Local Control of Reactive Power by Distributed Photovoltaic Generators
分布式光伏（PV）发电在配电电路上的高渗透水平可能由于在云瞬变期间由快速变化的PV发电引起的电压暂降和暂升以及现有公用事业补偿和调节设备的缓慢响应而严重降低电力质量。虽然在分布式发电互连的当前标准下不允许，但快速反应、具有VAR能力的PV逆变器可以提供必要的无功功率注入或消耗，以在困难的瞬态条件下保持电压调节。作为附带好处，在每个PV逆变器处的无功功率注入的控制为配电设施提供了优化配电电路的性能的机会和新工具，例如通过最小化热损耗。我们提出了一个本地控制方案，调度无功功率从每个光伏逆变器的基础上本地瞬时测量的实际和无功分量的消耗功率和实际功率产生的PV。每个电路使用一个可调参数，我们平衡了对电源质量的要求，并希望最大限度地减少热损耗。两个示例性系统的数值分析示出了如何根据目标调整优化参数，这两个示例性系统具有可比较的总PV发电，尽管空间分布不同。总体而言，这种本地方案表现出出色的性能;它能够保证可接受的电能质量，并在各种情况下显著节省热损耗，即使可再生能源发电超过电路自身负载，即将电力反馈给更高级别的系统。
2010-06-01 math.OC
Distributional Analysis for Model Predictive Deferrable Load Control
可延迟负荷控制对于处理与可再生能源发电日益普及相关的不确定性至关重要。模型预测控制作为一种有效的可延迟负荷控制方法，受到了广泛的关注。特别是，以前的工作已经分析了平均情况下的性能模型预测延迟负荷控制。然而，到目前为止，分布式分析的模型预测可延迟负荷控制一直是难以捉摸的。在本文中，我们证明了强大的集中结果的分布模型预测可延期负荷控制得到的负荷方差。这些集中的结果突出了模型预测可延迟负荷控制的典型性能紧密地集中在平均情况下的性能。
2014-09-21 math.OC
Aggregated Demand Modelling Including Distributed Generation, Storage and Demand Response
预计可再生能源（RESs）在电力系统中的渗透率将在未来几十年内进一步增加，主要是由于环境问题。在未来电网（FG）的几十年中，供需平衡将取决于需求响应（DR）和储能等需求行为。到目前为止，FG可行性研究尚未考虑这些新的需求方发展，以模拟未来需求。在澳大利亚，安装的屋顶光伏（PV）发电近年来一直在显著增加，这越来越影响FG可行性研究的净负荷分布。本文提出了一种在更高电压水平下使用的总净负荷或需求模型，该模型考虑了屋顶光伏，储能和DR对FG场景的影响，这是受到智能家居概念的启发。所提出的模型是制定为一个最优化问题，旨在最大限度地减少电力成本。作为一个案例研究，负载模型的影响进行了研究，在2020年的澳大利亚国家电力市场的负荷分布，平衡和负荷能力的增加，风能和太阳能发电的渗透。
2014-12-09 math.OC
Optimal Allocation of Series FACTS Devices Under High Penetration of Wind Power Within a Market Environment
系列FACTS设备是可再生能源高度渗透的关键推动因素之一，因为它们能够连续控制输电线路上的功率流。提出了一种考虑风电高穿透率的输电网可变串联电抗器（VSR）和移相Transformer（PST）优化配置的双层最优化模型。上层问题寻求最小化串联FACTS上的\textcolor{black}{investment cost}、风力功率削减的成本和可能的甩负荷。较低层次的问题捕获在不同的操作场景下的市场出清。由于$Bθ$公式的可扩展性差，\textsl{shift factor}的FACTS分配结构的推导。设计并实现了一种自定义的重构和分解算法，用于求解上下两层均为二元变量的双层模型。基于118节点系统的详细数值计算结果表明，所提出的规划模型的有效性能和串联FACTS的重要作用，以促进风力发电的整合。
2018-05-13 math.OC
A Centralized Power Control and Management Method for Grid-Connected Photovoltaic (PV)-Battery Systems
分布式发电（Distributed Generation，DG）是将可再生能源接入常规电网的有效方式，提高了电力系统的可靠性和效率。光伏（PV）系统是理想的分布式发电系统，因为它们具有吸引人的优点，如太阳能的可用性和低安装成本。电池组用于光伏系统中，以平衡功率流并消除由于操作条件的变化而引起的功率波动，例如，辐照度和温度变化。为了有效地管理光伏电池并网系统的功率流，提出了一种新型的光伏电池并网系统功率控制和管理系统。该系统实现了光伏电池板的最大功率点跟踪（MPPT）、负载即插即用接入的直流母线电压稳定、潮流之间的平衡以及有功和无功功率需求的快速响应。
2017-09-26 eess.SP math.OC
Distribution System State Estimation in the Presence of High Solar Penetration
Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室）
本文研究了高太阳能渗透下配电网状态估计的问题，提出了一种非线性加权最小二乘方法，基于传感器测量和预测数据（负载和发电）来提高状态估计的准确性，并探讨了预测不确定性、传感器精度和覆盖水平对状态估计器准确性的影响。
2019-04-17 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Look-ahead Three-phase Balancing of Uncertain Distribution Loads
太阳能发电和电动汽车充电负载等高度可变组件的渗透率越来越高，这对保持现代配电系统中的三相负载平衡提出了重大挑战。未能在三个阶段保持平衡将导致资产恶化并增加交付损失。出于自动化和优化三相平衡决策的现实需求，本文介绍了一个鲁棒的前瞻性优化框架，在需求侧的不确定性存在的情况下追求平衡的阶段。我们表明，前瞻移动窗口优化可以减少相位之间的不平衡，在有限数量的相位交换操作的成本。案例研究量化的改进所提出的方法相比，传统的确定性相位平衡。所提出的方法和扩展的可能的好处的讨论。
2018-09-30 math.OC
Kullback-Leibler Divergence-Based Distributionally Robust Unit Commitment Under Net Load Uncertainty
可再生能源在电力系统中的深入渗透带来了巨大的困难，这些困难尚未得到令人满意的克服。一个值得特别注意的问题是在净负荷不确定性下的电力系统短期规划。为此，我们制定了一个分布式强大的机组组合方法，明确评估与净负荷的不确定性。所提出的方法的主要优点在于它能够表示净负荷的概率性质，而不必说明其概率分布。这种强度是由模糊集的概念，在本文中采用的Kullback-Leibler分歧的建设。我们证明了所提出的方法对现实世界的数据使用代表性的研究的有效性。所进行的灵敏度分析为关于发散容差和数据集大小对最优解的影响的一系列假设问题提供了定量答案。
2020-12-13 math.OC
Risk-Constrained Community Battery Utilisation Optimisation for Electric Vehicle Charging with Photovoltaic Resources
针对高比例可再生能源带来的电网不稳定和电动汽车充电需求，本文提出基于15年历史数据和信息缺口决策理论的随机混合整数线性规划模型，利用社区电池储存光伏过剩发电量用于电动汽车充电，以优化电池类型和容量投资，改善电网稳定性并促进净零排放。
2024-03-05 math.OC
Optimal Switchable Load Sizing and Scheduling for Standalone Renewable Energy Systems
离网系统中太阳能的可变性决定了能量存储系统的大小以及离网系统中存在的负载的大小和调度。不幸的是，能量存储可能是昂贵的，而在没有能量存储系统的情况下频繁切换负载会导致磨损，应该避免。然而，利用太阳能的量应被最大化，并在本文中被认为是在负载响应优化的基础上，找到一个有限数量的离散电力负载的最佳静态负载大小的问题。优化的目标是最大限度地利用太阳能，而无需在离网系统中使用昂贵的储能系统。太阳能光伏发电的概念和实际数据被提供给离网系统。在给定机组数的情况下，提出了求解各机组最优负荷大小的解析解和计算算法：混合整数线性规划和约束最小二乘法。基于可用的太阳能功率曲线，该算法选择最佳的开/关切换时间，并通过计算最佳静态负载大小来最大化太阳能利用率。算法的有效性进行了比较，使用一年的太阳能发电数据从圣地亚哥，加利福尼亚州和沙特阿拉伯的Thuwal。结果表明，当使用两个负载时，系统的年太阳能利用率优化为73%，使用六个负载配置时，可以提高到98%。
2017-02-02 math.OC
An Operator Splitting Scheme for Distributed Optimal Load-side Frequency Control with Nonsmooth Cost Functions
针对非光滑成本函数下的负荷侧频率调节问题，提出一种基于算子分裂的分布式近端原始-对偶算法，证明了其全局渐近收敛性，并在IEEE 39节点系统仿真中验证了有效性与鲁棒性。
2023-11-23 math.OC
Chance-constrained allocation of UFLS candidate feeders under high penetration of distributed generation
低频减载（UFLS）方案是通过断开部分需求来控制电网频率下降的最后手段。选择馈线的分配方法，将有助于UFLS计划传统上依赖于这样一个事实，即电力需求遵循相当规律的模式，并可以预测高精度。然而，最近集成的分布式发电（DG）增加了馈线的净消耗的不确定性，这反过来又需要重新制定的UFLS分配方法来考虑这种不确定性。在本文中，提出了一种选择馈线的机会约束方法，数学保证断开所需的负载量与一定的预定义的概率。考虑到DG功率输出的不确定性是由整个网络具有高度相关性的气象条件驱动的，馈线之间的净负荷预测的相关性被明确考虑。此外，该方法可应用于具有常规UFLS方案的系统（其中继电器测量本地频率，并且如果该幅度低于某个阈值则跳闸）或自适应UFLS方案（其中继电器由在偶然事件之后的几个瞬间中发送的控制信号触发）。相关的案例研究表明，所提出的方法的适用性，并明确考虑不确定性的UFLS分配过程中的需要。
2022-11-05 cs.SY eess.SY 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
Robust Energy Management for Microgrids With High-Penetration Renewables
University of Minnesota（明尼苏达大学）
针对高可再生能源渗透率微电网，提出一种基于对偶分解的分布式经济调度方法，以最小化净成本并应对可再生能源不确定性。
2013-05-26 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic Hosting Capacity in LV Distribution Networks
托管容量被定义为特定技术可以连接到配电网络而不会导致电能质量问题的渗透水平。在这项工作中，我们研究了太阳能光伏（PV）对电压上升的影响。在大多数情况下，PV的位置和大小事先并不知道，因此托管容量必须被视为随机变量。大多数托管容量方法研究的问题，考虑了大量的情况下，其中许多提供很少的额外信息。我们克服了这个问题，只研究的情况下，电压约束是活跃的，结果说明减少所需的数量级的情况。线性潮流模型用于这项任务，表现出优异的性能。最后研究的托管容量作为连接的发电机的数量的函数，表明渗透水平的假设将有很大的影响得出的结论，为一个给定的网络。
2019-02-23 math.OC math.PR
Distributed Stochastic Market Clearing with High-Penetration Wind Power
将可再生能源整合到现代电网中需要对资源进行风险认知调度，以考虑可再生能源的随机可用性。针对这一目标，本文基于直流最优潮流（OPF），研究了高渗透率风电的日前随机市场出清问题。其目标是最大限度地减少社会成本，其中包括传统的发电成本，最终用户负效用，以及系统重新调度成本的风险措施。利用条件风险价值（CVaR），新模型能够减轻潜在的高风险的追索行动，以补偿风预测误差。由此产生的凸优化任务是通过一个基于分布的样本平均值的近似来解决的，以绕过过于复杂的高维积分。此外，为了应付可能的大规模可调度负荷，一个快速分布式求解器的开发与保证收敛使用的交替方向法的乘法器（ADMM）。在一个改进的基准系统上测试的数值结果证实了新框架和所提出的方法的优点。
2015-04-13 cs.DC math.OC
Probabilistic assessment of the impact of flexible loads under network tariffs in low voltage distribution networks
The University of Sydney（悉尼大学）
本文提出了一种概率框架，用于设计电价以最小化分布式能源资源对网络性能的影响，稳定电网公司收入并改善网络成本分配的公平性。通过结合自动化家庭能源管理系统减少高峰需求，该框架展示了如何通过非参数贝叶斯模型、热用水统计模型和新型HEMS来调度可控设备，从而降低客户成本并缓解网络约束。
2020-07-17 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Dynamic State Estimation of Multi-Machine Power Networks with Solar Farms and Dynamics Loads
电网的常规状态估计例程主要依赖于基于化石燃料的资源的动态模型。这些模型通常包含描述同步发电机模型的微分方程和建模潮流/平衡方程的代数方程。因此，由惯性较小的可再生能源驱动的无燃料电力系统将需要新的模型和升级的估计程序。为此，在本文中，我们提出了一个强大的估计互联模型的电力网络，包括一个全面的九阶同步发电机模型，先进的电力电子为基础的模型，光伏（PV）发电厂，恒定功率负载，恒定阻抗负载和电动机负载。基于非线性微分代数方程（DAE）模型的李雅普诺夫稳定性准则，将状态估计器设计问题转化为凸半定优化问题. IEEE-39总线测试系统上进行了全面的仿真研究，以展示所提出的估计器对来自负载需求和太阳辐照度的未知不确定性的鲁棒性。
2022-09-20 cs.SY eess.SY math.OC
Smart Inverter Grid Probing for Learning Loads: Part I - Identifiability Analysis
配电网目前缺乏全面的实时计量。然而，电网运营商需要精确的负荷和可再生能源发电知识，以完成任何馈线优化任务。与此同时，新的电网技术，如太阳能光伏发电和储能单元，通过具有先进传感和驱动能力的逆变器连接。在这种情况下，这两部分的工作提出了从事电力电子探测电网和记录其电压响应在致动和计量总线，推断非计量负载的想法。探测可以通过命令逆变器暂时扰动其功率注入来完成。可以在几十秒内引发多个探测动作。在第一部分中，负载推理通过网格探测制定为一个隐式的非线性系统识别任务，这是在一定条件下拓扑可观察。的条件可以很容易地检查后，解决最大流问题的二部图来自馈线拓扑结构和位置的致动和非计量总线。该分析适用于单相和多相电网，径向或网状，并适用于相量或幅值的电压数据。对采用智能电表或相量数据的配电网拓扑可观性进行了特例分析。
2019-03-20 math.OC stat.ML
Optimal Dispatch of Residential Photovoltaic Inverters Under Forecasting Uncertainties
University of Minnesota（明尼苏达大学）；National Renewable Energy Laboratory（国家可再生能源实验室）
本文研究在光伏预测误差下如何通过逆变器提供辅助服务以避免过电压，提出考虑条件风险价值的非凸混合整数非线性规划方法，并通过实测数据验证其有效性。
2014-11-07 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
Fragility of Decentralized Load-Side Frequency Control in Stochastic Environment
Iowa State University（爱荷华州立大学）
本文研究了去中心化负荷侧频率控制算法在随机参数不确定性下的脆弱性，发现参数不确定性导致系统电压波动，从而引发随机不稳定。通过分析框架计算了临界方差值，并验证了可控负荷成本和可再生能源渗透率对临界方差的影响。
2017-02-12 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Partitioning and Operation for Maximal Uncertain-Load Delivery in Distribution Grids
针对极端天气下配电网停电与不确定负荷问题，提出两阶段混合整数鲁棒优化及带收敛保证的割平面算法，用于联网微电网的分区配置与运行，并在 IEEE 37 节点系统验证其经济效益。
2024-04-04 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal load-side control for frequency regulation in smart grids
California Institute of Technology（加州理工学院）
本文提出一种分布式负荷侧控制机制，可维持电网在运行约束内，实现供需平衡、频率恢复和区域功率流保持，同时优化负荷更新并保证线路热极限。
2015-11-17 cs.MA cs.SY eess.SY
