Passivity properties for regulation of DC networks with stochastic load demand
在本文中，我们提出了新的（随机）直流（DC）电力网络的无源性特性，其中的未知和不可预测的负载需求是由一个随机过程建模。更确切地说，所考虑的电力网络由供应ZIP负载的分布式发电单元组成，即，由阻抗（Z）、电流（I）和功率（P）分量组成的非线性负载。从文献中的大多数结果，其中每个组件被假定为常数，我们考虑时变载荷的动态描述的一类随机微分方程。最后，我们证明了一个现有的分布式控制方案实现电流共享和（平均）电压调节，确保受控网络的渐近随机稳定性。
2020-10-24 cs.SY eess.SY math.OC
Load Balancing in Mobility-on-Demand Systems: Reallocation Via Parametric Control Using Concurrent Estimation
移动按需（MoD）系统需要负载平衡，以保持一致的服务，在不同地区的不均匀的需求，随时间变化的交通条件。负载平衡的目标是共同最小化由于车辆不可用而丢失的客户请求的比例以及在负载平衡操作期间车辆空载行驶的时间比例。为了绕过这个随机动态最优化问题的全局最优解的棘手性，我们提出了一个参数阈值为基础的控制驱动的车辆的已知相对丰度和途中每个区域。这仍然是一个困难的参数最优化问题，对于该问题，人们经常采用试错法，其中通过仿真或从不同参数设置下的实际数据生成多个样本路径。与此相反，本文利用并发估计方法，同时从一个单一的名义样本路径构建多个样本路径。性能的参数控制器的中间尺寸系统进行了比较，一个简单的单参数控制器，一个状态盲静态控制器，一个政策的无控制，和理论推导的下界。仿真结果表明了状态信息在提高性能方面的价值。
2019-08-21 math.OC
DRP-FLR: Data-Driven Assessment of Demand Response Potential for Flexible Load Regulation in Smart Grids
University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学）；Anhui Zhongxin Jiyuan Information Technology Co., Ltd.（安徽中信济源信息技术有限公司）
针对智能电网供需不平衡及现有需求响应方法的局限，提出DRP-FLR。该方法通过嵌入外部知识实现短期负荷预测，构建负荷模式配置文件估计DR潜力，将其作为混合整数优化问题求解，实验证明能有效降低调节偏差、提高参与者收益。
2026-07-28 cs.LG math.OC
A Contract Design Approach for Phantom Demand Response
针对基于激励的需求响应问题，设计了需求响应聚合器与电网客户之间的最优契约。我们考虑一个设定，其中客户被要求减少他们的电力消耗的电力需求，他们是补偿这种需求削减。然而，考虑到电力公司必须向每个客户提供她所期望的尽可能多的电力，战略客户可以临时增加她的基本负荷，以便将更大的减少报告为需求响应事件的一部分。电力公司希望激励客户做出昂贵的努力来减少负荷，并且不伪造所报告的负荷减少。我们将此问题建模为合同设计问题，并提出了解决方案。拟议的合同由两部分组成：一部分取决于（可能夸大的）负荷减少量，由电力公司衡量，另一部分提供了一个份额的利润，通过对客户的需求响应事件，累计到电力公司。由于所有客户采取的行动导致总负荷减少，因此利润增加，因此在合同设计中还需要仔细考虑客户之间的相互作用。合同设计和它的性质，并通过例子说明。
2017-01-14 math.OC
Distributed demand-side contingency-service provisioning while minimizing consumer disutility through local frequency measurements and inter-load communication
考虑了智能灵活负荷向电网提供应急备用的问题，提出了一种分布式梯度投影（DGP）算法，在提供应急服务的同时最小化负荷的负效用。每个负载使用本地获得的电网频率测量和负载间通信来协调它们的动作，并且每个负载的隐私被保留：仅交换梯度信息-而不是负效用或消耗信息。我们提供了一个证明所提出的DGP算法的收敛性，我们通过模拟的“对偶算法”以前提出的文献中，解决了双重最优化问题的性能进行比较。DGP算法解决了原始问题。它的主要优点是对偶算法是，它适用于凸-但不一定是严格凸-消费者负效用函数，如消费者行为模型，是不敏感的消费小的变化，而对偶算法不是。仿真结果表明，DGP算法有助于阻止电网频率偏差，以应对突发事件，并在两者可以比较的情况下表现得更好或类似于对偶算法。
2017-06-29 math.OC
Demand Response Analogues for Residential Loads in Natural Gas Networks
电力网络的需求响应是一个成熟的领域，已经产生了许多效率和弹性效益，如管理用电高峰和低谷，减少用电高峰等。然而，直到最近才开始对天然气电力需求响应的对应研究受到类似程度的关注。天然气系统越来越多地以满负荷或接近满负荷运行，这对这些系统满足所有天然气需求提出了挑战，特别是在恶劣的冬季天气期间。然而，与电力网络中的需求响应程序不同，天然气网络中的需求响应不能改变高峰使用。在这里，我们开发了类似于需求响应的方法，可以通过减少峰值消费来帮助提高天然气系统的弹性，从而限制此类事件可能导致的潜在中断。本文开发了一个数学公式，以支持基于当前和预期的智能恒温器技术的天然气住宅级需求响应模拟。数学公式采用最优控制问题（OCP）的形式，该问题利用物理约束来模拟温度变化、平衡公平服务并优化房屋集合的天然气消耗。在测试问题上，该公式显示出显着的好处，包括能够将峰值需求减少15%，同时仍然确保为客户提供公平的服务。
2021-12-02 math.OC
Electrical peak demand forecasting- A review
University of Essex（埃塞克斯大学）；Durham University（杜伦大学）；University College Cork（科克大学学院）
电力系统正在经历快速发展，先进的计量基础设施和本地能源应用（如电动汽车）的推出以及间歇性可再生能源在输配电层面的渗透率不断提高，这使得高峰负荷需求具有更强的随机性和更低的可预测性，因此对电网安全构成威胁。由于储存大量电力以满足负荷需求既不经济也不环保，因此有效的高峰需求管理策略和可靠的高峰负荷预测方法对于优化电力系统运行至关重要。为此，本文提供了一个及时和全面的综述文献中的高峰负荷需求预测方法。据我们所知，这是第一次对这一主题进行全面审查。本文首先给出了高峰负荷需求预测问题的精确而统一的定义。其次，对139篇关于高峰负荷预测方法的文献进行了系统的回顾，按照时间轴的不同，对高峰负荷预测方法进行了分类。再次，对各种高峰负荷预测方法进行了比较分析，并对提高预测性能的优化方法进行了探讨。论文最后对所评论的论文进行了全面总结，并讨论了未来潜在的研究方向。
2021-08-03 cs.AI cs.LG cs.SY
Optimal Contract Design for Incentive-Based Demand Response
针对基于激励的需求响应中客户可能夸大基础负荷的问题，将DRA与客户的合约设计建模为管理合约问题，并提出由实测减负荷支付和利润分成构成的最优合约。
2020-05-25 math.OC
Sequential Bayesian Parameter Estimation of Stochastic Dynamic Load Models
在本文中，我们专注于参数估计的动态负荷模型的随机条款，特别是，负荷模型的保护设置是不确定的，如在聚合的空调机组。我们展示了如何在聚合的保护特性的不确定性，可以制定为一个随机微分方程与过程噪声。我们铸造的贝叶斯参数估计框架内的参数反演，我们提出的方法，包括过程噪声。我们证明了在参数估计中考虑随机性的好处和忽略它的风险。
2020-04-29 eess.SP math.OC
DC power grids with constant-power loads -- Part II: nonnegative power demands, conditions for feasibility, and high-voltage solutions
在这两部分的论文中，我们开发了一个统一的框架，用于分析具有恒定功率负载的直流电网的潮流方程的可行性。本文的第二部分探讨了第一部分结果的进一步含义。特别地，我们改进了第一部分中的几个结果，得到了非负功率需求可行性的充要条件，这比第一部分中的LMI充要条件更便宜。此外，我们证明了两个新的充分条件，推广了已知的充分条件的电力流可行的文献。此外，我们证明了唯一的长期电压半稳定运行点相关联的一个可行的向量的功率需求是一个严格的高压解决方案。这样的操作点，这是对偶的参数化在第一部分中，也得到了参数化，随着一组可行的功率需求的边界的参数化。
2020-11-18 cs.SY eess.SY math.OC
Autonomous Demand Side Management Based on Energy Consumption Scheduling and Instantaneous Load Billing: An Aggregative Game Approach
在本文中，我们研究了一个实际的需求侧管理的情况下，自私的消费者竞争，以尽量减少他们的个人能源成本，通过调度他们的未来能源消费配置文件。我们提出了一个瞬时负荷计费方案，以有效地说服消费者转移他们的高峰时间消费，并公平地收取消费者的能源消耗。对于所考虑的需求侧管理方案，首先制定了一个聚合博弈模型的自私的消费者的战略行为。运用变分不等式理论，分析了该博弈纳什均衡存在唯一的条件。随后，对于有一个中央单元计算和发送的实时聚合负载的所有消费者的情况下，我们开发了一个时标分布式迭代邻近点法与可证明收敛，以实现NE制定的游戏。最后，考虑到另一种情况下，中央单元不存在，但消费者连接，他们希望与他人分享他们的估计信息，我们提出了一个分布式的基于协议的算法，通过该算法的消费者可以实现制定的游戏通过与他们的近邻交换信息的NE。
2014-06-24 math.OC
A Phase Model Approach for Thermostatically Controlled Load Demand Response
全球消耗的电力中有很大一部分用于为空调、冰箱和热水器等恒温控制负载（TCL）供电。因为只要维持这种系统的长期平均功率消耗，这种系统的短期操作定时是无关紧要的，所以它们越来越多地用于需求响应（DR）程序中以平衡电网上的供应和需求。在这里，我们提出了一个\textit{ab initio}相位模型一般TCL，并使用的概念来开发一个连续的TCL振荡器模型和计算其相位响应的温度和施加的功率的变化。这产生了一个简单的控制系统模型，可以用来评估控制策略，用于调制聚合负载的功耗与参数的异质性和随机漂移。我们证明了这一概念，通过比较模拟合奏的异构负载使用连续状态模型和建立的混合状态模型。开发阶段模型的方法是一种新的手段，评估DR提供使用TCLs，并有助于在不同的时间尺度上估计辅助服务或DR的能力。我们进一步提出了一种新的基于相位响应的开环控制策略，该策略有效地调节了异质TCL种群的总功率，同时保持负载多样性并最大限度地减少功率过冲。这通过将调节信号滤波到频带中并使用具有相应范围内的占空比的TCL子系综来对调节信号进行低误差跟踪来证明。控制策略，可以保持一个统一的分布的电力消耗的聚合异构负载将使配电系统管理（DSM）的方法，保持稳定性以及电力质量，并进一步允许更多的可再生能源的整合。
2018-03-09 math.OC nlin.AO
Stochastic Sampling for Structural Topology Optimization with Many Load Cases: Density-Based and Ground Structure Approaches
我们提出了一种有效的概率方法来解决确定性问题-我们提出了一种随机优化方法，大大降低了巨大的计算成本，优化设计在许多负载情况下连续和桁架拓扑优化。通过拓扑优化进行的实际结构设计通常涉及许多荷载工况，可能有数百个或更多。最优设计最小化每个负载情况（或一些其它目标）下的柔度的可能加权平均值。这意味着，在每个优化步骤中，必须针对每个载荷情况求解大的有限元问题，从而导致巨大的计算工作量。相反，所提出的具有随机采样的随机化最优化方法只需要解出几个（例如，5或6）每个优化步骤的有限元问题（大型线性系）。基于模拟退火，我们引入了一个阻尼方案的随机化方法。通过二维和三维的数值例子，我们证明了随机算法大大降低了计算成本，以获得类似的最终拓扑结构和结果（例如，符合性）与标准算法相比。结果表明，阻尼方案是有效的，并导致所提出的算法的快速收敛。
2016-09-10 math.OC
The Role of Demand-Side Flexibility in Hedging Electricity Price Volatility in Distribution Grids
负荷边际电价（LMP）是一个与供需匹配相关的对偶变量，它表示当某个特定位置的负荷增加时向该位置输送电力的成本。近年来，由于可再生能源的整合越来越多，它变得更加不稳定。在电网堵塞期间，价格波动问题进一步加剧。受这些问题的启发，我们提出了一个市场设计，通过限制对偶变量，我们确定了需求侧的灵活性，以限制LMP的上升。通过我们提出的方法，价格请求负荷可以指定其最大愿意支付电力，并通过需求侧的灵活性对冲价格波动。为了实现这一目标，提出了一种灵活性管理的组织结构，该结构表现出配电系统运营商（DSO），聚合器和价格请求负载之间所需的协调。为了证明我们提出的配方的可行性，我们运行一个说明性的模拟无限和有限的线路容量。
2018-11-06 math.OC
Ancillary Service to the Grid Using Intelligent Deferrable Loads
University of Florida（佛罗里达大学）；INRIA（法国国家信息与自动化研究所）
本文提出一种去中心化控制技术，利用可延迟负载的灵活性平衡供需。通过马尔可夫决策过程模型和线性时不变系统近似，实现电网级的控制设计，并通过住宅泳池网络的仿真验证有效性。
2014-02-19 cs.SY eess.SY math.OC
Demand Dispatch with Heterogeneous Intelligent Loads
Dept. ECE Inria Paris（巴黎Inria电子与计算机工程系）；Univ. of Florida（佛罗里达大学）；Département d’Informatique de l’ENS（高等师范学校计算机科学系）
本文提出了一种分布式控制架构，使异质负载集合在电网运营商眼中近似于一个完美的电池系统，通过局部控制和线性滤波实现负载的输入输出动态响应接近理想多吉瓦电池系统。
2019-10-24 cs.SY eess.SY math.OC
Life cycle insurance, bequest motives and annuity loads
该研究修正了生命周期保险文献中遗赠属性与年金附加费用的假设，发现两类产品均有正附加费用时会出现两个保险不参与期，且育儿期必需品遗赠+后期奢侈品遗赠的设定可解释寿险高需求与年金低需求共存的现象。
2023-10-10 econ.GN math.OC q-fin.EC
Comments on characterizing demand flexibility to provide power grid services
本文针对当前电网需求灵活性表征研究中定义与方法差异大、存在研究空白、部分特设近似方法结果过于保守的问题，梳理相关问题与影响，呼吁开展更多研究予以解决。
2024-03-12 math.OC
Fair Allocation Based Soft Load Shedding
可再生能源在发电中占据中心地位。由于这些可再生资源的间歇性，出现了供需缺口的问题。为了解决这个问题，在文献中已经在成本（添加峰值发电厂）、数据的可用性（需求侧管理“DSM”）、硬件基础设施（设备控制DSM）和安全性（电压降低）方面提出了几种技术。然而，这些解决方案在电力分配方面并不公平。在许多情况下，尽管在高峰时段可用的供应可能与需求不匹配，但是，总的总需求仍然小于全天的总供应。切负荷（完全停电）是一种常用的解决供需缺口的方法，它会造成巨大的经济损失。为了解决供需缺口问题，我们提出了一种称为软负荷削减（SLS）的解决方案，该方案以公平的方式将电力配额分配给每个家庭。我们通过定义一个家庭满意度函数来衡量SLS的公平性。我们用参数函数对家庭效用进行建模，并将SLS问题转化为一个社会福利问题。我们亦将公平分配产生的收益视为表现计量。为了评估我们的方法，在合成和真实世界的数据集上进行了广泛的实验，并将我们的模型与几个基线进行了比较，以显示其在公平分配和创收方面的有效性。
2020-08-11 eess.SP math.OC
Grid Tariffs for Peak Demand Reduction: Is there a Price Signal Conflict with Electricity Spot Prices?
由于电气化脱碳的趋势，预计电网将需要大量投资，要求改变电网电价设计，为减少高峰负荷提供适当的激励。然而，来自电网电价的价格信号可能会被电力现货价格扭曲，而电力现货价格也代表了消费者电费总额的重要部分。本文试图确定是否有一个价格信号之间的冲突，电网电价和现货价格。四个不同的电网电价设计进行了比较，使用一个通用的需求响应模型的一部分，成本最小化的线性规划，以模拟减少高峰负荷。该方法适用于计量的电力需求，从3608消费者在挪威奥斯陆。结果表明，新的电网电价设计减少了1- 4%的高峰负荷，并在高峰负荷的减少是较小的消费者受电力现货价格。
2022-06-28 cs.SY eess.SY math.OC
Fragility of Decentralized Load-Side Frequency Control in Stochastic Environment
Iowa State University（爱荷华州立大学）
本文研究了去中心化负荷侧频率控制算法在随机参数不确定性下的脆弱性，发现参数不确定性导致系统电压波动，从而引发随机不稳定。通过分析框架计算了临界方差值，并验证了可控负荷成本和可再生能源渗透率对临界方差的影响。
2017-02-12 cs.SY eess.SY math.OC
A concise, approximate representation of a collection of loads described by polytopes
灵活负荷的聚合可以通过需求响应程序提供多种电力系统服务，例如负荷转移和削减。因此，系统运营商的规划和操作程序应体现需求响应能力。然而，将聚合中的每个负载的模型合并到这些例程中可能会通过添加过多的新变量和约束来损害它们的易处理性。在本文中，我们提出了一种新的近似简洁地表示灵活的负载的异构聚合的能力。我们假设每个负载在数学上由凸多胞体描述，即，一组线性约束，一类包括可延迟负载、恒温控制负载和通用能量存储。载荷的集合式和是Minkowski和，其通常在计算上是难以处理的。我们的表示是Minkowski和的外近似。新的近似是容易计算的，并且每个时间段仅使用一个变量，对应于聚合的净功率使用。理论和数值结果表明，近似是准确的广泛的负载类。
2015-08-25 math.OC
Optimal control of a commercial building's thermostatic load for off-peak demand response
School of Mathematical Sciences, Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院数学科学学院）
本文研究了商业建筑在低谷时段的 thermostatic 负荷最优控制，以辅助电力传输系统运营商。提出了一种算法框架，使商业建筑在非占用时段有效增加夜间用电需求，从而获得额外收入。
2018-06-05 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal load-side control for frequency regulation in smart grids
California Institute of Technology（加州理工学院）
本文提出一种分布式负荷侧控制机制，可维持电网在运行约束内，实现供需平衡、频率恢复和区域功率流保持，同时优化负荷更新并保证线路热极限。
2015-11-17 cs.MA cs.SY eess.SY
Smart Finite State Devices: A Modeling Framework for Demand Response Technologies
MIT（麻省理工学院）；Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）；New Economic School（新经济学校）；New Mexico Consortium（新墨西哥联盟）
本文提出并分析马尔可夫决策过程机器模型，将设备分为四类，研究其在配电网需求响应市场中的最优价格接受控制策略。
2011-03-14 cs.SY eess.SY math.OC
Safe Protocols for Generating Power Pulses with Heterogeneous Populations of Thermostatically Controlled Loads
我们探索的方法，使用恒温控制负载（TCL），如热水器和空调，提供辅助服务，协助平衡发电和负载。我们表明，通过添加简单的嵌入式指令和少量的存储器的温度控制器的TCL，它是可能的设计开环控制算法能够创建短期脉冲的需求响应没有不必要的功率振荡与TCL动态的临时同步。通过将少量的智能移动到每个终端TCL设备，我们能够利用我们对TCL时间动态的了解，为不同的电力系统应用塑造需求响应脉冲。我们的开环方法的一个显著好处是从双向减少到单向广播通信，这也消除了许多基本的消费者隐私问题。在这项工作中，我们专注于开发的算法，以产生一组基本的脉冲形状，随后可以用来创建任意配置文件的需求响应。需求响应控制方法，如这里开发的一个，打开了大门，快速，非扰动控制的大规模聚集的TCL。
2012-11-01 math.DS math.OC
Smart Fridge / Dumb Grid? Demand Dispatch for the Power Grid of 2020
Univ. of Florida（佛罗里达大学）；Telecom Paristech（巴黎高等电信学院）；Inria/ENS（法国国家信息与自动化研究所/巴黎高等师范学院）
本文探讨2020年电网需求调度所需的智能水平，指出通过单向通信即可实现冰箱和水池泵的辅助服务，电网层面需更少的智能。
2015-09-04 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Residential Demand Response Considering the Operational Constraints of Unbalanced Distribution Networks
直接负荷控制是一种典型的需求响应方式，它使负荷服务实体能够在直接负荷控制事件发生时调整家庭端用户的用电量以达到调峰目的。家庭接入的低压配电网是三相不平衡的。然而，现有的研究没有考虑三相不平衡配电系统的网络约束和运行约束，从而可能最终导致偏离现实甚至不可行的决策。本文提出了考虑三相不平衡配电网相关约束的住宅DLC。对改进的IEEE基准系统的数值试验验证了该方法的有效性。
2017-05-10 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
Degradation Aware Predictive Energy Management Strategy for Ship Power Systems
将现代防御武器集成到船舶电力系统中，在满足这些负载的高斜坡率要求方面提出了挑战。发电机可能需要满足这些负载的斜坡率。如果不这样做，可能会导致稳定问题。这通过发电机和能量存储元件的聚集来解决，以处理由负载引起的所需电力需求。本文提出了一种基于模型预测控制的能量管理策略，将不确定性的负荷预测。所提出的控制器优化协调发电机和储能元件之间的功率分配，以保证满足功率需求，同时考虑斜坡率限制和负载不确定性。一个低带宽模型，由一个单一的发电机和一个单一的能量存储元件被用来验证所提出的能量管理策略的结果。结果表明，在负载预测的不确定性下的控制器的鲁棒性和负载的不确定性对电池容量损失的影响。
2021-05-25 cs.SY eess.SY math.OC
Sparse Control Synthesis for Uncertain Responsive Loads with Stochastic Stability Guarantees
最近的研究表明，在提供频率响应服务的柔性负载的潜力。然而，在各种天气相关的和最终用户的行为因素的不确定性和可变性往往会影响需求侧控制性能。这项工作解决了这个问题的需求侧控制的设计，以实现负载不确定性下的频率响应。我们的方法涉及建模的负载不确定性，通过随机过程，出现作为乘法和加法的闭环电力系统动态的系统状态。扩展最近开发的随机系统的均方指数稳定性（MSES）的结果，我们制定多目标线性矩阵不等式（LMI）为基础的最优控制综合问题，不仅保证随机稳定性，但也促进稀疏性，提高闭环瞬态性能，并最大限度地允许的不确定性。最大允许（\textit{critical}）的不确定性水平和最优随机稳定控制努力之间的基本权衡建立。此外，稀疏控制综合问题被推广到现实的电力系统的情况下，只有部分状态测量。IEEE 39节点系统的详细数值研究表明，闭环随机稳定性能的稀疏控制器在提高负载不确定性下的频率响应，以及说明允许的不确定性和最优控制努力之间的基本权衡。
2021-06-27 cs.SY eess.SY math.DS
A novel load distribution strategy for aggregators using IoT-enabled mobile devices
针对电网聚合商因移动设备普及导致的负荷失衡问题，提出基于设备灵活属性的MINLP模型与低复杂度启发式算法，可有效降低效用损失，实用性优于传统求解器与调度方案。
2024-12-09 cs.MA cs.SY eess.SY
Price of Anarchy for Non-atomic Congestion Games with Stochastic Demands
我们将用户均衡和系统最优的概念推广到具有随机需求的非原子拥塞博弈。我们建立了三种不同设置的链接成本函数和需求分布，即（a）仿射成本函数和一般分布，（b）多项式成本函数和一般正值分布，（c）多项式成本函数和正态分布的无政府无政府代价的上界。在某些特殊情况下，包括确定性需求的情况下，所有的上界都是紧的。
2013-10-17 cs.GT math.OC
Distributed Randomized Control for Demand Dispatch
Inria（法国国家研究院计算机科学研究所）；École Normale Supérieure, Paris（巴黎高等师范学院）；University of Florida（佛罗里达大学）
本文提出两种新方法：个体视角设计和系统视角设计，通过求解普通微分方程实现需求调度的随机控制器设计，提升电网辅助服务性能。
2016-03-18 cs.SY eess.SY math.OC
Market Model for Demand Response under Block Rate Pricing
可再生能源在发电中占据中心地位。然而，由于可再生资源（风能、太阳能等）的间歇性，在可再生资源丰富的系统中使供需匹配是一项艰巨的任务。因此，需求响应（DR）计划是现代电网的重要组成部分。一个有效的DR技术是设计不同的定价方案，鼓励客户减少或转移电力负荷。在本文中，我们考虑了一个市场模型的DR使用块率定价（BRP）的两个块。我们在竞争市场中使用效用最大化方法。我们表明，当客户采取价格和效用代价函数是二次的系统达到一个均衡。此外，均衡是唯一的和有效的，最大化社会福利。提出了一种分布式算法，以找到块和负载的最优定价。消费者和公用事业公司都在经营市场。拟议的计划鼓励客户削减或转移他们的负荷。数值结果验证了我们的技术。
2020-08-29 cs.DC cs.SY eess.SY
State Space Collapse in Resource Allocation for Demand Dispatch
需求调度是通过自动控制可推迟的负载来提取虚拟能量存储的科学，以向电网提供平衡或调节服务，同时保持消费者端的服务质量（QoS）。由于不同种类的负载对于不同的服务是有价值的，因此对大量异构负载的控制在某种程度上是一个资源分配问题。本文的目的是揭示资源配置问题的最优解的结构，并研究短期市场影响。它被发现，每个负荷类别的边际成本演变的二维子空间，最佳的共态过程及其衍生物的跨越。将资源分配问题转化为一个动态竞争均衡模型，其中用户效用是偏离理想QoS的代价的负值。结果表明，存在一个竞争均衡，均衡价格等于最优协态过程的负值。此外，均衡价格不同于基于消费者效用是电力消耗的函数的标准假设所获得的价格。
2019-09-15 cs.SY eess.SY math.OC
A Distributionally Robust Optimization Framework for Stochastic Assessment of Power System Flexibility in Economic Dispatch
针对电力系统净负荷高维变异性带来的灵活性评估挑战，提出分布鲁棒优化框架，在允许最小违规下随机评估灵活性，并在四个IEEE标准测试系统上验证，结果较传统方法更不保守。
2024-07-20 cs.SY eess.SY math.OC
Designing Real-Time Prices to Reduce Load Variability with HVAC
University of the Philippines（菲律宾大学）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
本文通过主从框架设计PP和RP电价，解决因消费者舒适度差异导致的逆向选择问题，通过混合整数规划求解随机双层程序，比较不同定价方案对峰值负载和负载波动的减缓效果。
2017-09-29 cs.SY eess.SY math.OC
Primary frequency regulation with load-side participation: stability and optimality
University of Cambridge（剑桥大学）
本文提出一种分布式发电与需求控制方案，用于电力网络的主要频率调节，确保渐近稳定性和分配公平性，通过被动条件和稳态条件提升系统性能。
2016-02-08 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic MPC for energy hubs using data driven demand forecasting
ETH（苏黎世联邦理工学院）；Empa（瑞士联邦材料科学与技术研究所）
针对能源枢纽优化中需求不确定性的挑战，提出结合高斯过程数据驱动需求预测与场景法求解的随机MPC控制器，经仿真与真实建筑数据验证可有效降低能源成本。
2023-07-24 cs.LG cs.SY eess.SY
