Scheduling of Dynamic Electric Loads Using Energy Storage and Short Term Power Forecasting
在本文中，我们制定了一个优化的方法来安排电力负荷的短期预测随时间变化的电力生产和存储的能力，只有有限的电能。所提出的方法是独特的和通用的，因为它允许调度的电力负载，每个都有自己的动态功率需求在开/关切换，同时还允许规范的最小开/关时间分别为每个负载。该优化方法被制定为一个并行枚举的所有可能的开/关时间的电力负载使用移动时间的方法，其中只需要一个短期的电力生产预测，而在同一时间考虑到电能存储和电力输送的电池系统的约束。结果表明，优化的复杂性（枚举数）是有限的，在短期的电力生产预测和电力负荷的最小开/关时间的数据点的数量。有限的复杂性以及并行枚举允许大量负载的实时操作调度。本文所示的仿真结果表明，相对短期的功率预测曲线可以用来有效地调度动态负荷与各种动态负荷曲线。
2016-07-25 math.OC
Integrated Energy Exchange Scheduling for Multi-microgrid System with Electric Vehicles
电动汽车（EV）可以被认为是微电网中的灵活移动电池存储。对于一个区域中的多个微电网，需要协调充电和放电的调度，以避免多微电网系统和主电网之间的功率交换尖峰。提出了一种将电动汽车作为储能设备的多微电网两阶段能量交换综合调度策略。然后利用若干个代表适当约束条件下边际成本的对偶变量来形成一个更新电价，从而对原电价进行修正。基于此更新的价格信号，提出了一种基于价格的分散调度策略的微电网中央控制器（MGCC）。仿真结果表明，两阶段调度策略降低了系统的电费成本，避免了电池充放电状态之间的频繁转换。该分布式调度策略使每个微网只需解决其局部问题，并将总交换功率限制在安全范围内。
2016-02-24 math.OC
A hybrid Lagrangean metaheuristic for the two-machine cross-docking flow shop scheduling problem
交叉对接是一种物流策略，它最大限度地减少了传统仓库的存储和拣选功能。目的是将货物从入境卡车上卸下，直接装到出境卡车上，很少或根本没有存储。该战略的成功取决于有效的转运业务。本文研究了一个物流配送中心的货车调度问题。该问题被建模为具有优先约束的两台机器流水车间调度问题，目标是最小化最大完工时间。所提出的方法是基于拉格朗日松弛求解的体积算法的时间索引的制定。我们使用多项式时间算法生成有效的上限和下界在一个计算效率高的时间，优于目前的结果，在文献中的小型和大型的实例。
2018-11-17 math.OC
Utility Optimal Scheduling in Energy Harvesting Networks
在本文中，我们展示了如何在只有有限容量能量存储设备的能量收集网络中实现接近最优的效用性能。在这些网络中，节点能够从环境中收集能量。可以收集的能量的量是随时间变化的，并且根据某种概率定律而演变。我们开发了一个\emph{online}算法，称为能量有限的调度算法（ESA），它共同管理的能量，并作出功率分配决定的数据包传输。ESA只需要跟踪网络节点处剩余的能量的量和可收获能量过程的\emph{does not require any knowledge}。我们表明，ESA实现了一个实用程序，是在$O(ε)$的最佳，对于任何$ε>0$，同时确保网络拥塞和所需的能量存储设备的容量是\emph{deterministically}上限的大小$O(1/ε)$。然后，我们还开发了改进的ESA算法（MESA），以实现相同的$O(ε)$接近实用程序的性能，平均网络拥塞和所需的能量存储设备的容量只有$O([\log(1/ε)]^2)$。
2010-12-09 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
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
Sufficient A Priori Conditions for the Linear Relaxation of the Energy Storage Scheduling Problem
本文针对储能调度问题，提出基于充电持续时间等系统特性的新先验条件，保证线性松弛下存在无同时充放电的最优解，并给出可大幅减少二元变量的混合整数线性等价模型。
2025-08-18 cs.SY eess.SY math.OC
Hydrogen Supply Chain Planning with Flexible Transmission and Storage Scheduling
随着可再生能源发电和水电解的成本不断下降，氢气正成为一种越来越有吸引力的能源载体。为H $_{2}$供应链开发建模和决策工具，充分捕捉各种资源的灵活性，对于理解H $_{2}$使用的整体成本竞争力至关重要。为了满足这一需求，我们开发了H $_{2}$供应链规划模型，该模型确定H $_{2}$发电、存储、传输和压缩设施的最低成本组合，以满足H $_{2}$需求，并通过电价与电力系统相结合。我们为H $_{2}$卡车和管道提供灵活的调度，使它们能够同时充当H $_{2}$传输和存储资源，从而在空间和时间上转移H $_{2}$需求/生产。在美国东北部的案例研究结果表明，H $_{2}$传输和存储资源的灵活调度的拟议框架是至关重要的，不仅成本最小化，而且H $_{2}$生产路径之间的电解槽和集中的天然气为基础的生产设施的选择。卡车作为移动存储可以通过提供额外的时空灵活性来响应电价变化，同时满足H $_{2}$需求，从而使电解槽更具竞争力。该模型还提供了一个合理的权衡建模精度和解决方案的时间。
2020-08-17 cs.SY eess.SP eess.SY
Risk-aware stochastic scheduling of multi-market energy storage systems
Imperial College London（帝国理工学院）；BP International Ltd（英国石油国际有限公司）
本文研究了在电力市场中考虑价格不确定性的储能系统调度，采用两阶段随机风险约束方法，通过条件风险价值量化风险，验证了在氢气系统和电池储能系统中，增加风险厌恶程度可显著提高收益，尽管预期收益降低。
2026-05-07 cs.SY eess.SY math.OC
Reconfiguring flexibility in renewable power-to-ammonia systems using molten-salt thermal energy storage in the ammonia synthesis loop: A coordinated electro-hydrogen-thermal scheduling approach
College of Electrical Engineering, Sichuan University（四川大学电气工程学院）；School of Chemical Engineering, Sichuan University（四川大学化学工程学院）；School of Advanced Engineering, Great Bay University（大湾区大学先进工程学院）
本文提出在氨合成循环中引入熔盐热能存储，以解决风能和太阳能间歇性带来的氢气生产波动及氨合成反应器热不稳定问题，通过协调电-氢-热调度提升系统灵活性和经济性。
2026-04-28 cs.SY eess.SY math.OC
Rolling Optimization of Mobile Energy Storage Fleets for Resilient Service Restoration
移动储能系统（MESS）提供了有前途的解决方案，以提高配电系统在移动性和灵活性方面的弹性。提出了一种滚动综合恢复策略，通过协调MESS机群调度、微网资源调度和配电网重构，实现系统总成本最小化。综合战略考虑到运输网络中的道路和分配系统中的分支的损坏和修复。负荷消耗的不确定性和道路和分支的状态建模为情景树，使用蒙特卡罗模拟方法。采用随机多层时空网络技术对MESS的运行策略进行建模。采用滚动优化框架对系统损伤进行动态更新，将预测期内各时段的协调调度问题表示为具有时空约束和运行约束的两阶段随机混合整数线性规划问题。该模型在两个综合测试系统上进行了验证，一个是苏福尔斯交通网络和4个33节点配电系统，另一个是新加坡交通网络为基础的测试系统连接6个33节点配电系统。结果表明，有效的MESS移动性，以提高分销系统的弹性，由于移动和固定资源的协调。
2019-09-21 math.OC
Electric Vehicle Scheduling and Vehicle-to-Grid Integration in Microgrids
Operations Research and Information Engineering, Cornell Tech（康奈尔科技分校运营研究与信息工程系）；Jacobs Technion-Cornell Institute, Cornell Tech and Technion - IIT（雅各布泰康-康奈尔学院，康奈尔科技分校和以色列理工学院）；Electrical and Computer Engineering, Cornell Tech（康奈尔科技分校电气与计算机工程系）
本文针对军事微电网中电动卡车车队的行驶与充放电调度问题，扩展经典车辆调度模型并引入车网互动能力，利用列生成方法高效求解，证明该方案可显著降低燃油消耗、提升可再生能源利用率并带来经济与运营效益。
2026-10-06 math.OC
Charging Scheduling of Electric Vehicles with Local Renewable Energy under Uncertain Electric Vehicle Arrival and Grid Power Price
在本文中，我们考虑的延迟最优充电调度的电动汽车（EV）在充电站与多个充电点。充电站配备可再生能源发电装置，也可以从电网购买能源。考虑了电动汽车到达的不确定性、可再生能源的不确定性和电网电价的变化，并将其描述为独立的马尔可夫过程。同时，每个EV的充电能量是随机的。目标是在长期成本约束下，最小化电动汽车的平均等待时间。提出了将EV排队转化为充电需求排队的排队映射方法，并证明了两个排队平均长度最小化之间的等价性。然后重点研究了在长期费用约束下，收费需求排队平均长度的最小化问题。我们提出了一个马尔可夫决策过程（MDP）的框架来研究这个调度问题。系统状态包括充电需求队列长度、充电需求到达、可再生能源的蓄电池中的能量水平、可再生能源到达和电网电价。此外，充电需求的数量和分配的能量从蓄电池组成的二维策略。我们得到了最优策略的两个必要条件。此外，我们讨论了减少的二维政策的收费需求的数量。我们给出了系统状态的集合，分别为无需求收费和尽可能多的需求收费是最优的。最后，我们研究了所提出的激进的政策和保守的政策数值。
2013-01-11 math.OC
Codes Can Reduce Queueing Delay in Data Centers
在本文中，我们量化了多少代码可以减少存储系统中的数据检索延迟。通过结合一个简单的线性码与一种新的请求调度算法，我们称之为块一调度（BoS），我们分析表明，它是可能的，以减少数据检索延迟高达17%，目前流行的基于复制的策略。尽管在这项工作中，我们重点关注存储系统存储单个内容的简化设置，但开发的方法可以应用于具有多个内容的更通用设置。研究结果还为数据中心和内容分发网络中存储系统的设计提供了有见地的指导。
2012-02-07 cs.NI math.OC
An Online Scheduling Algorithm for a Community Energy Storage System
在本文中，我们考虑了一个社区储能（CES）系统，该系统由各种电力消费者共享，他们希望在给定的时间跨度内对CES进行充电和放电。我们研究的问题所面临的经理这样的CES谁必须安排充电，放电，和容量预留众多的用户。此外，我们考虑了CES充电/放电请求以在线方式到达并且CES管理者必须立即分配充电功率和能量容量以满足请求或完全拒绝请求的情况。消费电子产品经理的目标是最大限度地提高消费电子产品的所有用户获得的总价值，同时考虑消费电子产品的操作限制。我们讨论了一个算法，名为\textsc{CommunityEnergyScheduling}，作为一个定价机制的基础上在线的原始-对偶优化的CES经理的问题的解决方案。在线算法实时估计双变量（价格），以便在请求到达时立即分配或拒绝请求。此外，所提出的方法促进充电和放电取消以减少CES在流行时间的使用，并且能够处理源自用户净负载模式的随机性和天气不确定性的充电/放电请求的固有随机性。此外，我们能够表明，该算法是能够处理任何adversarially选择的请求序列，并将始终产生总福利的因素1/a的离线最佳福利。
2022-03-13 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Battery Charge Scheduling For Revenue Stacking Under Operational Constraints Via Energy Arbitrage
Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院）；LIX CNRS, École polytechnique（法国国家科学研究中心第六实验室，巴黎综合理工学院）；DEIF Wind Power Technology（DEIF风力发电技术）
本文提出了一种混合整数线性规划模型，用于在日前市场通过能源套利实现考虑运营约束的电池充电调度以实现收益叠加。
2023-05-08 cs.CE math.OC
Hierarchical Distributed EV Charging Scheduling in Distribution Grids
本文提出了一种由两个迭代过程组成的分层分布式方法来求解配电网中的电动汽车充电优化调度问题。在该方法中，配电系统运营商（DSO）的目标是降低电网损耗，同时满足潮流约束。这是通过基于共识的迭代过程与位于电网总线的EV聚合器（Aggs）来实现的。配备电池能量存储（BES）的聚合器的目标是通过BES和EV的最优控制来降低其电力成本。由于Aggs的最优化问题通过增加电动汽车的数量而增加了维度，他们通过与客户的另一个迭代过程解决了问题。该过程是可实现的，利用该问题的数学性质和重写Aggs的最优化问题的\textit{sharing problem}，这是有效地解决了乘子的交替方向法（ADMM）。为了验证该方法的性能，所提出的方法被应用到IEEE-13节点系统。
2019-03-27 math.OC
Simultaneous mixed-integer dynamic scheduling of processes and their energy systems
日益波动的电力价格使得生产过程及其能源系统需要同步调度优化。同时调度需要考虑过程动态和二进制开/关的决定，在能源系统中，导致具有挑战性的混合整数动态最优化问题。我们提出了一个有效的调度配方由三个部分组成：一个线性规模桥接模型的闭环过程输出动态，数据驱动模型的过程能源需求，和一个混合整数线性模型的能源系统。过程动态离散配置产生的混合整数线性规划（MILP）制定。我们应用进度安排法的三个案例研究：多产品反应器，一个单一的产品反应器，和一个单一的产品蒸馏塔，证明适用于多输入多输出过程。对于前两个案例研究，我们可以将我们的方法与非线性最优化进行比较，并捕获82%和95%的改进。MILP公式实现优化运行时间足够快的实时调度。
2022-03-02 math.OC
Centralized Recursive Optimal Scheduling of Parallel Buck Regulated Battery Modules
针对由不同开路电压和电池阻抗特性的并联电池模块组成的电池系统，提出了一种集中递归优化进度安排法。这种电池系统的示例可以在二次使用、可更换或再利用的电池系统中找到，其中具有不同充电或老化特性的电池被组合以产生更大的存储容量。本文提出的方法利用电池管理系统（BMS）中降压调节器的可用性来计算各个模块的最佳电压调整，以最大限度地减少并联电池模块之间杂散电流的影响。我们提出的方法递归地计算最佳电流调度，平衡（等于）每个模块电流，并最大化总总线电流，而不违反任何电池模块的操作约束。递归实现保证了电池模块操作参数随着电池组充电（放电）或老化而改变时的稳健操作。为了验证该方法在实际电池系统中的性能，建立了3个并联电池模块的实验装置。实验结果验证了该方法的可行性，并显示了该进度安排法在实际电池应用中的优势，尽管每个模块可能具有不同的阻抗、开路电压和充电参数。
2017-09-11 math.OC
Polyhedral Relaxations for Optimal Pump Scheduling of Potable Water Distribution Networks
经典的水泵调度或最优水流量（OWF）问题的水分配网络（WDN）的最小化的成本的功耗在一个固定的时间范围内为一个给定的WDN。在其确切的形式，OWF是一个计算上具有挑战性的混合整数非线性规划（MINLP）。它是复杂的非线性等式约束模型的网络物理，离散变量模型的操作控制，和跨时间的约束模型的变化存储设备。为了解决计算的挑战，OWF，本文开发了原来的MINLP紧多面体松弛，推导出新的有效的不等式（或削减）使用对偶理论，并实现了新的优化为基础的约束收紧和削减生成程序。每种新方法的有效性进行了严格的评估，通过测量经验的改进OWF的原始和双重界限超过45个文献的情况。评估表明，我们的松弛改进，模型增强技术，以及精心选择的多面体松弛分区方案可以大大提高OWF原始和对偶边界，特别是与不利用这些新方法的类似基于松弛的技术相比。
2022-08-06 math.OC
Cost-Optimal Power-to-Methanol: Flexible Operation or Intermediate Storage?
本文通过建立含电池与储氢的电转甲醇工厂模型并求解联合设计与调度优化问题，揭示了灵活运行和储氢在降低甲醇生产成本中的关键作用。
2023-05-25 math.OC
Resilient Load Restoration in Microgrids Considering Mobile Energy Storage Fleets: A Deep Reinforcement Learning Approach
Interdisciplinary Graduate School, Nanyang Technological University Singapore（南洋理工大学跨学科研究生院（新加坡））；School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University Singapore（南洋理工大学电气与电子工程学院（新加坡））
移动储能系统（MESS）提供了移动性和灵活性，以增强配电系统的弹性。本文提出了一个马尔可夫决策过程（MDP）制定的综合服务恢复策略，协调调度的MESS和微电网的资源调度。考虑了负荷消耗的不确定性。深度强化学习（DRL）算法被用来解决MDP优化调度。具体地说，双延迟深度确定性策略梯度（TD 3）被应用于训练深度Q网络和策略网络，然后训练好的策略可以以在线方式部署，以同时执行多个动作。所提出的模型被证明在一个集成的测试系统与苏福尔斯交通网络连接的三个微电网。仿真结果表明，移动和固定的能量资源可以很好地协调，以提高系统的弹性。
2020-03-27 cs.LG cs.SY eess.SY
Sharing Energy Storage Between Transmission and Distribution
本文讨论了如何最好地协调，或“堆栈”，缺乏集中的市场系统中的储能服务的问题。具体来说，它的重点是如何协调传输级拥塞缓解与本地，分配级目标。我们描述并展示了一个统一的通信和优化框架，执行这种协调。拥塞缓解问题公式化采用加权$\ell_{1}$ -范数目标。该方法确定一组校正动作，即，能量存储注入和常规发电调节，其最小化与计划时间表的所需偏差。为了执行这一协调框架，我们提出了两个案例研究。第一个是基于3总线测试系统，第二个是对美国太平洋西北地区的现实代表。结果表明，调度方法提供了拥堵缓解，节约成本，并改善可再生能源的整合。大规模的案例研究为与华盛顿大学、斗山电网技术公司、斯诺霍米什县PUD和邦纳维尔电力管理局合作进行的现场演示设计提供了信息。演示的目的是测试调度框架在具有真实储能资产的生产环境中的可行性。演示结果与计算机模拟一致。
2019-01-10 cs.SY eess.SY math.OC
Theoretical and Practical Aspects of the Linear Tape Scheduling Problem
几十年来，磁带一直作为存储数字数据的手段发挥着关键作用，其无与伦比的成本效益仍然使其成为媒体和娱乐等多个行业的首选技术。磁带现在主要用于冷存储，因此，为这些设备定制的读请求的调度算法的研究在很大程度上被忽视的文献。在这篇文章中，我们研究的线性磁带调度问题（LTSP），其中与存储在一个单一的磁道磁带上的文件相关的读取请求应安排的方式，所有响应时间的总和最小化。LTSP与经典的组合优化问题有许多相似之处，如旅行修理工问题和限制在真实线路上的打电话乘车问题;然而，现实世界场景的结构特性和严格的时间限制约束的显着差异使LTSP本身具有挑战性和有趣性。在这项工作中，我们研究了几个属性和算法的LTSP和它的一些扩展。结果允许3-近似算法的LTSP和有效的精确算法的一些特殊情况下的识别。我们还表明，LTSPR，版本的问题与异构发布时间的请求，是NP完全的。OLTSP，LTSPR的在线扩展，不承认C-竞争算法的任何常数因子C，但我们仍然引入了一个算法的问题，并通过广泛的计算实验合成和现实世界的数据集，所提出的策略的不同实施例的计算效率和超额执行的数量级的算法目前正在使用的现实世界的磁带文件系统。
2018-10-21 cs.DS 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
Algorithms for Shipping Container Delivery Scheduling
针对Haleon供应链中的配送问题，提出“集装箱交付调度问题”，通过开发顺序/嵌套批处理与准时/延迟容忍调度策略的算法，实现转运与库存成本权衡，并证明其难度及渐近紧的2-近似比。
2023-06-30 cs.DS math.OC
Exact aggregate models for optimal management of heterogeneous fleets of storage devices
未来的电网将需要大量的存储设备，这些设备能够调度其充电/放电曲线，以便通过与可再生能源的可用性同步改变吸收时间来实现较低的峰值需求并减少能源账单。这样的车队的最佳管理需要大规模的优化问题，更好地处理在一个分层的方式，通过集群在一起的各个设备到车队。利用最近的结果特征的集合的总需求配置文件的异构车队的充电（或，分别，放电）设备，我们提出了一种方法来实现最优性，在一个单位的承诺问题，通过采用一个简化的配方与一些约束的车队，规模线性的时隙考虑的数量，是独立的车队的大小。这是值得注意的，因为它表明，在适当的条件下，任何规模的异构舰队可以有效地作为一个单一的存储单元。
2021-11-03 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic Routing and Scheduling Policies for Energy Harvesting Communication Networks
本文研究了能量收集通信网络中的联合路由调度问题。我们的政策，这是基于随机次梯度方法的对偶域，作为一个能量收集变量的随机家庭的背压算法。具体来说，我们提出了两种策略：（i）随机背压与能量收集（SBP-EH），其中节点的路由调度决策是由与其队列稳定性约束相关的拉格朗日乘子与其邻居的拉格朗日乘子之间的差异决定的;以及（ii）具有能量收集的随机软背压（SSBP-EH），一种改进的算法，其中路由调度决策具有概率性质。对于这两种政策，我们表明，给定可持续的数据和能量到达率，在所有网络节点的数据队列的稳定性得到保证。数值结果证实了稳定性的保证，并说明了我们的政策提供的性能方面的最小差距，经典的工作与无限的能源供应。
2017-11-02 cs.IT math.IT math.OC
Adversarially and Distributionally Robust Virtual Energy Storage Systems via the Scenario Approach
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Polytechnic of Bari（巴里理工大学）；Technical University of Delft（代尔夫特理工大学）
本文提出一种数据驱动的调度框架，通过停车场管理者与零售商互动，提供虚拟能源存储服务，并在不确定的电动车离场和电池状态限制下，实现经济性能与操作安全性的平衡。
2026-04-09 cs.LG cs.SY eess.SY
