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
Distributed optimization decomposition for joint economic dispatch and frequency regulation
经济调度和频率调节通常被视为电力系统中根本不同的问题，因此通常被单独研究。在本文中，我们框架和研究的联合问题，共同优化慢时间尺度的经济调度资源和快时间尺度的频率调节资源。我们展示了如何将联合问题分解为慢和快的时间尺度子问题，而不损失最优性，这些子问题分别具有吸引人的解释，如经济调度和频率调节问题。我们使用分布式频率控制算法来解决快速时标子问题，该算法在瞬态过程中保持网络的稳定性。我们解决了慢时间尺度子问题，使用一个有效的市场机制，协调与快时间尺度子问题。我们研究的IEEE 24节点可靠性测试系统的分解的性能。
2016-05-25 math.OC
Implementation of the AC-based economic dispatch in the Russian electricity market
俄罗斯电力批发市场自2006年开始以目前的形式运作。其独特之处在于基于AC的经济调度模型是市场应用的基础。开发并实现了日前和平衡市场应用的解决方案。现在它被俄罗斯能源系统的商业运营商和系统运营商所采用。实践证明，它是一种充分、可靠的调度市场技术
2017-11-02 math.OC
An Efficient MILP Formulation of Economic Dispatch with Adjustable Transformer Ratio and Phase Shifter
本文将Transformer变比可调和移相器可调的经济调度问题与输电线路一起建立了一个广义支路模型。所产生的非线性部分，然后精确线性化使用分段线性技术，使导出的ED问题计算易处理。基于改进IEEE系统的算例表明了该方法对提高电力系统运行效率和灵活性的有效性。
2019-11-05 math.OC
Storage Degradation Aware Economic Dispatch
在本文中，我们制定了一个循环成本意识的经济调度问题，共同优化发电和存储调度，同时考虑到基于周期的存储退化成本。我们的方法利用雨流循环计数算法来量化存储退化的每个充电和放电半周期的基础上，其深度。我们表明，派遣是最佳的个人参与者的意义上，它最大限度地提高发电机和存储单元的利润，价格采取的假设。我们进一步提供了一个条件下，最优存储响应是唯一的给定的市场出清价格。使用纽约独立系统运营商（NYISO）的数据模拟说明了优化框架。特别是，他们表明，发电为中心的调度，不考虑存储退化是不足以保证存储的盈利能力。
2021-10-10 math.OC
A General Economic Dispatch Problem with Marginal Losses
考虑线路损耗的标准经济调度问题是非凸经济调度问题的线性逼近，该非凸经济调度问题通过固定电压幅值并假设有功功率和无功功率解耦来制定。本文阐述和分析了一般的非凸经济调度问题，结合和推广的虚拟节点需求（FND）模型，在松弛总线独立的制定，提供了洞察到标准的公式，指出常用的，但不必要的假设，并得出适当的选择“调整参数”。“损失分配的正确选择是将每条传输线的一半损失分配给相邻的总线，证明了文献中的方法。线约束的电压角差限制的形式提出，并证明相当于各种其他线路的限制，包括电流大小限制和中线潮流限制。制定的一般经济调度问题与边际损失一致的模型流量和损失近似，结果近似正确的结果，并被证明是参考总线独立。这个问题的各种近似比较使用现实的大型传输网络测试案例。
2018-11-15 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
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
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
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
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
Coordinated Multi-area Economic Dispatch via Critical Region Projection
提出了一种多区域电力系统协调经济调度方法。该方法以边界相位角为耦合变量，利用了由主动约束和非主动约束定义的局部问题中的临界区域的结构。对于由协调器给出的固定边界状态，局部算子计算包含边界状态的临界区域的系数和最优费用函数的系数，然后将它们传送到协调器，协调器进而优化边界状态以使总成本最小化。该算法通过局部算子和协调器之间的迭代，在有限步内收敛到全局最优解，并且需要有限的信息共享。
2016-06-13 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
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
Learning Optimization Proxies for Large-Scale Security-Constrained Economic Dispatch
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
安全约束经济调度（SCED）是输电系统运营商（TSO）在保证电网可靠运行的同时，实时清除能源市场的基本优化模型。在运营不确定性日益增加的背景下，由于可再生发电机和分布式能源的渗透率增加，运营商必须持续实时监控风险，即，他们必须快速评估系统在负载和可再生能源生产的各种变化下的行为。不幸的是，考虑到实时操作的严格约束，系统地解决每个这样的场景的优化问题是不实际的。为了克服这一限制，本文提出学习SCED的优化代理，即，一个机器学习（ML）模型，可以在毫秒内预测SCED的最佳解决方案。受MISO市场清算优化的原则分析的启发，本文提出了一种新的ML管道，解决了学习SCED解决方案的主要挑战，即，负荷、可再生能源产出和生产成本的可变性，以及承诺决策的组合结构。一种新的分类，然后回归架构，还提出了进一步捕捉SCED解决方案的行为。法国传输系统的数值实验报告，并证明该方法的能力，在一个时间框架内，是兼容的实时操作，准确的优化代理，产生相对误差低于$0.6\%$。
2021-12-27 cs.LG cs.SY eess.SY
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Self-Certifying Primal-Dual Optimization Proxies for Large-Scale Batch Economic Dispatch
NSF AI Institute for Advances in Optimization, Georgia Institute of Technology（美国国家科学基金会人工智能优化研究所，佐治亚理工学院）
本文提出一种自证型混合求解器，结合对偶理论和经典求解器，实现可解释的速度-最优性权衡，通过改进训练方法提升效率，实验显示在大规模传输系统中具有高可扩展性。
2026-04-10 cs.AI cs.LG math.OC
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
Real-Time Risk Analysis with Optimization Proxies
针对传统电力系统风险评估速度慢无法满足实时运行的问题，提出基于优化代理的风险评估方法，结合自监督学习与端到端可行架构实现毫秒级预测，经大型系统实验验证了可扩展性与准确性。
2023-10-04 math.OC
Risk-Aware Management of Distributed Energy Resources
高风能渗透率严重挑战了当前和未来电力系统的经济调度。电网中的每一条母线都必须实现供需平衡，同时考虑到输电线路的额定值和可再生能源的随机性。针对这一目标，本文提出了一种网络约束下的经济调度方法。考虑到可再生能源预测的不确定性，确定风电场时间表，以便它们可以以规定的概率通过输电网络进行传输。考虑到风力发电预测的分布是很少知道的，和/或不确定性可能会产生非凸的可行集的电力调度，采用蒙特卡罗抽样的情景近似技术。在利用直流最优潮流（OPF）的结构，一个无分布的凸问题公式推导出其复杂性尺度以及与风预测样本量。这种新方法的有效性进行评估后，包括从7个风电场的实际运行数据超过IEEE 30节点电网基准。
2013-05-27 math.OC
