使得每个子问题都是可行的。此外，我们还表明，通过解决联盟为基础的子问题得到的解决方案是一个可行的，但次最优解集中的问题。此外，通过数值模拟验证了该方法的有效性.
2020-07-15 cs.MA cs.SY eess.SY
End-to-End Learning of Correlated Operating Reserve Requirements in Security-Constrained Economic Dispatch
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Energy Trading Analytics, LLC（能源交易分析有限责任公司）
本文提出通过端到端训练解决安全约束经济调度中相关备用需求的设计问题，采用鲁棒优化方法学习备用集形状以最小化调度成本，结合分布估计与校准技术实现有限样本覆盖。
2026-04-06 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive Plant Propagation Algorithm for Solving Economic Load Dispatch Problem
设计工程中的优化问题本质上是复杂的，通常是因为涉及到关键目标函数，并伴随着与所涉及的产品相关的许多刚性约束。其中一个问题是经济负荷分配（ED）的问题，其重点是优化的燃料成本，同时满足一些系统的约束。经典的优化算法是不够的，也是效率低下的ED问题涉及高度非线性，非凸函数的目标和约束。这导致了元启发式优化方法的发展，它几乎可以有效地解决ED问题。提出了一种新的鲁棒的基于植物智能的自适应植物繁殖算法（APPA），用于解决经典的ED问题。将该方法应用于3机和6机系统，结果表明了该方法的有效性和鲁棒性。与另一个国家的最先进的算法（APSO）的比较研究表明，所提出的方法实现的解决方案的质量以及所提出的方法的收敛特性。
2017-08-04 cs.CE cs.NE math.OC
Wasserstein Distributionally Robust Look-Ahead Economic Dispatch
考虑了可再生能源发电量不确定的前瞻经济调度问题。这个问题的目标是最大限度地减少成本的传统能源发电受到不确定的操作限制。违反这些约束的风险必须低于具有与观察到的过去数据或预测类似的特征的概率分布族的给定阈值。我们提出了两个数据驱动的方法，基于两个新的数学重新制定这个分布式强大的判定问题。第一个是一个易处理的凸规划，其中的不确定性约束定义通过分布鲁棒条件风险值。第二个是一个可扩展的强大的优化程序，产生一个近似的分布鲁棒的机会约束LAED。IEEE 39节点系统的数值实验与真实的太阳能发电数据和预测说明了这些方法的有效性。我们讨论了系统运营商应该如何调整这些技术，以寻求所需的鲁棒性和性能的权衡，我们比较他们的计算可扩展性。
2020-10-31 cs.SY eess.SY math.OC
LfEdNet: A Task-based Day-ahead Load Forecasting Model for Stochastic Economic Dispatch
负荷预测是现代电力系统的重要研究课题之一。现有的日前负荷预测研究大多试图建立一个好的模型来提高预测精度。预测的负荷，然后作为输入的发电调度的最终目标是最小化的发电计划的成本。然而，现有的日前负荷预测模型在训练/预测阶段不考虑这一最终目标。本文提出了一种基于任务的日前负荷预测模型LfEdNet，该模型将两个单独的层结合在一个模型中，包括基于深度神经网络的负荷预测层（Lf层）和日前随机经济调度（SED）层（Ed层）。LfEdNet的训练旨在通过更新Lf层的参数来最小化Ed层中的前一天SED的成本。在Ed层，采用序列二次规划（SQP）求解日前SED。测试结果表明，LfEdNet产生的预测结果可以导致较低的成本日前SED，同时保持相对较高的预测精度。
2020-08-16 cs.SY eess.SY math.OC
Economic Dispatch of a Single Micro-Gas Turbine Under CHP Operation with Uncertain Demands
本文研究了不确定需求下单微型燃气轮机的CHP经济调度问题，提出基于鲁棒优化的方法，将问题转化为鲁棒最短路径问题，并分别给出了基于$\ell^\infty$-范数和$\ell^1$-范数的精确线性时间、二次时间及近似线性时间算法，通过真实数据验证了算法的有效性。
2021-11-04 cs.DM cs.SY eess.SY
Peak-Aware Online Economic Dispatching for Microgrids
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Xi’an Jiao Tong University（西安交通大学）；University of California, Riverside（加州大学河滨分校）
本文提出峰值感知在线经济调度算法，解决微电网中可再生能源波动和峰价机制带来的挑战，通过确定性和随机性算法实现最优竞争比，实验证明其在成本节约方面优于传统方法。
2015-09-30 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal corrective dispatch of uncertain virtual energy storage systems
间歇性可再生能源在电力系统中的高渗透率需要大的平衡储备以实现可靠的运行。聚合和协调的表后负载可以提供这些快速储备，但代表能量受限和不确定的储备（在其能量状态和容量方面）。为了优化调度不确定的，能量受限的储备，基于优化的技术允许开发一个适当的权衡之间的闭环性能和鲁棒性的调度。因此，本文研究了与灵活的，背后的米分布式能源（DER）的能量约束聚合的不确定性。本文研究的不确定性与估计DER集合的荷电状态和容量（即，虚拟能量存储系统或VESS）。为此，开发了一种基于风险的机会约束控制策略，该策略优化了VESS意外饱和的操作风险，以防止发电机偏离其预定设定点。该控制器协调能量受限的VESS，以最小化非计划参与，并克服斜坡率限制的发电机，以平衡可再生能源发电的变化，同时考虑电网条件。为了说明所提出的方法的有效性，基于仿真的分析进行了增强的IEEE RTS-96网络与不确定的能源和基于温度的动态线路额定值。
2019-10-02 math.OC
Chance Constrained Economic Dispatch Considering the Capability of Network Flexibility Against Renewable Uncertainties
本文提出将连续型网络灵活性纳入机会约束经济调度，通过联合优化发电功率与线路电纳，并设计交替迭代求解器，在保证安全的前提下显著提升系统运行经济性。
2024-02-25 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Security Constrained Economic Dispatch
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；SYSU-CMU Joint Institute of Engineering, Guandong, China（中山大学-卡内基梅隆大学联合工程学院）；Energy Science, Technology and Policy, CIT interdisciplinary, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, US（卡内基梅隆大学跨学科科学、技术与政策中心）；SYSU-CMU Shunde International Joint Research Institute, Guandong, China（中山大学-卡内基梅隆大学顺德国际联合研究院）
本文研究了两种分解方法的收敛速度，用于解决安全约束经济调度问题，比较了Lagrange松弛与增广Lagrange松弛在精度和信息隐私方面的优劣，发现ALR因共享数据量大而收敛更快。
2015-11-09 cs.DC cs.SY eess.SY
Frequency-driven market mechanisms for optimal dispatch in power networks
研究了电力系统经济调度和频率调节的实时竞价机制。我们考虑一个由独立系统运营商（ISO）管理的市场，其中一组战略发电商参与Bertrand竞争博弈。发电商投标他们愿意生产电力的价格。每个发电商的目标是最大限度地提高他们的利润，而ISO则寻求最小化总发电成本并调节系统的频率。我们考虑一个连续时间的投标过程加上摆动动态的网络，通过使用频率作为反馈信号的谈判过程。我们分析了由此产生的关联系统的稳定性，建立频率调节和收敛到纳什均衡和最佳发电水平。在IEEE 14节点基准算例中验证了结果。
2017-12-30 math.OC
