Optimal Design and Operation of Integrated Microgrids under Intermittent Renewable Energy Sources Coupled with Green Hydrogen and Demand Scenarios
在气候不确定性和需求不确定性条件下，绿色化学转化能源系统，特别是绿色氢与合成甲烷化的联合应用，在电网最优设计和运行方面的研究还很少。在这项工作中，多周期混合整数线性规划（MILP）模型制定的最优设计和运行的综合能源网，包括这样的化学转化系统。在当前的二氧化碳限制下，该模型从包含39个不同设备的大型候选池中计算可再生和不可再生发电机的最佳配置，其最佳额定功率，容量和调度序列。针对特定位置生成三种不同的场景。我们观察到，光伏，油热电联产，往复式ICE，微型涡轮机和生物气化炉是三种不同场景下通常选择的设备。结果还表明，绿色氢和电力到天然气等概念目前并不适合调查地点。
2022-06-23 math.OC
Risk-Averse Model Predictive Operation Control of Islanded Microgrids
在本文中，我们提出了一个风险规避模型预测控制（MPC）计划的操作孤岛微电网的可再生能源的份额非常高。所提出的方案减轻了可再生进料和负载的概率分布的确定中的误差的影响。这允许使用不太复杂和不太准确的预测方法，并制定低维的基于神经网络的优化问题，这是适合于控制应用。此外，设计者可以通过在常规随机和最坏情况MPC公式之间进行插值来以性能换取安全性。所提出的风险厌恶MPC问题被配制成一个混合整数二次约束二次问题，其有利的特点是在一个案例研究中证明。这包括灵敏度分析，说明了负载和可再生能源预测误差的鲁棒性。
2019-08-19 math.OC
Towards Optimal Energy Management of Microgrids with a Realistic Model
本文研究了由多台常规发电机、可再生能源发电机和储能系统组成的微电网的能量管理问题。提出了一种两阶段的优化方法来调度发电，目的是最小化长期平均运营成本受运营和服务的约束。优化的第一阶段通过日前调度确定发电机组的小时机组组合，第二阶段通过小时调度执行发电机组、ESS和能量交易的经济调度。该组合解决方案满足了处理负荷需求和可再生能源发电中的大的不确定性的需要，并且在有限的计算资源下提供了满足短期和长期服务质量要求的有效解方案。基于实际负荷需求和可再生能源发电数据，通过仿真评估了所提出策略的性能。
2016-03-18 math.OC
An Efficient Scenario-Based Stochastic Model for Dynamic Operational Scheduling of Community Microgrids with High Penetration Renewables
电能的供应越来越多地来源于可再生发电资源。与可调度电厂相比，可再生能源发电的可变性和不确定性与传统可靠和鲁棒的配电系统是一个显著不同的问题。为了使包含各种分布式能源的社区微电网达到最优运行，在决策过程中应考虑可再生能源发电的随机性。为此，本文提出了一种基于随机情景的微电网最优动态能量管理模型，其目标是成本和排放最小化以及可靠性最大化。在该模型中，负荷消耗的不确定性，也是，风能和光伏发电机组的可用输出功率建模的基于马尔可夫的随机规划。通过这种方法，所提出的问题的固有的随机性质被释放，问题被分解成一个确定性的问题。最后，基于布谷鸟优化算法（COA）的改进的元启发式算法，以产生最佳的全局最优解。将该框架应用于典型的并网微电网中，验证了其有效性和可行性。
2017-11-11 math.OC
Economic Sizing of Distributed Energy Resources for Reliable Community Microgrids
社区微电网为配电系统提供了许多优势。当极端事件发生时，配电系统可以无缝地划分为几个社区微电网，为最终用户提供不间断的供电。为了保证系统的系统可靠性，分布式能源（DER）的规模应确保发电充足性，以涵盖突发事件。本文提出了一种综合的方法选择DER在社区微电网，和经济的方法，以满足系统可靠性的要求。采用离散时间傅里叶变换（DTFT）和粒子群优化（PSO）算法求解最优解。考虑了负荷需求的不确定性和可再生能源发电量。作为案例研究的一部分，进行了灵敏度分析，以显示可再生能源发电对DER容量规划的影响。
2017-08-03 math.OC
Incentivizing Peer-to-Peer Energy Trading in Microgrids
最近的趋势表明，由于可再生资源的吸收越来越多，生产消费者和小型能源资源以及配电系统中的储存产生了影响。本研究研究的分布式资源与公用电网的协调的效果和可再生微电网的运行中的作用的prosumers。我们制定了这个问题作为一个社会福利最大化的问题，然后采用对偶分解方法将其分解成微电网，分布式发电机，消费者和消费者的子问题。此外，通过价格调整的相应权力平衡机制可以被视为一个瓦尔拉斯均衡过程。具体而言，产消者和消费者竞相调整他们与其他代理人的能源交换，以最大限度地提高他们从可再生能源减排效益中获得的利润，同时最大限度地降低相关的能源成本。为此，我们采用了一种基于连续双向拍卖的点对点能源交易机制，可以被视为一个多参数二次问题。最后，我们提出了一个分布式的自适应算法，确定战略以及支付和分配规则。数值结果表明，该方法可以激励对等能源交易，同时改善成本公平性问题和峰均比。
2021-05-21 math.OC
Joint Chance-constrained Game for Coordinating Renewable Microgrids with Service Delivery Risk: A Bayesian Optimization Approach
本文针对可再生能源微电网在备用服务中因不确定性导致的合同违约风险，提出基于分布鲁棒联合机会约束的非合作博弈框架，并利用贝叶斯优化逼近最优违约率与市场均衡，在加州市场数据仿真中验证了其调控联合违约率和保障微电网利润的有效性。
2024-02-26 cs.CE math.OC
Simulation-Based Optimization for Policy Incentives and Planning of Hybrid Microgrids
针对偏远社区可再生能源转型的间歇性与成本问题，提出整合随机仿真与MSPSA算法的仿真优化框架，优化微电网配置与政策激励，在波波娃岛案例中使NPC降低68.1%，提升经济可行性并推动清洁能源应用。
2025-02-17 math.OC
Economic Power Capacity Design of Distributed Energy Resources for Reliable Community Microgrids
社区微电网是通过整合当地分布式能源资源（DER）在现有电力系统内开发的。因此，配电系统可以无缝地划分为社区微电网，当极端事件发生时，终端用户可以得到很大程度的支持。然而，由于DER的低惯性，它们的功率容量应该被很好地设计以覆盖意外事件并保证系统可靠性。本文提出了一种定量和定性相结合的设计可靠性指标选择方法，以及满足系统可靠性要求的经济途径。采用离散时间傅里叶变换（DTFT）和粒子群优化（PSO）算法求解该问题的最优解，同时考虑了负荷需求和可再生能源发电量的不确定性。此外，进行了灵敏度分析，以显示DER的容量设计是如何受到预测的可再生能源发电量的影响。
2017-08-03 math.OC
Design and Operation of Renewable Energy Microgrids under uncertainty towards Green Deal and Minimum Carbon Emissions
本研究针对可再生能源微电网转型中的不确定性问题，提出多周期两阶段随机MILP模型，通过多场景案例验证了管控严格度、PtG技术及不同不确定参数对微电网设计与碳排放、成本的影响。
2023-04-28 math.OC
Adaptive Online Optimization for Microgrids with Renewable Energy Sources
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）；Digital Futures, KTH Royal Institute of Technology（数字未来中心，皇家理工学院）
本文提出了一种自适应在线优化算法，用于高效管理高可再生能源渗透率的微电网，通过内部模型原理和系统识别实现增强的适应性。
2025-12-04 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
Regression Monte Carlo for Microgrid Management
我们研究了一个孤岛微电网系统，旨在为一个小村庄提供光伏电池板，风力涡轮机和柴油发电机产生的电力。电池存储系统设备用于将电力从高可再生生产时间转移到高需求时间。我们介绍了一种方法来解决微电网管理问题，使用不同的变量的回归蒙特卡罗算法，并使用数值模拟来推断结果的最优设计的网格。
2018-02-28 math.OC
Optimal Scheduling of an Isolated Microgrid with Battery Storage Considering Load and Renewable Generation Uncertainties
通过对具有概率约束的储能旋转备用的不确定性建模，提出了一种基于机会约束规划的孤立微网运行成本最小化优化调度模型.该模型转化为一个易于求解的混合整数线性规划（MILP）制定GAMS通过建议的离散化步骤变换（DST）的方法，并最终解决了应用CPLEX求解器。通过合理设置旋转备用概率约束的置信度，使MG运行在可靠性和经济性之间取得平衡。在改进的ORNL DECC实验室MG测试系统上的测试结果表明，该方法明显优于常用的混合智能算法，优化结果更好、更稳定，计算时间明显减少。
2018-08-16 eess.SP math.OC
Incorporating demand response of electric vehicles in scheduling of isolated microgrids with renewables using a bi-level programming approach
在这项工作中，提出了一种新的优化调度方法，孤立的微电网（MG）与可再生能源发电的电动汽车（EV）的需求响应。首先，提出了一种基于双层规划的MG调度模型下的实时定价环境中，上层和下层寻求最小化MG净运营成本和电动汽车充电成本。其次，提出了一种求解该模型的混合算法JAYA-内点法。仿真结果表明，引入电动汽车需求响应能够引导电动汽车用户积极参与MG调度，实现调峰，为平衡MG和电动汽车用户之间的利益提供了根本途径。
2019-08-18 cs.SY eess.SP eess.SY
Nonlinear Control of an AC-connected DC MicroGrid
电网的新连接约束（电网规范）需要更灵活和可靠的系统，以及应对光伏阵列等可再生能源（可再生能源）的不确定性和不稳定性的强大解决方案。将这种可再生能源与主电网互连的解决方案是使用存储系统和直流（DC）微电网。一个“即插即用”的方法的基础上的“系统的系统”的哲学，使用分布式控制方法的开发在目前的工作。这种方法允许将多个元件互连到DC微电网作为电源（如光伏阵列）、不同时间尺度的存储系统（如电池和超级电容器）以及负载（如电动车辆和主AC电网）。所提出的方案可以很容易地扩展到更大数量的元素。
2016-08-03 math.DS math.OC
Ensuring reliability in 100% renewable microgrids: a scenario-based joint planning and operational design framework
Monash University（莫纳什大学）
本文提出了一种基于场景的优化框架，通过分阶段解决长期容量规划和短期运营调度问题，以提高100%可再生能源微电网的可靠性，同时最小化系统总成本。
2026-05-16 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic optimal scheduling of demand response-enabled microgrids with renewable generations: An analytical-heuristic approach
在向清洁和可持续能源生产过渡的背景下，微电网已成为解决环境污染和能源危机问题的有效途径。随着可再生能源的日益普及，如何协调需求响应和可再生能源发电是微电网调度领域的一个关键和具有挑战性的问题。为此，本文提出了一种考虑多利益相关者的孤立微网双层调度模型，其中下层和上层模型分别以实时电价环境下用户成本和微网运行成本最小为目标。为了求解该模型，将Jaya算法和内点法（IPM）相结合，提出了一种混合分析-启发式求解方法Jaya-IPM，其中下层和上层分别由IPM和Jaya求解，调度方案通过两层之间的迭代得到。之后，由上层模型更新的实时价格和由下层模型确定的电力计划将通过实时定价机制在上下层之间交替迭代，以获得最优调度计划。试验结果表明，该方法能够协调可再生能源发电量的不确定性与需求响应策略，实现微网与用户利益的平衡;通过利用需求响应，能够充分发挥负荷侧的灵活性，在保持供需平衡的同时实现调峰。此外，Jaya-IPM算法被证明是优于传统的混合智能算法（HIA）和CPLEX求解器的优化结果和计算效率。
2021-11-24 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic Reactive Power Management in Microgrids with Renewables
本文提出一种随机无功补偿方案，通过在线控制实现无功管理，验证了其在工业微电网和住宅配电网络中的有效性，能跟踪太阳能发电和家庭需求的变化。
2014-11-14 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal operation of microgrids with risk-constrained state of charge
在本文中，我们提出了一种基于随机场景的模型预测控制（MPC）方法，用于具有高比例可再生能源的孤岛微电网的运行。我们要求存储的能量保持在给定的范围内，以一定的概率使用基于风险的约束作为机会约束的凸近似。我们表明，风险约束一般可以被铸造成圆锥约束，不像机会约束，可以控制违反约束的数量和平均幅度。最后，我们证明了风险约束的随机MPC的数值案例研究。
2021-04-16 math.OC
Decarbonization of Steam Cracking for Clean Olefins Production: Optimal Microgrid Scheduling
Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学）；University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
针对蒸汽裂解电气化中乙烯装置连续运行与可再生能源间歇性的矛盾，提出电气化蒸汽裂解系统超结构与随机优化框架以优化微电网调度，分析了脱碳水平与经济性的关系及改进方向。
2025-10-29 math.OC
Robust Microgrid Dispatch with Real-Time Energy Sharing and Endogenous Uncertainty
针对分布式能源所有者独立决策和可再生能源调度影响不确定性暴露的问题，提出两阶段鲁棒微电网调度模型，通过实时能源共享机制和投影C&CG方法求解，实验验证了其有效性。
2025-01-24 math.OC
Dynamic Control and Optimization of Distributed Energy Resources in a Microgrid
随着我们向越来越多地基于太阳能和风能等可再生资源的电网过渡，包括光伏（PV）阵列，可控负载，储能和插电式电动汽车（EV）在内的分布式能源（DER）的智能控制对于实现能够处理可再生能源的可变性和不可预测性以及增加系统复杂性的电网至关重要。实现这样一个分散和动态的基础设施将需要能够实时解决大规模问题，同时在线数十万个DER。由于规模的最优化问题，我们使用迭代分布式算法先前开发的在我们的小组独立和自主地操作每个DER在这个环境中。该算法被部署在一个框架内，允许微电网动态地适应运行环境的变化。具体来说，我们考虑一个配备现场光伏发电、部分可削减负荷、电动汽车充电站和电池储能（BES）单元的商业场地。该网站作为一个小型微电网运行，可以参与电网批发市场。我们报告的结果模拟使用真实的数据，展示了能力的优化框架，以动态响应实时外部条件，同时保持所有DER的功能要求。
2014-09-30 math.OC
Surrogate Models in Bidirectional Optimization of Coupled Microgrids
能源转型需要迅速采用可再生能源。除了电网基础设施内的物理变化外，储能设备及其智能操作是应对由此产生的挑战的关键措施，例如，发电量波动很大对于后者，基于优化的控制已经在微电网水平上展示了其潜力。然而，如果考虑耦合微电网的网络，则通常使用包括若干通信回合的迭代优化方案。在这里，我们建议通过使用从径向基函数或神经网络导出的代理模型来取代微电网级别上的优化，以避免这种迭代过程。我们证明了我们的方法的适定性和证明其效率的数值模拟的基础上提供的澳大利亚网格运营商的真实数据。
2019-11-11 math.OC
Saturation-Aware Model Predictive Energy Management for Droop-Controlled Islanded Microgrids
在本文中，我们提出了一种基于极小极大模型预测控制（MPC）的能量管理系统，该系统对可再生能源的进料和负载的不确定性具有鲁棒性。MPC制定包括一个模型的低电平下垂控制与饱和的功率和能量限制的单位。强大的基于MPC的能源管理系统往往不能充分利用可再生能源来保证安全运行。为了减轻这种影响，我们进一步考虑可再生能源的下垂控制。对于下垂控制单元的微电网，我们表明，增强下垂反馈与饱和扩大了可行的控制动作的空间。然而，所得到的控制器需要解决一个混合整数的问题，额外的变量和方程表示饱和。我们推导出一个计算易处理的制定这个问题。此外，我们研究了通过使用饱和下垂，可再生下垂和两者的组合在案例研究中获得的性能。
2021-07-06 cs.SY eess.SY math.OC
A New Efficient Stochastic Energy Management Technique for Interconnected AC Microgrids
将互联微电网与配电系统运行（DSO）合作可以提高运行和可靠性。研究了可再生能源高度渗透的互联微电网的优化运行和调度问题。此外，一个有效的随机框架的基础上的无迹变换（UT）的方法，提出了模型的不确定性与小时的市场价格，小时的负荷需求和DER的输出功率。在能量管理之前，采用新开发的线性化技术对从交流潮流中提取的节点方程进行线性化。所提出的随机问题被制定为一个单目标最优化问题最小化互联AC MG费用函数。为了验证所提出的技术，修改后的IEEE 69节点网络作为测试用例进行了研究。
2018-03-08 math.OC
Co-Optimization Scheme for Distributed Energy Resource Planning in Community Microgrids
具有分布式能源的微电网在各个社区都受到青睐，以降低对公用事业提供的能源的依赖，并减少燃煤电厂的二氧化碳排放。本文提出了一种分布式能源规划的协同优化策略，以最小化总的年化成本，最大限度地节省燃料。此外，所提出的方案有助于社区微电网满足美国能源部（DOE）和州可再生能源授权的要求。采用拉格朗日乘子法，通过满足Karush-Kuhn-Tucker条件来最大限度地节省燃料。利用傅里叶变换和粒子群优化算法，确定分布式能源的合理组合，以降低年化成本。一个社区微电网的案例研究，以测试所提出的方案。为了验证其有效性，经济合理的解决方案，并与HOMER Pro的比较也说明了。
2017-08-03 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
Energy Management System for a Low Voltage Direct Current Microgrid: Modeling and experimental validation
在可再生能源的重要集成的微电网领域，高效和实用的电力存储系统的要求引起直流微电网获得越来越多的关注。然而，发电和负荷消耗的不确定性以及电价的波动要求设计可靠的控制架构和强大的能源管理系统，以提高电能质量及其可持续性，同时最大限度地减少相关成本。本文提出了一种混合的方法，说明了模拟和实验结果的并网直流微电网，其中包括一个光伏电源和电池存储系统。特别强调的是放在微电网的总运营成本的最小化，同时考虑电池退化成本和电价。因此，提出了一个最佳的能量管理系统的能量存储系统调度，并使基于简单的模型的电费最小化。同时，模拟和实验室性能之间的差异突出。
2023-03-13 math.OC
A Convex Approximation for the Tertiary Control of Unbalanced Microgrids
提出了一种三相不平衡微网三级控制的最优化模型。该模型考虑24小时运行，包括可再生能源，储能设备和电网规范限制。潮流方程简化使用最近开发的近似Wirtinger的演算的基础上。对该模型进行了理论和实践的评价。从理论上讲，该模型是凸的，适用于三级控制，因此保证了全局最优值、解的唯一性和内点法的收敛性。从实用的角度来看，该模型是足够简单，在一个小的单板机实现，计算时间低。后者是通过在Raspberry-Pi板上使用CIGRE低电压基准来评估模型的;该模型还在IEEE 123节点配电网测试系统中进行了评估。
2021-06-10 math.OC
Decentralized Multistage Optimization of Large-Scale Microgrids under Stochasticity
微电网被认为是在能源组合中吸收分散的可再生能源的一个相关工具。然而，顺序处理多个随机生产和需求，以及存储，使其管理成为一个微妙的问题。通过考虑微电网，我们增加了另一层复杂性，其中不同的建筑物位于网络的节点处，并通过弧线连接;一些建筑物拥有本地生产和存储能力，并可以与其他建筑物交换其能源盈余。我们制定的问题作为一个多阶段的随机最优化问题，对应于最小化的预期时间总和的运营成本，同时满足能源需求，在每个节点上，所有的时间。由此产生的数学问题具有大规模的性质，表现出空间和时间的耦合。然而，这个问题显示了一个网络结构，使其适合空间分解协调与时间分解方法的混合。我们进行数值模拟的不同规模和拓扑结构的微电网，多达48个节点和64个状态变量。分解方法比最先进的随机对偶动态规划算法更快，并提供更有效的策略。此外，它们几乎与状态维度成线性关系，使它们成为解决更复杂的微电网优化管理问题的有前途的工具。
2021-06-08 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
Saturation-aware robust optimal operation control of microgrids based on minimum-regret optimization
University of Kassel（卡塞尔大学）；TU Berlin（柏林工业大学）
针对高可再生能源渗透率微电网，提出一种结合下垂控制与能量管理系统的分层鲁棒模型预测控制方法，通过最小遗憾优化实现多场景下的最优运行。
2026-05-29 cs.SY eess.SY math.OC
A Distributed Mixed-Integer Framework to Stochastic Optimal Microgrid Control
研究了由储能、发电机、可再生能源、关键和可控负荷组成的微网的分布式控制问题。我们考虑一个随机制定的最优控制问题的微电网，适当地考虑到可再生能源产生的电力的不可预测性。所得到的问题是一个混合线性规划，是NP-难的和非凸的。此外，所考虑的框架的特点是，没有中央单元可以用来执行优化，而是单位必须相互合作，通过相邻的通信。为了解决这个问题，我们诉诸于一个分布式的方法的基础上的原始分解方法。由此产生的算法是能够计算高质量的可行解的两阶段随机最优化问题，我们还提供了一个理论上的约束违反的上界。最后，一个具有大量设备的情况下的Monte Carlo数值计算显示了所提出的分布式控制方法的有效性。数值实验是在生成对抗网络训练的欧盟开源历史数据集上获得的现实场景上进行的。
2021-06-15 cs.SY eess.SY math.OC
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
Incentivizing Energy Trading for Interconnected Microgrids
在本文中，我们研究了互联自治微电网之间的相互作用，并提出了一个联合的能量交易和调度策略。每个互连的微电网不仅调度其本地电力供应和需求，而且还与配电网络中的其他微电网进行能量交易。具体而言，具有过多可再生能源发电的微电网可以与其他电力供应不足的微电网进行交易，以实现互利。由于互联的微电网是自主运行的，它们的目标是优化自身的性能，并期望通过能源交易获得利益。我们设计了一个激励机制，利用纳什讨价还价理论，鼓励积极的能源交易和公平的利益分享。我们通过将讨价还价问题分解为社会成本最小化和交易利益共享两个连续的问题来解决。对于实际的实现，我们提出了一个分散的解决方案，以最小的信息交换开销。基于实际数据的数值研究表明，通过能量交易，互联微电网的总运营成本可以降低高达13.2%，单个参与微电网的成本可以通过能量交易降低高达29.4%。
2016-09-24 cs.GT math.OC
Finite-Control-Set Model Predictive Control (FCS-MPC) for Islanded Hybrid Microgrids
由多个分布式能源（DER）组成的微电网提供了整合可再生能源的有前途的解决方案，例如，太阳能光伏系统。混合AC/DC微电网利用AC和DC电力系统两者的优点。提出了一种基于模糊控制集模型预测控制（FCS-MPC）技术的孤岛多节点混合微网控制策略。通过预测未来状态并在发送切换信号之前确定最优控制动作来加速控制回路。所提出的算法消除了PI、PWM和下垂组件的需要，并且提供1）精确的PV最大功率点跟踪（MPPT）和电池充电/放电控制，2）DC和多个AC总线电压/频率调节，3）DER之间的精确功率共享方案而没有电压或频率偏差，以及4）用于混合微电网的统一MPC设计流程。多个案例研究进行了验证，所提出的方法令人满意的性能。
2018-02-13 eess.SP math.OC
Stochastic Operation of Energy Constrained Microgrids Considering Battery Degradation
可变可再生能源发电渗透率高的电力系统易受低发电时段的影响。保持高可调度发电容量的替代方案是能够利用剩余功率的电能存储，其中电能存储有助于供应的安全性。这样的系统可以被认为是能量受限的，并且电能存储的操作必须平衡操作成本最小化和稀缺风险。在这个问题上，依赖于操作的存储特性，例如能量存储退化是一个复杂的因素。本文提出了一种线性近似的电池充电状态退化，并实现它在一个随机的双动态规划的能量管理模型结合循环退化。退化建模的影响进行了研究，挪威的小型微电网可变的可再生能源发电和有限的可调度发电容量，以及电池和氢存储，以平衡供需。我们的研究结果表明，所提出的策略可以延长预期的电池寿命超过四年相比，天真的随机策略，但可能会导致其他系统资源的退化增加。同样明显的是，一个随机的策略是至关重要的，以保持低风险的稀缺性，在能量受限的系统。
2021-11-05 cs.SY eess.SY math.OC
Approximate Model Predictive Control for Microgrid Energy Management via Imitation Learning
Delft Center for System and Control, TU Delft（代尔夫特系统与控制中心，代尔夫特理工大学）；Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Pretoria（电气、电子与计算机工程系，比勒陀利亚大学）
本文提出基于模仿学习的框架，用于近似混合整数经济模型预测控制，通过神经网络模仿专家控制策略，实现快速实时决策，降低计算时间并提升鲁棒性。
2026-04-27 cs.AI cs.SY eess.SY
A Novel Real-Time Energy Management Strategy for Gird-Friendly Microgrid: Harnessing Internal Fluctuation Internally
通常，微电网发电容量的很大一部分来自可变的可再生资源，这些资源受环境影响很大，并且可以是间歇性的，也可以是随机的。这将导致微电网净负荷的不确定性，并对电网的可靠性产生负面影响。提出了一种两阶段的网络化微网实时能量管理策略，以解决微网内部波动问题，使微网成为电网友好型微网。该策略基于实时调度（RTD）阶段和实时控制（RTC）阶段之间的协调。在RTD阶段，使用模型预测控制（MPC）在当前时间间隔内优化调度微电网资源，同时考虑不久的将来的情况。RTC阶段通过快速作用电池解决微电网内部净负荷波动问题，其目的是在当前调度间隔内维持主电网和微电网之间恒定的联络线功率流。对10种不同的净负荷情景进行的数值模拟可以证明所提出的两阶段能量管理策略的性能，该策略将使微电网能够从大电网运营商的角度在经济调度间隔中作为具有静态电力消耗或生产的可控资产进行操作。
2020-06-20 cs.SY eess.SY math.OC
Predictive Management of Electric Vehicles in a Community Microgrid
将电动汽车充电负荷建模为可延迟负荷，这意味着可以将电力消耗转移到不同的时间窗口以实现各种电网目标。在当地社区的情况下，电动汽车被认为是可控的存储设备在一个全局优化问题，与其他微电网组件，如建筑负荷，可再生能源发电，电池储能系统等，但是，在驱动器的行为的不确定性有巨大的影响微电网运营的成本效益，这还没有充分探讨在以前的文献。在本文中，我们提出了一个预测电动汽车管理策略，在社区微电网，并评估它使用真实世界的数据集的系统基本负荷，太阳能发电和电动汽车充电行为。建立了两阶段运行模型，即第一阶段批发市场参与和第二阶段负荷曲线跟踪，以实现经济有效的电动汽车管理。预测控制策略，包括滚动时域控制，适用于以分散的方式解决能量分配问题。实验结果表明，所提出的方法可以显着降低总的能量成本，并降低总系统负载的斜坡指数高达56.3%。
2018-02-01 eess.SP math.OC
Distributed Frequency and Voltage Control for AC Microgrids based on Primal-Dual Gradient Dynamics
随着发电向可再生能源的逐步转型，分布式能源对电网稳定的影响越来越大。为了让所有参与者共同解决这一具有挑战性的任务，我们提出了一个分布式的，基于模型的和统一的控制器，在交流微电网的频率和电压调节，稳态最优控制的基础上。它不仅统一了频率和电压控制，而且还结合了经典的一级，二级和三级控制层，每个闭环平衡是一个用户定义的费用函数的最小化。通过在相应的最优化问题中将单独的电压极限视为附加约束，不需要电压设定点的上级规范。由于微电网的动态模型具有端口哈密顿结构，因此可以使用移位无源性特性来评估整个系统的稳定性。此外，我们证明了控制器的有效性和鲁棒性对有功和无功功率需求的波动通过数值例子。
2019-12-17 cs.SY eess.SY math.OC
Distributionally Robust Frequency-Constrained Microgrid Scheduling Towards Seamless Islanding
针对微电网非计划孤岛引发的功率失衡与频率安全问题，提出一种分布鲁棒频率约束调度模型，通过协同优化机组组合、频率响应备用及虚拟惯量等，确保系统在非计划孤岛期间的频率安全，并验证了其有效性。
2024-01-07 cs.SY eess.SY math.OC
A survey on modeling of microgrids - from fundamental physics to phasors and voltage sources
University of Leeds（利兹大学）；Tufts University（塔夫茨大学）；Siemens AG（西门子股份公司）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）；Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer technischer Systeme（马克斯·普朗克复杂技术系统动力学研究所）
本文综述了微电网建模的关键特性与组件，从基础物理出发，详细介绍了主要组件的动力学模型，并阐述了标准简化模型的假设条件。
2016-05-17 cs.SY eess.SY math.DS
Dynamic Rolling Horizon-Based Robust Energy Management for Microgrids Under Uncertainty
本文提出一种结合鲁棒优化与滚动时域框架的动态滚动时域模型，通过动态调度工具优化起始时隙，以更好整合不确定性预测与实现，案例研究表明其成本最多降低57%，光伏本地利用率最多提高11%。
2023-07-11 cs.SY eess.SY math.OC
Pricing and Energy Trading in Peer-to-peer Zero Marginal-cost Microgrids
在社区微电网中利用100%可再生能源的努力需要新的能源市场和交易方法，以有效地解决能源供应短缺的时期。在本文中，我们有助于有前途的点对点（P2P）能源交易的方法在两个主要方面：分析一个集中的，福利最大化的经济调度，其特点是最优的价格和分配，和一个新的P2P系统的谈判能源交易，产生物理上可行的，至少弱帕累托最优的结果。我们的主要结果是：1）最优定价不足以诱导带电池的代理采取最优行动，2）一种新的P2P算法来解决这个问题，同时保持私有信息，3）正式证明该算法收敛到集中式解决方案的情况下，两个代理谈判一个单一的时期，以及4）多达10个代理和24个周期的P2P算法性能的数值模拟，其显示其在10秒至100秒的迭代的量级上平均收敛到社会最优值的0.1%内的总福利，随着代理的数量、时间段和总存储容量而增加。
2021-12-22 cs.SY eess.SY math.OC
Bi-level Mixed-Integer Nonlinear Optimization for Pelagic Island Microgrid Group Energy Management Considering Uncertainty
本文提出一种考虑不确定性的远洋海岛微网群双层能量管理框架，上下层分别由微网群运营商和聚合商优化成本与收益，并设计上界紧致迭代算法求解下层混合整数非线性问题，提升了最优性与计算效率。
2023-11-27 cs.SY eess.SY math.OC
