Control Strategies for Microgrids with Renewable Energy Generation and Battery Energy Storage Systems
在这份报告中，提出了几种可再生能源和电池储能系统的微电网控制策略。可再生能源具有减少全球碳排放的潜力，但可再生能源的固有可变性和不稳定性阻碍了可再生能源的更高渗透率。这推动了由可再生能源供应的微电网的发展。通过对储能单元的适当控制和与能源市场的通信，可以调节不可调度的能量，以降低电网运行中的电力调度难度。电池储能系统（BESS）被广泛用于使可再生能源更可控和按需使用。通过适当的预测技术和控制算法，BESS可以存储部分产生的可再生能源，并在不同时期提供一些存储的能量，从而使实际调度的功率能够满足所需的运行标准。本报告中介绍的控制算法旨在最大限度地提高微电网的利润并最大限度地降低能源成本，这需要可再生能源，温度，电价和负载需求的预测数据。
2019-11-05 cs.SY eess.SY
Co-optimization of Battery Routing and Load Restoration for Microgrids with Mobile Energy Storage Systems
移动储能系统（MESS）提供了极大的操作灵活性，以增强配电系统在紧急情况下的弹性。这些单元的最佳布置和大小对于快速恢复削减的负载至关重要。在本文中，我们提出了一个模型，在微电网的负荷恢复，同时优化所需的MESS路由相同。该模型被制定为一个混合整数二阶锥规划，考虑充电状态和电池容量的上下限的演变。在IEEE 123节点基准系统上的仿真结果验证了该模型的有效性。
2022-05-24 cs.SY eess.SY
Mitigation of Cyberattacks through Battery Storage for Stable Microgrid Operation
在本文中，我们提出了一种缓解方法，利用电池储能系统（BESS）资源与微电网（MG）辅助服务协调，以维持电力系统在网络攻击期间的运行。MG代理的控制以分布式方式实现，并且一旦检测到行为不端的代理，MG的模式监督控制器（MSC）就隔离受损的代理并启动自愈过程以支持功率需求并恢复受损的代理。我们的研究结果证明了所提出的攻击缓解策略的实用性，以及如何使用BESS协同提高网格弹性。模拟加拿大城市基准分布模型的修改版本。
2022-09-08 cs.SY eess.SY
Generalized Stochastic Dynamic Aggregative Game for Demand-Side Management in Microgrids with Shared Battery
本文针对带共享电池的微电网需求侧管理问题，构建带机会约束的广义随机动态聚合博弈模型，研究不确定性下的纳什均衡特性，仿真验证该随机方法优于确定性方法。
2023-10-10 cs.SY eess.SY
A Neural Network-Based Energy Management System for PV-Battery Based Microgrids
提出了一种基于神经网络的分布式电源能量管理系统（NN-EMS）。随机和不均匀的辐照导致不均匀的PV输出，这导致DG的电池之间的不均匀的荷电状态（SoC）。这种影响可能会导致SoC的差异随着时间的推移而显著增加，导致一些电池达到其SoC极限。这些电池将不再能够控制形成DG的混合电网的直流链路。建议的神经网络EMS确保SoC的平衡，通过学习最佳的状态动作映射使用的最优潮流（OPF）的输出。训练数据集已通过执行基于混合整数线性规划的最优潮流为下垂的岛屿微电网考虑实际的发电负荷配置文件。所得到的NN-EMS控制器继承了最优状态和网络行为的信息。与传统的时间提前集中式方法相比，所提出的策略不需要准确的发电负荷预测。此外，它还可以响应于光伏功率的变化，在近实时，而不求助于解决一个OPF。建议的神经网络EMS控制器已通过案例研究CIGRE LV微电网包含光伏电池混合DG进行了验证。所提出的概念也可以扩展到综合分散控制器，可以相互合作，以实现一个全球性的目标，而无需通信。
2022-06-14 cs.SY eess.SY
Short-term Operational Planning Problem of the Multiple-Energy Carrier Hybrid AC/DC Microgrids
研究了多能载交直流混合微电网的短期运行问题。混合微电网由交流和直流部分组成，通过逆变器和天然气网络连接。微电网包括光伏（PV）单元、风力涡轮机（WT）、电池存储单元和燃气微型涡轮机。形成混合整数线性规划，以最小化微电网的总成本，包括天然气供应成本，损失的负载和电池退化成本的价值。本案例研究探讨了逆变器特性和管道容量的重要性。
2020-12-23 cs.SY eess.SY
Long-Term Energy Management for Microgrid with Hybrid Hydrogen-Battery Energy Storage: A Prediction-Free Coordinated Optimization Framework
针对含氢-电池混合储能的微电网长期能量管理，提出无预测两阶段协调优化框架，结合核回归与自适应虚拟队列OCO算法，实现次线性动态遗憾并显著降本减失负荷。
2024-07-31 cs.SY eess.SY math.OC
A Security-Constrained Optimal Power Management Algorithm for Shipboard Microgrids with Battery Energy Storage System
本文针对含柴油发电机和电池储能的船舶微电网，提出一种基于混合整数线性规划的安全约束最优功率管理算法，实现机组组合与功率调度，在保障防停电能力的同时最大化燃油节省。
2023-04-07 cs.SY eess.SY
A Two-Layer Framework with Battery Temperature Optimal Control and Network Optimal Power Flow
电池储能是微电网的重要组成部分。电池的工作温度是一个重要因素，因为高温条件通常会增加损耗，缩短使用寿命，甚至可能导致火灾。因此，在操作期间在电池能量存储中适当地调节电池模块/电池组的温度曲线是必不可少的。针对这一问题，提出了一种含储能微网的两层优化控制和运行方案。在第一层中，形成最优控制模型以导出最优控制策略，该最优控制策略最小化由风扇速度和电池电流幅度组成的控制努力，以实现电池模块上的温度分布参考。在第二层中，微电网的系统操作员执行最优潮流以搜索在第一阶段中使用的最优温度分布参考和电池的相应操作电流，其最小化整个微电网系统的操作成本。这种双层方案提供了巨大的计算优势，允许大规模集成电池。一个案例研究所提出的两层模型来说明其性能。
2020-11-23 cs.SY eess.SY
Optimal Capacity of a Battery Energy Storage System based on Solar Variability Index to Smooth out Power Fluctuations in PV-Diesel Microgrids
本文基于澳大利亚11地全年1分钟太阳辐照度数据，建立线性回归经验模型，估算平抑光伏功率波动所需电池储能的最优容量，并验证其在移动平均法下估计较准确、爬坡率控制法下精度有限。
2020-06-26 cs.SY eess.SY
Optimal Microgrid Sizing of Offshore Renewable Energy Sources for Offshore Platforms and Coastal Communities
University of Houston（休斯顿大学）
提出一种集成深度神经网络电池退化模块的微电网优化器(REMO-DNN-BD)，用于确定离岸微电网中可再生能源发电和储能的最优容量，最小化全生命周期成本并保证高可靠性。
2026-06-11 cs.SY eess.SY
Hydrogen and Battery Based Energy Storage System (ESS) for Future DC Microgrids
本文提出一种结合氢能和电池的混合储能系统，利用隔离式DC-DC转换器和PEM技术实现氢气生产、存储与发电，以应对未来高可再生能源渗透率直流微电网的长期稳定供电和功率波动问题。
2024-06-02 cs.SY eess.SY
Model Predictive Control for Distributed Microgrid Battery Energy Storage Systems
University of Oxford（牛津大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；Technical University of Denmark（丹麦技术大学）
本文提出了一种新的凸优化模型预测控制策略，用于解决分布式微电网中电池储能系统的动态最优功率流问题，通过线性d-q参考框架电压电流模型和线性化功率流近似，实现快速稳健的凸优化求解，同时考虑线损、电压约束和换流器电流约束，提升实时控制性能。
2017-02-15 cs.CE cs.SY eess.SY
Voltage Stabilization of A DC-Microgrid Using ANFIS Controller Considering EVs, DER, and Transient Storage
本文研究含电动汽车、分布式能源和暂态储能的直流微电网电压稳定问题，提出结合模糊推理与粒子群优化的ANFIS控制方法以优化微电网运行。
2024-02-11 cs.SY eess.SY
Enhancing Optimal Microgrid Planning with Adaptive BESS Degradation Costs and PV Asset Management: An Iterative Post-Optimization Correction Framework
University of Houston（休斯顿大学）
本文提出一种集成自适应退化成本建模的微电网规划模型，通过迭代后优化校正框架解决BESS和光伏退化成本问题，提升资源分配效率和系统可靠性。
2025-02-26 cs.SY eess.SY
Multi-Objective Optimization Algorithms for Energy Management Systems in Microgrids: A Control Strategy Based on a PHIL System
本文提出一种基于功率硬件在环（PHIL）的自适应加权多目标优化方法，用于微电网能源管理，平衡燃料消耗、负载失配、电能质量、电池退化及可再生能源利用，并在实时实验中验证其优于基线系统。
2025-05-22 cs.CE cs.SY eess.SY
Decision-Focused Learning for Optimal Battery Scheduling Under Load and Photovoltaic Power Uncertainty in Microgrids
Politecnico di Milano（米兰理工大学）；Polytechnique Montréal, GERAD & Mila（蒙特利尔高等商学院、GERAD与Mila）
本研究针对微电网负荷与光伏功率不确定性问题，提出决策聚焦学习（DFL）框架训练预测器，可降低运行成本、消除负荷削减，证实预测精度与决策质量无单调关系。
2026-10-14 cs.SY eess.SY
Peak Forecasting for Battery-based Energy Optimizations in Campus Microgrids
基于电池的能量存储已经成为各种电网能量优化的使能技术，例如调峰和成本套利。电池驱动的调峰优化的一个关键组成部分是峰值预测，它预测一天中需求最大的时间。虽然已经有显着的负荷预测工作，我们认为，预测期间的需求峰值为个人消费者或微电网的问题是更具挑战性的预测负荷在电网规模。我们提出了一个基于深度学习的高峰预测新模型，该模型预测每天最高和最低需求的k小时。我们评估我们的方法，使用两年的跟踪从一个真正的微电网的156栋建筑物，并表明它优于最先进的负荷预测技术，适用于峰值预测的11- 32%。当用于基于电池的调峰时，我们的模型为该微电网的4 MWhr电池每年节省496，320美元。
2020-05-25 cs.CY cs.SY eess.SP
Multi-Objective Sizing Optimization Method of Microgrid Considering Cost and Carbon Emissions
本文提出一种随机多目标容量优化配置模型与自适应多目标遗传算法，用于在计及电池退化和碳排放的条件下优化微电网规模，并通过案例验证其在解质量与多样性上的优越性。
2024-06-11 cs.SY eess.SY
BOOST: Microgrid Sizing using Ordinal Optimization
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；American University of Beirut（贝鲁特美国大学）
本文提出BOOST方法，结合序优化与混合整数线性规划，通过筛选候选方案并重新评估最优方案，提高微电网设计效率。
2026-04-28 cs.SY eess.SY
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
Resilient Design and Optimal Operation of Battery Energy Storage Systems for Behind-the-Meter Data Center Microgrids
WSP USA Inc（WSP美国公司）
本文提出高保真负载建模与多阶段优化框架，协同优化负载侧与发电侧BESS，以平滑负载尖峰、提供旋转备用，实现数据中心微电网的韧性且经济的设计。
2026-09-18 cs.SY eess.SY
HyMGP: A Customized MILP-Based Tool for Techno-Economic Planning of Islanded Microgrids
King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学）；Saudi Aramco R&D Center, KAUST（沙特阿美研发中心）
HyMGP是一种基于MILP的定制化微电网规划工具，通过优化组件尺寸和约束条件，提供更灵活的经济规划方案。
2026-01-15 cs.SY eess.SY
Coordinated Scheduling of Electric Vehicles Within Zero Carbon Emission Hybrid AC/DC Microgrids
具有AC/DC架构的微电网受益于AC和DC功率两者的优点。研究了电动汽车（EV）存在下的零碳交直流微电网的日常运行问题。在这个框架中，电动汽车的电池是移动能量存储系统，它允许微电网在高峰需求时间的理想操作。研究表明，在没有储能系统的情况下，电动汽车的电池可以得到适当的管理，以满足系统的要求。在案例研究中，几个敏感性分析的基础上的变化，电池退化成本，太阳辐照度，逆变器容量进行了研究。
2021-11-16 cs.SY eess.SY
Degradation-Aware Lifecycle Planning of Microgrids with Second-Life Batteries through Reliability-Guided Refinement
University of Houston（休斯顿大学）
本文提出一种考虑退化的迭代优化框架，用于长期微电网规划，整合光伏效率衰减、电池容量和效率退化以及退役电池特性，通过多年优化模型和逐年验证模型评估可靠性，减少停电风险并降低成本。
2026-08-11 cs.SY eess.SY
Guaranteeing Service in Connected Microgrids: Storage Planning and Optimal Power Sharing Policy
针对可再生能源不确定性挑战，提出随机控制框架确定微电网电池容量，并给出单微电网容量解析式及双微电网最优功率共享策略，量化互联带来的储能节省。
2024-11-11 cs.SY eess.SY
A Convex Cycle-based Degradation Model for Battery Energy Storage Planning and Operation
Department of Electrical Engineering, University of Washington（华盛顿大学电气工程系）
本文提出一种基于凸循环的电池退化模型，用于规划和运营，通过证明雨流算法的凸性，解决了优化中的难题，并通过案例验证了模型在提升电池利润和延长寿命方面的有效性。
2017-04-05 cs.SY eess.SY math.OC
Branching Dueling Q-Network Based Online Scheduling of a Microgrid With Distributed Energy Storage Systems
这封信研究了一种基于分支决斗Q网络（BDQ）的微电网在线运行策略，该微电网具有在不确定性下运行的分布式电池储能系统（BESS）。开发的基于深度强化学习（DRL）的微电网在线优化策略可以实现神经网络输出数量随分布式BESS数量的线性增加，克服了多个BESS充放电决策带来的维度灾难。数值仿真验证了该方法的有效性。
2021-05-27 cs.SY eess.SY
AC/DC optimal power flow and techno-economic assessment for hybrid microgrids: TIGON CEDER demonstrator
本文针对混合微电网提出AC/DC最优潮流方法与技术经济评估指标体系，在TIGON CEDER示范项目中验证，并比较四种运行场景，发现虚拟电池灵活性方案最具盈利性。
2024-03-11 cs.SY eess.SY
Deep Reinforcement Learning with Local Interpretability for Transparent Microgrid Resilience Energy Management
本研究提出一种结合PPO算法与LIME方法的可解释深度强化学习框架，用于微电网韧性能量管理，在Layla气旋极端天气下验证了其透明决策的有效性并取得0.9736的韧性指数。
2025-08-11 cs.SY eess.SY
Quality Analysis of Battery Degradation Models with Real Battery Aging Experiment Data
近年来，储能系统，特别是电池储能系统（BESS）的装机容量显著增加，由于BESS的快速响应和高往返能量效率，主要用于缓解可再生能源（RES）引起的波动。大部分电池储能系统的主要组件为锂离子电池，锂离子电池会在电池储能系统的日常运作中退化。启发式电池退化模型，提出考虑电池退化的能源系统的操作，以优化调度。然而，这些启发式模型没有评估或证明与真正的电池退化数据。因此，本文将使用真实的电池老化实验数据对流行的启发式电池退化模型进行质量分析，以评估其性能。基于实验数据的平均循环值，提出了一个基准模型来表示真实的电池退化值。
2022-11-22 cs.SY eess.SY
Voltage Restoration in MVDC Shipboard Microgrids with Economic Nonlinear Model Predictive Control
本文针对海军中压直流微电网电压恢复与功率分配问题，提出结合复杂下垂控制的非线性模型预测控制策略，实现超级电容器承担高频脉冲负载、电池与辅助发电机分担稳态负载，并通过降阶模型与多目标约束优化验证其有效性。
2024-05-02 cs.SY eess.SY
Approximating CCCV charging using SOC-dependent tapered charging power constraints in long-term microgrid planning
University of Houston（休斯顿大学）
本文提出了一种可扩展的方法，通过SOC依赖性渐变充电功率约束近似CCCV充电，以提高长周期微电网规划中电池储能系统效率和可靠性。
2025-07-25 cs.SY eess.SY
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
Battery Degradation Maps for Power System Optimization and as a Benchmark Reference
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文提出了一种新的方法来描述电池退化，通过退化地图将电池的增量充电容量损失作为离散电池控制动作和电池状态的函数进行建模。这些地图可以扩展以表示任何大小和功率的电池系统。它们的凸分段仿射表示允许进行可处理的优化控制公式，并可用于电力系统模拟中纳入电池退化。不同电池技术的退化地图参数已发布，使其成为在案例研究中基准不同电池技术的基础。
2017-03-10 cs.SY eess.SY
Feasibility-Aware Energy Management of a Hydrogen-Enabled Community Microgrid: A Proof-of-Concept Study
Central Queensland University（中昆士兰大学）；An-Najah National University（安纳贾赫国立大学）；The University of New South Wales, Canberra（新南威尔士大学堪培拉校区）
研究针对氢能社区微电网运行的复杂问题，提出基于近端策略优化（PPO）的能量管理系统，经澳大利亚某社区数据评估，该系统在不同场景下展现出在电池 - 氢协同调度方面的潜力及对多种因素的敏感性。
2026-08-03 cs.SY eess.SY
An Alternative Method for Solving Security-Constrained Unit Commitment with Neural Network Based Battery Degradation Model
电池储能系统（BESS）可以有效缓解可再生能源发电量变化的不确定性，并提供灵活的辅助服务。然而，降解是可再充电电池（例如最广泛使用的锂离子电池）的关键问题。基于神经网络的电池退化（NNBD）模型可以准确地量化电池退化。将NNBD模型与安全约束机组组合（SCUC）相结合，建立了一种基于电池退化的SCUC（BD-SCUC）模型，该模型能够精确地考虑等效电池退化成本。然而，由于NNBD模型的高度非线性，BD-SCUC可能无法直接求解。为了解决这个问题，通过将每个神经元处的非线性激活函数转换为线性约束来线性化NNBD模型，这使得BD-SCUC成为线性化BD-SCUC（L-BD-SCUC）模型。算例分析表明，所提出的L-BD-SCUC模型能有效求解多BESS节点电力系统日前调度问题，并使总费用（包括等效降级费用和正常运行费用）最低.
2022-07-13 cs.SY eess.SY
A User-centric Game for Balancing V2G Benefits with Battery Degradation of Electric Vehicles
该研究提出以用户为中心的V2G框架，支持电动汽车用户依据个人偏好信号平衡V2G经济收益与电池健康退化。
2025-07-25 cs.SY eess.SY
Kriging based Surrogate Modeling for Fractional Order Control of Microgrids
本文研究了分数阶控制器在微电网中的应用，采用克里格代理建模技术优化分数阶PID参数，通过数值模拟验证了方法的有效性，并与传统进化优化技术进行比较。
2014-08-20 cs.SY eess.SY math.OC
Impact of Battery Degradation on Market Participation of Utility-Scale Batteries: Case Studies
最近电池制造成本的下降刺激了公用事业规模电池储能系统（BESS）的市场参与。然而，电池退化仍然是BESS所有者在确定其BESS投资和运营策略时的主要关注点。本文研究了电池退化对BESS的操作和收入/成本的影响，在实时能量，储备和支付作为性能调节市场。比较案例研究进行了两个优化框架，模型参与的价格制造商BESS在能源和辅助服务市场，并不考虑电池退化成本。在案例研究中采用了基于真实世界数据的综合测试系统。分析表明，降级代价在BESS调度中起着不可忽视的重要作用。几个潜在的增强优化框架进行了讨论的基础上进行的分析。
2020-08-31 cs.SY eess.SY
Enhanced Battery Degradation-Aware Scheduling for Distribution Network with Electric Vehicle Load
该研究针对电池退化对配电网的影响问题，构建兼顾成本与电网性能的多目标调度框架，提出基于ε-约束和模糊逻辑的Bach方法，经IEEE 33节点网络验证可实现多目标优化且具备定制灵活性。
2024-07-09 cs.SY eess.SY
Microgrid Optimal Energy Scheduling with Risk Analysis
目前微电网资源调度优化中的风险分析还没有量化。对含分布式能源的居民微网进行了条件风险价值（cVaR）分析。我们假设建立自组织微电网的基础设施已经到位，用于具有光伏（PV），柴油和电池储能系统（BESS）等电源的居民区。考虑到这种情况，我们解决了提前一天的调度，以优化分配各种资源，以满足社区，特别是住宅区与整个电网断开连接的情况下的需求，如洪水，飓风，冬季风暴或运营故障。其目标是提供一个替代框架，以优化优先客户的电力可用性，并加强整体电网对正常运行考虑之外的电力下降的影响。本文的重点将是在最小化成本的同时，将光伏与柴油和BESS相结合的可再生能源纳入其中。案例研究表明，通过拟议的能源管理系统，可以实施微电网，以应对新的挑战。
2023-01-04 cs.SY eess.SY
Hierarchical Deep Learning Model for Degradation Prediction per Look-Ahead Scheduled Battery Usage Profile
本文提出分层深度学习电池退化量化模型HDL-BDQ，通过两个顺序深度神经网络根据BESS运行曲线准确估计退化，并采用学习与优化解耦算法将其用于微电网前瞻调度，性能优于现有退化模型。
2024-10-22 cs.SY eess.SY
Multi-objective Optimal Trade-off Between V2G Activities and Battery Degradation in Electric Mobility-as-a-Service Systems
本文针对电动出行即服务系统，建立混合整数线性规划模型，在电池退化成本与 V2G 售电收益之间进行多目标权衡，并通过埃因霍温仿真证明 V2G 不影响出行服务数量，但退化成本可能超过 V2G 收益。
2024-05-03 cs.SY eess.SY math.OC
An Integrated Techno-Economic Framework for Optimal Microgrid Design: An Australian Case Study
Central Queensland University（中昆士兰大学）；An-Najah National University（安纳贾国家大学）；The University of New South Wales, Canberra（新南威尔士大学堪培拉分校）
提出一种集成技术经济框架，通过时间序列仿真、调度运行和全生命周期成本评估，优化包含光伏、风电、电池、柴油、电网和可选氢能子系统的微电网设计，并在澳大利亚昆士兰州的1000户社区进行案例研究，通过系统敏感性分析揭示最优设计的关键驱动因素。
2026-06-02 cs.SY eess.SY
Electrical Vehicle Fleet Routing Accounting for Dynamic Battery Degradation
随着电动汽车（EV）的日益普及，人们越来越意识到电池退化成本以及如何将其降至最低。然而，从规划的角度来看，很难将电池退化模型集成到现有的路线规划模型中，并评估旨在减少电池退化的政策如何影响整个车队的路线规划成本和退化。在本文中，一个简单的运输车辆路径问题（VRP）制定为一个混合整数非线性问题（MINLP），与修改，允许监控整个车队的最大和最小放电深度（DoD）。这使我们能够在在线优化过程中测量电池健康状况的退化。结果表明，考虑到不同的路线特征对电池退化的影响，可以对整个车队的路线规划以及所有车辆的电池退化产生影响。后者是通过迫使车辆长期适应某些国防部边界来实现的。
2022-03-09 cs.CE cs.SY eess.SY
Optimal Scheduling of Battery Storage Systems in the Swedish Multi-FCR Market Incorporating Battery Degradation and Technical Requirements
本文提出一种考虑电池退化和瑞典FCR市场技术要求的MILP优化模型，用于电池储能系统参与多FCR市场的调度，仿真表明1MW/1MWh系统年利润可达70.8万欧元，并可在不明显影响利润的情况下降低5%-29%的电池老化成本。
2024-06-11 cs.SY eess.SY
Performance Investigation of an Optimal Control Strategy for Zero-Emission Operations of Shipboard Microgrids
本文针对集成柴油发电机、燃料电池和电池储能的船舶微电网，提出一种基于混合整数线性规划的功率管理策略，协同优化机组组合、功率调度与航速，在保障零排放和防停电的同时最小化运行成本。
2024-05-03 cs.SY eess.SY
Transactive Framework for Dynamic Energy Storage Allocation for Critical Load Management
针对分布式能源和可再生能源不确定性对微电网关键负荷供电的挑战，提出一种交互式动态储能分配策略，优化电池备用并保证关键需求，仿真验证其有效性。
2023-09-05 cs.SY eess.SY
Approximate Dynamic Programming for Degradation-aware Market Participation of Battery Energy Storage Systems: Bridging Market and Degradation Timescales
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出一种近似动态规划框架，用于设计考虑退化因素的电池储能系统市场参与策略，通过分离长期退化动态与短期市场动态，提升计算可行性。
2026-03-22 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Battery Control Under Cycle Aging Mechanisms in Pay for Performance Settings
University of Washington（华盛顿大学）
本文研究在支付绩效环境下电池储能的最优控制，提出考虑电池循环老化机制的联合优化方法，通过建立电化学准确的雨流循环模型，证明退化成本的凸性，并提出具有简单阈值结构的在线控制策略，实现近最优性能。
2018-07-30 cs.SY eess.SY math.OC
The Impact of PV Generation Forecast and Multi-Objective Control Policy on Optimal Operation of Grid Connected PV-BESS Microgrid
Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技大学）
本研究提出基于 LSTM 的光伏预测模型与多目标调度框架，对比三种预测场景，发现 LSTM 预测可提升光伏自消费率、降低电网注入功率，同时指出电池吞吐量与老化的权衡，凸显准确光伏预测的重要性。
2026-08-27 cs.SY eess.SY
Microgrid Building Blocks for Dynamic Decoupling and Black Start Applications
本文针对微电网需与大电网及相邻微电网无缝集成的需求，提出采用集成至GridLAB-D的相量域模型研究背靠背变流器的接口作用，并通过改进IEEE 13节点系统仿真验证了其动态解耦与可控支撑能力。
2024-08-14 cs.SY eess.SY
Robust and learning-augmented algorithms for degradation-aware battery optimization
University of Oxford（牛津大学）；Brookfield Renewable North America（布鲁克菲尔德可再生能源北美公司）
本文提出了一种鲁棒且基于学习的算法，用于在考虑电池降解影响的情况下优化电网级储能系统的收益。
2026-01-23 cs.SY eess.SY
