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
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
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
Minimizing Risk of Load Shedding and Renewable Energy Curtailment in a Microgrid with Energy Storage
我们考虑一个微电网随机负载实现，随机可再生能源生产，和一个储能单元。电网控制器提供微电网应该呈现给主电网的总净负荷轨迹，并且如果需要，微电网必须施加甩负荷和可再生能源削减以满足该净负荷轨迹。微电网控制器试图操作本地能量存储单元以最小化在有限时间范围内的负载削减和可再生能源削减的风险。我们将优化存储单元的操作的问题表述为有限阶段动态规划问题。我们证明了能量存储的多阶段目标函数在每个阶段的电池充电状态下是严格凸的。最优决策的唯一性在一些额外的假设下被证明。从而得到最优策略。仿真结果表明了储能器在减少切负荷和减少RE削减方面的有效性。
2016-11-28 math.OC
A Comprehensive Methodology for Volt-VAR Optimization in Active Smart Grids
研究了有源智能电网中的电压无功优化问题。主动智能电网配备了分布式发电机、分布式存储系统和允许拓扑重构的联络线开关。在本文中，联合操作的遥控开关，存储单元，有载分接开关，并联电容器制定了一天前的操作计划。建议的VVO问题的目标是最小化系统中的预期有功功率损耗，并制定为一个混合整数二次规划。通过一阶马尔可夫链模型来描述风力发电的随机性。一个33节点，12.66千伏主动智能电网使用的智能电表和风力涡轮机的真实数据的数值结果，并比较各种测试情况。
2016-09-29 math.OC
Power System Dispatch with Marginal Degradation Cost of Battery Storage
电池储能对于未来的智能电网至关重要。不可避免的电池退化使得电池寿命不稳定并且高度依赖于电池调度，并且因此引起机会成本。本文严格推导了用于电力系统调度的蓄电池边际退化成本。推导出的最优边际退化成本是时变的，以反映金钱的时间价值和电池的功能衰退，并采取的形式是一个恒定的值除以折扣因子加上一个与电池的健康状态有关的术语。在案例研究中，我们展示了退化的最优边际成本的演变，对应于最优的长期调度结果。我们还表明，退化的最佳边际成本取决于电网中发电的边际成本。
2020-06-09 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
Degradation-based Energy Management for Microgrids in the Presence of Energy Storage Elements
针对含储能元件的微电网，提出电池退化感知的模型预测能量管理策略，经舰船电力系统等仿真验证，旨在提升电网稳健性与抗风险能力。
2025-03-25 math.OC
Optimal Real-Time Coordination of Energy Storage Units as a Voltage-Constrained Game
随着越来越有利的经济性和不同电网服务的捆绑，储能系统（ESS）预计将在整合可再生能源发电方面发挥关键作用。这项工作考虑了位于配电网的不同总线的客户所拥有的ESS的协调。客户参与频率调节并体验随着总需求而增加的能源价格。充电决策由于电池动态而跨时间耦合，并且由于竞争性定价和电压调节约束而跨网络节点耦合。最大化每个用户的经济效益，同时保持在允许的范围内的电压幅值在这里提出作为一个网络的约束对策。分析表明，存在一个广义纳什均衡，并可以表示为一个凸的，但无限时间范围的聚合最优化问题的最小值。为了获得一个实际的解决方案，采用李亚普诺夫优化方法设计一个实时的计划，提供可行的收费决策与性能保证。该方法通过一种新的加权用户成本，提高了标准的李雅普诺夫技术。通过明智地利用物理网格响应，分布式实现的实时求解器也被设计。新的算法设计的功能进行了验证，使用现实数据集上的数值测试。
2018-05-29 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
Optimization of Closed-Loop Pumped-Storage Hydropower Siting
PSR, Rio de Janeiro, Brazil（PSR）
针对可再生能源并网的电网挑战，提出HERA-S框架优化闭环抽水蓄能选址，经里约热内卢案例验证可提升预可行性规划敏捷性。
2026-08-27 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
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
Exploring the Optimal Size of Grid-forming Energy Storage in an Off-grid Renewable P2H System under Multi-timescale Energy Management
College of Electrical Engineering, Sichuan University（四川大学电气工程学院）；Department of Electrical Engineering, Tsinghua University（清华大学电机工程系）
本文针对离网可再生能源电转氢系统，提出多时间尺度能源管理框架，经迭代搜索确定最优网侧型电池储能容量，案例研究及敏感性分析给出相关参数建议以降低成本。
2026-08-04 cs.SY eess.SY math.OC
Probabilistic Energy Management for Building Climate Comfort in Smart Thermal Grids with Seasonal Storage Systems
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
本文提出一种概率能源管理框架，用于在存在两种不确定性（私人和共同）的情况下，通过含水层热能储存系统实现建筑气候舒适性。通过开发大规模随机混合动力学模型，预测互联建筑气候舒适性系统网络中的热能不平衡，并通过扩展鲁棒随机方法解决多机会约束问题。
2018-05-14 cs.SY eess.SY math.OC
Depreciation Cost is a Poor Proxy for Revenue Lost to Aging in Grid Storage Optimization
针对电网储能套利调度中折旧成本无法准确反映老化收入损失的问题，揭示目标函数成本选取原理，提出移动平均滤波法估算退化成本，可更好捕捉峰值收入。
2024-03-15 cs.SY eess.SY math.OC
A slot-based energy storage decision-making approach for optimal Off-Grid telecommunication operator
Inria, ARGO（法国国家信息与自动化研究所，ARGO 团队）
本文提出了一种基于槽的MDP模型，用于离网电信运营商在维持基础设施运行和最大化能源销售收益之间的最优决策。
2024-12-02 cs.NI cs.SY 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
Sizing Grid-Connected Wind Power Generation and Energy Storage with Wake Effect and Endogenous Uncertainty: A Distributionally Robust Method
针对风电与储能容量配置问题，本文提出考虑尾流效应和内生不确定性的双目标分布鲁棒优化模型，通过基于最小利普希茨常数的近似方法转化求解，验证了考虑尾流效应的必要性与方法有效性。
2023-06-12 cs.SY eess.SY math.OC
Evaluation of Temporal Complexity Reduction Techniques Applied to Storage Expansion Planning in Power System Models
可再生能源的份额不断增长，使优化的功率流在电力系统模型计算更加复杂，由于广泛分布的天气依赖发电。本文评估了两种方法，以减少时间复杂性的电力传输网络模型与存储扩展规划。降阶技术的目标是加速电网模型的线性最优潮流的计算。这是通过选择少量的代表性时间段来代表一整年来实现的。为了选择有代表性的时间段，使用分层聚类将按时间顺序排列的相邻小时或独立分布的耦合日聚集到时间序列的聚类中。通过目标值的误差和计算时间的减少来评价聚合效率。进一步分析了优化过程中网络规模和并行计算效率的影响。作为一个测试案例，传输电网的最北端的德国联邦州石勒苏益格-荷尔斯泰因州的情况下，对应于2035年被认为是。所考虑的情景的特点是安装的可再生能源的比例很高。
2020-02-25 cs.SY eess.SY math.OC
Unleashing the full potential of the North Sea -- Identifying key energy infrastructure synergies for 2030 and 2040
本研究以北海为典型区域，基于2022版TYNDP数据构建能源系统模型，分析比较电网扩容、电力储能、低碳氢相关措施单独及组合的减排与降本潜力，明确不同措施的价值与最优组合方案。
2024-11-01 econ.GN math.OC q-fin.EC
Stochastic Dynamic Pricing for EV Charging Stations with Renewables Integration and Energy Storage
研究了电动汽车充电服务商的随机动态定价和能量管理策略问题。在可再生能源集成和储能系统存在的情况下，电动汽车充电服务提供商必须处理多种不确定性-充电需求波动，可再生能源发电的固有不确定性，以及批发电价波动。我们的工作背后的动机是为充电服务提供商提供指导方针，以确定适当的充电价格和管理电力，以平衡提高盈利能力，提高客户满意度和减少对电网的影响的竞争目标，尽管存在这些不确定性。我们提出了一个新的度量评估对电网的影响，而不解决完整的潮流方程。为了保护服务提供商免受严重的财务损失，在模型中纳入了利润保障。采用随机动态规划（SDP）算法和贪婪算法（基准算法）两种算法推导电价和购电政策。导出了多目标优化的Pareto前沿。仿真结果表明，使用SDP算法可以获得高达7%的利润增益比使用贪婪算法。此外，我们观察到充电服务提供商能够通过定价信号重塑时空充电需求，以减少对电网的影响。
2018-01-07 econ.EM eess.SP math.OC
Modeling, scientific computing and optimal control for renewable energy systems with storage
本文提出了可再生能源系统与存储模型，并考虑其最优操作。我们使用随机微分方程对风能和太阳能发电进行建模和仿真，并使用电池、热存储和水电解对所产生的电力进行存储。我们制定了一个经济的最优控制问题，以最有效的方式控制系统的范围内，同时满足电网的电力需求。部署多个存储系统可以提高可再生能源系统的灵活性和可靠性。
2022-12-17 cs.SY eess.SY math.OC
