Distribution Locational Marginal Pricing Under Uncertainty Considering Coordination of Distribution and Wholesale Markets
配电网中快速增长的小规模分布式能源需要一个有效的配电市场来管理。本文提出了一个日前DEM清算和定价机制，以考虑到DERs的不确定性和协调与批发电力市场（WEM）通过一个双层模型。上层模型清除输电系统（TS）中的WEM，并分别形成能量和不确定性/备用的位置边际价格（LMP）和不确定性LMP（ULMP）。在低层，提出了一种考虑WEM-DEM协调和不确定性的鲁棒调度模型，以清除DEM。相应地，推导出有功功率、无功功率和不确定性/备用的配电LMP（DLMP），以奖励DEM中的能量/备用供应和对不确定资源收费，这不仅为管理电压和阻塞提供了有效的价格信号，而且还为DS中的不确定性提供了价格信号。采用异构分解（HGD）算法对双层模型进行去中心化求解，限制TS和DS之间的信息交互，保证求解效率和信息隐私。通过大量的案例研究验证了所提出的方法的有效性。
2021-10-14 cs.SY eess.SY
Collaboration in Multi-Robot Systems: Taxonomy and Survey of Frameworks for Collaboration
University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）；Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学）；University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
本文探讨多机器人系统中协作、协调与合作的区分，提出分类框架并综述相关技术挑战与未来研究方向。
2026-10-09 cs.SY eess.SY
DSO-DERA Coordination for the Wholesale Market Participation of Distributed Energy Resources
我们设计了一个协调机制之间的配电系统运营商（DSO）和分布式能源资源聚合器（DERA）直接参与电力批发市场。为了确保系统的可靠性，同时提供对DERA的开放访问，协调机制包括一个远期拍卖，该拍卖根据聚合者代表其聚合利益的出价向聚合者分配访问限制。建议的协调机制的结果解耦DSO和DERA操作，满足网络的约束，独立的随机性的可再生能源，批发实时位置的边际价格，和个人DERA的聚合政策。竞争性聚合商的最优投标策略也来自。以一个141节点的辐射状配电网为例，验证了协调机制的有效性和辐射状配电网节点处的位置电价分布。
2022-11-29 cs.SY eess.SY
Optimizing Bidding Curves for Renewable Energy in Two-Settlement Electricity Markets
Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；University of Michigan（密歇根大学）；Lehigh University（理海大学）
本文针对双结算电力市场提出基于可变可再生能源基准投标曲线的协调方法，通过双层优化求解，其方案优于基准方案，可近似实现成本最低的随机市场结果。
2026-08-10 cs.SY econ.GN eess.SY
Achieving Reliable Coordination of Residential Plug-in Electric Vehicle Charging: A Pilot Study
运输部门的大规模电气化将需要仔细规划和与电网协调。电动汽车（EV）在渗透率提高的情况下不受管理，不协调的充电将放大现有的峰值负荷，可能超过电网可靠满足需求的能力。在本文中，我们报告了OptimizEV项目的研究结果-这是一项在纽约州北部进行的真实试点研究，旨在探索一种协调住宅电动汽车充电的新方法。拟议的协调机制旨在利用电动汽车充电的潜在灵活性，为电动汽车车主提供货币激励，以延迟电动汽车充电所需的时间。每次电动汽车车主启动充电会话时，他们都要通过从最后期限菜单中选择来指定他们打算让车辆插上多长时间，这些最后期限菜单提供更低的电价，他们愿意推迟充电所需的时间。给定主动充电请求的集合，智能充电系统实时动态优化每个EV的电力消耗，以最大限度地减少电网压力，同时确保每个客户的汽车在截止日期前充满电。在建议的激励机制下，我们发现客户经常愿意参与优化的充电会话，允许系统延迟完成他们的充电请求平均超过8小时。利用客户提供的灵活性，智能充电系统被证明在将大多数电动汽车充电负载转移到非高峰以填补总负载曲线的夜间低谷方面非常有效。客户选择率在研究期间保持稳定，提供了支持拟议协调机制的经验证据，作为潜在可行的“非有线替代方案”，以满足对电力驱动的电动汽车采用的需求增长。
2023-02-17 cs.SY eess.SY
LLM-Enabled UAV Dispatch: A System-Level Survey and Taxonomy
Zhejiang University of Technology（浙江工业大学）
本综述系统梳理LLM赋能的无人机调度，提出跨层语义编排视角，归纳四种调度范式，分析LLM角色与挑战，为安全关键系统集成提供分类法与设计指南。
2026-10-08 cs.AI cs.SY eess.SY
Coordinating Distributed Energy Resources for Reliability can Significantly Reduce Future Distribution Grid Upgrades and Peak Load
该研究通过潮流驱动的仿真—优化比较集中式可靠性优化与本地成本最小化 DER 控制，证明面向可靠性的协调可大幅减少变压器违规、峰值负荷及未来电网升级。
2023-06-14 cs.SY eess.SY
Reinventing the Utility for DERs: A Proposal for a DSO-Centric Retail Electricity Market
间歇性可再生能源、存储设备和灵活负荷的日益普及给配电网带来了运营挑战。使用分布式方法对这些资源进行适当的协调和调度是有必要的，并且只能通过采用交易能源计划的当地零售市场来实现。为此，我们提出了一个分销层面的零售市场由一个流通体制运营商（DSO），调度DER，并确定实时的分销层面的Lotero边际价格（d-LPM）。零售市场是使用分布式近端原子协调（PAC）算法建立的，该算法在考虑网络物理的同时求解最优潮流模型，渲染位置和时间变化的d-LMP。通过对IEEE-123节点网络的模拟，使用来自美国马萨诸塞州ISO-NE和Eversource的数据，对市场结构进行了数值研究。将市场表现与现有的零售实践进行比较，包括具有无出口规则和净计量的需求响应（DR）。以DSO为中心的市场提高了DER的利用率，允许DR持续的市场参与，降低了客户的电价，并消除了净计量计划固有的补贴。DSO由此产生的较低收入流凸显了现代公用事业不断发展的商业模式，从商品化市场转向基于性能的费率制定。
2021-02-02 cs.SY econ.GN eess.SY
Coordination of Heterogeneous Deferrable Loads using the F-MBC Mechanism
越来越多的产消者参与电网需要有效的运营策略，以利用分布式能源（DER）提供的灵活性来匹配供需。本文研究了最近提出的协调方案的协调性能可推迟的负荷：预测调解的市场为基础的控制（F-MBC）。对仿真设置进行了增强，以支持在实际场景中分析性能，具有异构负载和开放式仿真范围。制定了运行方案，以展示F-MBC在可再生能源和灵活发电相结合的支持下，利用动态负荷分布来调度可推迟负荷的异质群体的能力。生成设备的可用性模式以考虑不同的用户偏好。仿真结果表明，F-MBC能够实现良好的分布式调度性能的设备具有较高的初始功耗。然而，已经发现具有低初始功耗的器件的性能不太令人满意。指出了F-MBC格式及其应用的进一步改进方向。
2021-04-17 cs.SY eess.SY
Optimal Coordination of Flexible DERs in Local Energy and Flexibility Markets to Ensure Social Equity
本文提出一种基于社会公平的本地市场出清框架，通过纳入能源负担和灵活性市场管理，实现分布式能源资源的最优协调，并在IEEE 33节点网络上验证了其有效性。
2025-06-02 cs.SY eess.SY
Understanding the Impact of Coalitions between EV Charging Stations
本文研究电动汽车充电站部分联盟协调的影响，通过非合作聚合博弈和C-Nash均衡分析，发现在某些条件下独立运行反而比部分联盟协调成本更低。
2024-10-03 cs.GT cs.MA cs.SY
Decentralized Integration of Grid Edge Resources into Wholesale Electricity Markets via Mean-field Games
本文提出一个平均场博弈框架，使产消者能基于动态电价和太阳能发电自主优化储能决策，实现电网边缘资源去中心化参与批发市场，并验证其收敛到平均场均衡且能降低峰值负荷与价格波动。
2025-03-11 cs.SY eess.SY
On the interaction between Autonomous Mobility-on-Demand systems and the power network: models and coordination algorithms
Stanford University（斯坦福大学）；University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校）
本文研究了自主出行-on-demand系统与电力网络的相互作用，提出了一种模型来捕捉两者之间的耦合关系，并通过联合优化算法协调两个系统。
2019-06-08 cs.MA cs.RO cs.SY
Enhancing power grid resilience to cyber-physical attacks using distributed retail electricity markets
针对配电网信息物理攻击导致的供电缺口，本文提出层级零售市场机制，通过价格信号协调剩余机组灵活性、备用及柔性负荷，减少主网进口电力并公平补偿产消者。
2024-07-02 cs.SY eess.SY math.OC
Development and Evaluation of an Online Home Energy Management Strategy for Load Coordination in Smart Homes with Renewable Energy Sources
针对含可再生能源的智能家居，提出基于序贯模型预测控制与遗传算法的实时负荷协调策略，可在减少干扰的同时降低约5%电网成本。
2023-04-23 cs.SY eess.SY math.OC
The Value of Distributed Energy Resources for Heterogeneous Residential Consumers
Stanford University（斯坦福大学）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
研究分析了分布式能源资源对住宅消费者和运营商的价值，揭示了不同消费行为导致的电费节省差异，以及协调服务对降低总成本的影响。
2018-09-13 cs.SY eess.SY
Home Electricity Data Generator (HEDGE): An open-access tool for the generation of electric vehicle, residential demand, and PV generation profiles
University of Oxford（牛津大学）
针对住宅能源研究中可用数据匮乏、单户连续数据缺失的问题，本文提出开源工具HEDGE，基于英国真实数据集经预处理、行为聚类后用GAN生成单户一致的多日住宅能源数据序列。
2023-10-02 cs.LG cs.SY eess.SY
Transactive Local Energy Markets Enable Community-Level Resource Coordination Using Individual Rewards
本研究提出经济驱动的交互式局部能源市场ALEX，通过理性智能体仅依赖建筑级信息自私最大化利润，利用动态规划生成策略，实现了社区级分布式能源资源协调，并在所有净负荷指标上优于基准能源管理系统。
2024-03-22 cs.MA cs.SY eess.SY
Centralised rehearsal of decentralised cooperation: Multi-agent reinforcement learning for the scalable coordination of residential energy flexibility
Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系）；Department of Computer Science, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学系）
本文提出采用集中式但因子化 critic 的深度多智能体 actor-critic 方法，在执行前排练住宅能源协调，实现可扩展、隐私保护且训练成本显著降低的分布式控制。
2023-06-05 cs.LG cs.MA cs.SY
Network-Aware Electric Vehicle Coordination for Vehicle-to-Anything Value Stacking Considering Uncertainties
本文提出一种考虑网络约束和不确定性的滚动时域优化方法，通过协调电动汽车执行V2H、V2G和能量交易实现V2X价值叠加，并基于真实市场数据验证其降低能源成本的有效性。
2023-05-30 cs.SY eess.SY math.OC
The Value of Operational Coordination for EV Fleet Aggregators
电力和天然气网以及电力和热力网等能源系统的整合可以在系统安全性，可靠性和减少排放方面带来显着的好处。另一个具有巨大潜在利益的部门耦合是电力和运输网络。这主要是由于电动汽车（EV）的使用越来越多，以及它们对电网的需求。此外，电动汽车和电池技术的生产和运营成本正在稳步下降，而发达国家的用户正在为购买和使用电动汽车提供税收抵免。电网也在进行重大升级和改造，目的是确保电网的环境可持续性。这些因素影响着我们的工作。我们提出了一种新的运营模式，集成的电动汽车电网系统，其中包括一组聚合器（拥有一个车队的电动汽车）与部分访问配电网。然后，利用合作对策理论对系统的行为进行建模。核心用于描述这些聚合器之间交互的稳定性，Shapley值用于为它们分配成本。所获得的结果显示了合作的好处，这可能导致能源消耗的总体减少，降低电动汽车和配电网的运营成本，并且在某些情况下，可以增加用于加强输电和电网基础设施的额外资金预算。
2021-04-12 cs.SY eess.SY math.OC
Application of Microgrids in Supporting Distribution Grid Flexibility
University of Denver（丹佛大学）
本文研究微电网在捕捉由prosumers引起的配电网净负荷波动中的应用，提出以灵活性为导向的优化调度模型，协调微电网与聚合消费者/prosumers的净负荷，解决爬坡问题。
2016-12-02 cs.SY eess.SY
A Distributed Economic Model Predictive Control Design for a Transactive Energy Market Platform in Lebanon, NH
由于可变可再生能源（VRE）、网络数字物理设备和消费者积极参与的广泛采用，配电系统正在发生根本性变化。VRE本质上是不确定的和间歇性的，并且对电力系统控制和操作提出了各种技术挑战，从而限制了它们的渗透。通过积极的社区级协调，使需求方参与控制结构，利用个人电力消费者参与社会和零售市场的好处，作为一个控制杠杆，可以支持更多地采用VRE。提出了一种基于增广拉格朗日交替方向不精确牛顿（ALADIN）算法的配电系统分布式经济模型预测控制（DEMPC）算法。具体来说，这个DEMPC解决了交流最优潮流（ACOPF）的问题，在一个后退的时间范围。此外，它采用了社会福利最大化的ACOPF捕捉消费者的偏好，通过明确使用随时间变化的效用函数。在这项工作中应用的ACOPF的DEMPC制定是新颖的，因为它解决了固有的动态特性的网格和规模与爆炸的主动控制设备的需求侧。本文演示了13节点黎巴嫩NH配电馈线的仿真方法。
2020-12-07 cs.SY eess.SY
Improving Sequential Market Coordination via Value-oriented Renewable Energy Forecasting
College of Engineering, Cornell University（康奈尔大学工程学院）；Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系）；Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电气工程系）；Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院设计工程学院）
本研究提出面向价值的可再生能源预测方法，通过训练模型最小化日前与实时市场的总运行成本，显著降低确定性出清下的系统运行成本。
2025-08-06 cs.LG cs.SY eess.SY
A review of the calculation methods of optimal power flow in integrated energy systems
本文系统综述综合能源系统最优潮流研究进展，指出电-热-气耦合潮流建模等现存挑战，提出需发展贴合工程的鲁棒建模与安全评估框架，探讨多目标储能的应用潜力。
2024-08-15 cs.SY eess.SY
Preventing an Extractive Green Hydrogen Industry: Risks and Benefits of Grid Expansion and Green Hydrogen in and for Kenya
本研究通过肯尼亚县级多节点容量扩展模型发现，并网电解槽可降低30%的平准化度电成本、累计节省4.6亿美元并支持风电并网，同时使氢能碳强度低于国际认证阈值，但需以公平为导向协调风电、输电与基础设施规划，使绿色氢能既为肯尼亚生产也为肯尼亚服务。
2025-07-19 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
On the Smart Coordination of Flexibility Scheduling in Multi-carrier Integrated Energy Systems
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Netherlands eScience Center（荷兰电子科学中心）
本文针对多能互补集成系统灵活性调度协调的复杂性，提出受市场拍卖启发的模型耦合方法，经实验验证其可扩展性与近最优性，开源软件可支撑相关应用场景。
2026-08-19 cs.SY econ.GN eess.SY
Reference-Free Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning for Grid-Friendly Tie-Line Power Shaping in Industrial Microgrids
Tsinghua University（清华大学）
提出顺序异构智能体协调框架，通过多时间尺度异构资源协同，实现无参考轨迹的联络线功率整形，显著降低购电成本、合同越限时间和爬坡越限。
2026-06-25 cs.SY eess.SY
Sharing Mobile and Stationary Energy Storage Resources in Transactive Energy Communities
大多数电力系统越来越多地基于分布式能源，导致对电网管理的强烈冲击。就葡萄牙而言，可再生能源对发电组合的贡献已经很高，目标是到2050年实现100%。大部分新的可再生能源发电容量将由安装在建筑物中的分布式光伏发电来确保，因此光伏输出的固有不稳定性加上与需求分布的不匹配将对电网的运营和弹性构成挑战。解决这些问题需要在社区一级进行管理，并利用可控能源资源（如能源储存资源）的时空灵活性。葡萄牙的监管机构认识到了这一点，最近的可再生能源发电自耗立法使社区的发电盈余交易成为可能。实施社区内交易和利用可再生能源发电的潜力，需要在社区一级在交易性能源系统范围内进行监督和协调。本文的重点是通过社区微电网中的交易能源市场来解决能源共享问题，使用固定和移动储能作为灵活性资源。拟议的框架考虑了具有现场电池存储和众多电动汽车充电站的公共和商业建筑。该配方使用真实的数据进行评估，从社区的建筑物在葡萄牙大学校园。结果表明，所提出的方法实现了建筑和社区层面可再生能源自我消费的增加，以及电力成本的降低。
2020-10-07 cs.SY eess.SY
Scalable Optimization for Wind Farm Control using Coordination Graphs
Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学）；HU University of Applied Sciences（HU应用科学大学）；Hasselt University（哈塞尔特大学）；Data Science Institute（数据科学研究院）
风力发电场是生态和可再生能源发电的关键驱动力。由于其容量的快速增加，当代风电场需要坚持对功率输出的严格限制，以确保电网的稳定性。具体地，要求风电场控制器将风电场的电力生产与电网运营商施加的电力需求相匹配。这是一个重要的优化问题，因为风力涡轮机之间存在复杂的依赖关系。最先进的风力发电场控制通常依赖于基于物理学的方法，这些方法无法捕获定义涡轮机健康状态的完整负载谱。如果不考虑这一点，农场涡轮机的长期可行性就会受到威胁。考虑到决定涡轮机寿命的复杂依赖性，学习灵活的最优控制策略需要数据驱动的方法。然而，由于风电场是大规模的多智能体系统，在整个联合行动空间优化控制策略是棘手的。我们提出了一种新的学习方法，利用稀疏的风电场结构分解的优化问题的风电场控制。使用贝叶斯方法，基于多智能体汤普森采样，我们探讨了与需求相匹配的配置的因子联合行动空间，同时考虑涡轮机的寿命。我们将我们的方法应用于网格状风电场布局，并使用最先进的风流模拟器评估配置。我们的结果是有竞争力的基于物理的启发式方法的需求误差，而相反的启发式，我们的方法的寿命高风险涡轮机。
2021-01-19 cs.AI cs.LG cs.SY
Decentralized Coordination of Distributed Energy Resources through Local Energy Markets and Deep Reinforcement Learning
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Alberta Machine Intelligence Institute（阿尔伯塔机器智能研究所）；University of Hradec Králové（赫拉德茨-克拉洛韦大学）
本研究利用深度强化学习智能体自动化终端用户在本地能源市场中的参与，以最小化能源账单并有效降低社区层面的净负荷波动，其在削减进口、出口和峰值需求上表现出了与动态规划基准相当或更优的性能。
2024-11-14 cs.AI cs.LG cs.MA
Resilience of the Electric Grid through Trustable IoT-Coordinated Assets (Extended version)
本文提出一种通过本地电力市场协调可信IoT设备与分布式资产以实现电网韧性的框架，并利用态势感知机制在不加重主电网负担的情况下缓解网络攻击，经多种仿真平台验证有效。
2025-01-30 cs.ET cs.SY eess.SY
Impact of DG and survey of pricing mechanism around different states in USA
本文研究了分布式发电（DG）对美国输电网的影响及各州定价策略，分析了DG对电压和电能质量的作用，探讨了DG与传统电站差异、渗透水平、IEEE标准合规性及保护协调问题，并总结了影响各州DG电价的主要因素。
2024-01-02 cs.SY eess.SY
A privacy-preserving distributed computational approach for distributed locational marginal prices
当今电力市场的一个重要问题是管理智能家用电器或电动汽车等新做法所提供的灵活性。需求响应（DR）通过改变住宅电力公司的行为，试图调整电力需求以提高电网稳定性和更好地整合可再生能源。DR中的一个关键角色是由称为负载聚合器（LA）的新兴独立实体发挥作用。本文提出了一种新的分散算法来解决经典的交流最优潮流（ACOPF）问题的凸松弛，它只依赖于局部信息。每个计算步骤都可以以完全保护隐私的方式执行，并且通过特定于节点的分布位置边际价格（DLMP）实现系统范围的协调。我们证明了我们的方法在15总线径向配电网络的效率。
2022-09-07 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal design of solar-battery hybrid resources considering multi-market participation under weather and price uncertainty
University of Hyogo（兵库大学）
本文提出基于深度强化学习的混合太阳能-电池资源协同优化框架，解决多市场参与下的系统规模优化问题，通过统一随机建模实现混合系统设计与多市场投标策略的联合优化。
2026-05-13 cs.SY eess.SY
Agentic AI Home Energy Management System: A Large Language Model Framework for Residential Load Scheduling
Department of Industrial Economics and Technology Management, The Norwegian University of Science and Technology（工业经济学与技术管理系，挪威科学与技术大学）
电力部门的转型需要大幅提高住宅需求响应能力，但家庭能源管理系统（HEMS）的采用仍然受到用户交互障碍的限制，需要将日常偏好转化为技术参数。虽然大语言模型已被应用到能源系统作为代码生成器和参数提取器，没有现有的实现部署LLM作为自治协调器管理从自然语言输入到多设备调度的完整工作流。本文提出了一种代理人工智能HEMS，其中LLM自主协调多设备调度从自然语言请求到设备控制，实现最优调度没有例子演示。将一个协调器与三个专业代理相结合的分层架构使用ReAct模式进行迭代推理，实现动态协调，而无需硬编码工作流，同时集成Google日历进行上下文感知的截止日期提取。使用真实的奥地利日前电价对三个开源模型进行评估，发现了巨大的能力差异。Llama-3.3- 70 B成功地协调了所有场景中的所有设备，以匹配通过混合整数线性规划计算的成本最优基准，而其他模型实现了完美的单设备性能，但难以同时协调所有设备。渐进式提示工程实验表明，分析查询处理没有明确的指导仍然是不可靠的，尽管模型的一般推理能力。我们开源了完整的系统，包括编排逻辑，代理提示，工具和Web界面，以实现可重复性，扩展和未来的研究。
2025-10-30 cs.AI cs.MA cs.SY
Consensus-Based Decentralized Energy Trading for Distributed Energy Resources
在智能电网中，分布式能源（DER）已经渗透到居民区，以提供一种新的电力供应形式，主要来自可再生能源。拥有DER的居民家庭和商业建筑已经成为当地电网中的生产消费者，因为他们可以将剩余的电力出售给其他人。已经开始研究通过更好的控制和沟通策略来整合和利用DER。随着物联网（IoT）技术的进步，DER之间可以实现前所未有的协调，以促进能源交易和交互式能源管理。然而，在优化过程中防止用户信息泄露一直是研究人员面临的挑战，这促使他们开发保护隐私的能源管理系统。在本文中，我们开发了一个完全分散的交互式能源管理使用基于共识的算法。具体来说，我们设计了一个虚拟池，供产消者在物联网技术的支持下进行能源交易和信息交换。基于共识的算法使产消者能够以协调的方式独立地获得最佳能源计划，而不会泄露任何个人数据。我们使用真实世界的数据进行模拟和验证我们开发的算法。结果表明，我们的共识为基础的分散式交易能量管理策略是可行的，可以显着降低系统的整体成本。
2021-10-28 cs.SY eess.SY math.OC
Dynamic Rolling Horizon Optimization for Network-Constrained V2X Value Stacking of Electric Vehicles Under Uncertainties
Monash University（莫纳什大学）；Monash Energy Institute（莫纳什能源研究所）；The University of Tokyo（东京大学）
本研究提出动态滚动时域优化框架，结合GRU-EN-TFD预测模型，实现V2X价值堆叠以降低住宅社区能源成本，并揭示EV到达不确定性对性能的关键影响。
2025-02-22 cs.LG cs.SY eess.SY
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
