Electric Energy Storage Systems integration in Distribution Grids
本文提出了一种实时控制策略，用于动态平衡电力需求和供应在当地一级，在一个场景中，其特征在于由一个高压/中压变电站与可再生能源的光伏发电机和电能存储系统的形式存在。变电站连接到电网，并由扮演大容量电力系统角色的等效传统发电厂供电。提出了一种基于模型预测控制的方法，通过该方法，传统发电厂和存储器的有功功率设定值随着时间的推移不断更新，这取决于发电成本、存储器的荷电状态、可预见的需求和可再生能源的产量。所提出的方法是在仿真的基础上进行验证，显示其有效性在管理网络需求和光伏发电在测试和真实条件下的波动。
2015-06-15 math.OC
Energy Storage System Sizing for Peak Hour Utility Applications
在未来的智能电网中，储能系统（ESS）有望在降低高峰时段发电成本和相关碳排放水平方面发挥关键作用。考虑到其高昂的购置、运营和维护成本，ESS很可能为大量用户提供服务。因此，能源ESS的最佳规模发挥着关键作用，因为过度配置ESS大小会导致昂贵资产的利用不足，而配置不足则会对运营寿命造成负担。本文提出了一个随机的框架来分析能量存储系统的最优规模。在这个框架中，每个客户的需求是随机建模的，当需求超过电网容量时，总需求由从电网和存储单元汲取的功率的组合来容纳。在这个框架中的分析方法的开发，它提供了易处理的解决方案的ESS规模问题的兴趣。结果表明，在ESS的大小方面可以实现显着的节省。
2015-01-07 math.OC
Transmission Expansion Planning Considering Energy Storage
在电力传输网络中，储能系统（ESS）通过平滑供应和匹配需求提供了一种升级延迟的手段。我们对输电网络扩展规划（TEP）问题开发了一个混合整数规划（MIP）扩展，该问题考虑了ESS以及附加电路的安装和操作。该模型被证明是众所周知的Garver的6总线和IEEE 25总线测试电路的两个24小时的操作场景;短峰，长峰。我们发现最佳的位置和存储容量不仅对成本敏感，而且对网络中需求的变化也敏感。
2014-12-23 math.OC
A Stochastic Sizing Approach for Sharing-based Energy Storage Applications
为了促进可再生能源整合，提高电能质量和可靠性，并减少碳氢化合物排放，迫切需要部署储能系统（ESS），它可以为高峰时段的公用事业运营提供控制介质。在住宅一级特别需要环境服务系统，因为这一部门具有最未开发的需求响应潜力。然而，考虑到其高昂的购置、操作和维护成本，单独部署ESS在经济上是不可行的。因此，在本文中，我们提出了一个\emph{sharing-based} ESS架构，其中每个客户的需求是随机建模和总需求是由从电网和存储单元的组合，当需求超过电网容量的功率。提出了一种分析储能系统最优规模的随机框架。针对\emph{single}型家电的一组用户，提出了一种分析方法。然后，这个框架被扩展到任何网络规模与任意数量的客户和设备类型。分析方法提供了一个易于处理的解决方案的ESS规模问题。最后，提供了详细的成本效益分析，结果表明，基于共享的ESS是实用的，并显着节省ESS的大小可以实现。
2015-08-08 math.OC
Demand Management for Peak to Average Ratio Minimization via Intraday Block Pricing
基于价格的需求响应方案可以显著提高电力系统效率。另外，期望这样的方案通过降低峰值消耗来产生改进的功率操作。本文提出了日内分段定价（IBP）方案，旨在促进有效的需求响应的消费者，通过对他们的用电量的基础上，在一天的时间段收费。为了设计与所提出的方案相关联的价格，我们制定了一个双层最优化问题，旨在最大限度地减少峰均比（PAR），同时有利于消费者和公用事业公司。将双层规划问题转化为单层平衡约束数学规划问题。所得到的MPEC是非凸的，并且包括非线性约束。因此，为了得到一个解决方案，它是放松到一个混合的非线性规划，通过处理所有的非线性。为了评估所提出的方法的保守性，得到了原双层问题的成本的下界。所提出的方案的适用性证明了各种案例研究，表现出显着减少PAR和经济收益的公用事业公司和消费者的模拟。仿真结果表明，原问题和松弛问题的解是等价的，验证了所提方法的有效性.进一步的仿真结果表明，显着的优势，在性能的IBP计划相比，现有的计划在文献中。
2023-01-30 math.OC
Optimal scheduling of energy storage resources
电力储存可能会在未来能源系统的平衡中发挥重要作用。因此，一个主要的挑战是如何评估储存对能力充足性的贡献，即对这种系统满足需求的能力的贡献。这需要了解如何优化调度多个存储设施。本文研究这个问题的情况下，目标是最小化的预期能源未得到服务（EEU），也是一种形式的加权EEU中，单位成本的未得到服务的能源是较高的未满足的需求水平较高。我们还研究了如何确定单个商店的贡献，以将其纳入电力容量市场。
2019-01-15 math.OC
The Marginal Value of Networked Energy Storage
考虑随机可再生能源供应和需求的电力网络中的能量存储容量的位置边际值的特征问题。所采取的观点是，系统运营商，其目标是最大限度地减少所需的公司供应的预期成本，以平衡随机净需求过程在有限的时间范围内，受传输和能量存储的限制。能量存储容量的值被定义为相应的约束随机控制问题的最优值。它被证明是凹的和非递减的位置相关的存储容量的向量-这意味着存储的最大边际价值是来自存储容量的初始投资。我们还提供了所述边际值的表征，这揭示了其明确依赖于节点价格变化的具体措施。而且，更一般地说，我们推导出的位置上的能量存储容量的边际值的上界在相应的节点价格过程的全变差，并提供条件下，这个界是紧的。
2016-12-06 math.OC
Electricity Cost Minimization for a Residential Smart Grid with Distributed Generation and Bidirectional Power Transactions
在本文中，我们考虑的电力成本最小化问题在一个住宅网络中，每个社区都配备了一个分布式发电源，在社区中的每个家庭都有一组基本的和可转移的电力需求。我们允许双向电力交易，并假设从电网购买和出售电力的双层定价模型。在这种情况下，为了降低电力成本，我们需要做的，1）调度决策的可转移的需求，2）的决定，从电网的用户购买的能量的量，3）的决定，由用户出售给电网的能量的量。我们制定了一个全球性的集中式最优化问题，并获得最佳的电力消费量，出售和购买每个家庭，分别通过假设所有的当前和未来值的时变参数的可用性。在现实中，缺乏完善的信息阻碍了这种全局集中优化的实施。因此，我们提出了一个分布式的在线算法，只需要当前值的时变供应和需求过程。然后，我们比较并确定两种配方之间的权衡。仿真结果表明，该方案可以为家庭用电提供有效的管理。
2012-12-08 math.OC
Market-Driven Energy Storage Planning for Microgrids with Renewable Energy Systems Using Stochastic Programming
电池储能系统（BESS）可以缓解可再生能源间歇性发电的影响，并在调峰和按需充电管理中发挥关键作用。为了从经济角度优化BESS的规模，必须考虑BESS投资成本，寿命和公用事业费用节省以及微电网辅助服务的收入之间的权衡。通过考虑批发市场定价的随机最优化问题来求解BESS的最优规模。一个随机模型被用来调度套利服务的基础上预测的能源市场定价的能源存储，同时考虑到BESS成本趋势，可再生能源资源的变化，和需求预测。本文提出的方法的独特之处在于凸优化规划框架，计算全局最优解的金融权衡解决方案。该方法说明了应用程序的各种现实的案例研究的基础上，从加州独立系统运营商（CAISO）的定价和需求数据。案例研究结果从成本的角度来看，最佳BESS规模的洞察力，根据每年的调度和日常BESS操作。
2017-02-28 math.OC
Scheduling and dimensioning of heterogeneous energy stores, with applications to future GB storage needs
针对未来净零电力系统中异构储能设施的调度与容量规划问题，提出基于价值函数的近似最优调度方法，并应用于英国家庭储能需求，可实现显著经济节省。
2025-04-23 math.OC
Time series aggregation for energy system design: Modeling seasonal storage
可再生能源系统的优化设计是一个计算要求很高的任务，因为高的时间波动的供应和需求的时间序列。为了减少这些时间序列，典型操作周期的聚合已经变得常见。这种方法的问题是，这些聚合的典型周期是独立建模的，不能交换能量。因此，不能充分考虑季节性储存，尽管这对于可再生能源发电比例高的能源系统是必要的。为了解决这个问题，本文提出了一种新的数学描述的基础上叠加的期间和期间内的状态的库存。期间间状态连接典型的时期，并能够说明它们的顺序。该方法已被用于不同的能源系统配置。结果表明，一个显着减少的计算负荷，也可以实现长期的存储为基础的能源系统模型相比，最优化模型的基础上，全年时间序列。
2018-01-31 math.OC
Optimal Online Algorithms for Peak-Demand Reduction Maximization with Energy Storage
电费中需求费用的高比例激励大功率客户利用储能来减少从外部电网的峰值采购。考虑到有限的能源存储，我们希望以在线方式最大限度地减少峰值需求，这受到高度不确定的需求和可再生能源注入，峰值消费的非累积性以及在线决策的耦合的挑战。在本文中，我们提出了一个最佳的在线算法，达到最佳的竞争比，以下的想法，保持一个恒定的比例之间的在线和离线的最佳峰值降低性能。我们进一步表明，最优竞争比可以通过求解线性分式规划的线性数来计算。此外，我们扩展了算法，以自适应地保持最佳的竞争比给定的显示输入和行动，在每个决策轮。自适应算法保留了最佳的最坏情况下的保证，并达到改善的平均情况下的性能。我们评估我们提出的算法使用真实世界的痕迹，并表明他们获得高达81%的最佳离线基准峰值减少。此外，自适应算法实现了至少20%以上的峰值减少基线替代品。
2021-05-11 cs.SY eess.SY math.OC
Aggregated Demand Response Modelling for Future Grid Scenarios
随着间歇性可再生能源（RES）在未来电网（FG）中的渗透率增加，供需之间的平衡将更加依赖于需求响应（DR）和储能。因此，FG可行性研究需要考虑DR，以模拟净未来需求。在此背景下，本文提出了一种需求模型，它集成了DR的聚合效应在一个简化的表示市场/调度过程的效果，旨在最大限度地减少供应电能的总成本。传统的需求模型中的优化配方增加了包括众多用户配备屋顶光伏（PV）存储系统的聚合效应。该模型适用于在较高电压水平下的系统研究，其中用户被假定为价格预期者。作为一个案例研究，需求模型的影响进行了研究，在2020年的澳大利亚国家电力市场的负荷分布，平衡和负荷能力的增加，可再生能源的渗透。的结果进行了比较与需求模型中，用户被假定为价格接受者。
2015-05-25 math.OC
Energy Management System for a Low Voltage Direct Current Microgrid: Modeling and experimental validation
在可再生能源的重要集成的微电网领域，高效和实用的电力存储系统的要求引起直流微电网获得越来越多的关注。然而，发电和负荷消耗的不确定性以及电价的波动要求设计可靠的控制架构和强大的能源管理系统，以提高电能质量及其可持续性，同时最大限度地减少相关成本。本文提出了一种混合的方法，说明了模拟和实验结果的并网直流微电网，其中包括一个光伏电源和电池存储系统。特别强调的是放在微电网的总运营成本的最小化，同时考虑电池退化成本和电价。因此，提出了一个最佳的能量管理系统的能量存储系统调度，并使基于简单的模型的电费最小化。同时，模拟和实验室性能之间的差异突出。
2023-03-13 math.OC
Joint Optimization of Hybrid Energy Storage and Generation Capacity with Renewable Energy
在孤立的电网或碳足迹小的微电网中，可再生能源的渗透率通常很高。在这样的电网中，储能对于保证终端用户的不间断和稳定的电力供应非常重要。不同类型的储能具有不同的特性，包括其往返效率，功率和能量额定值，随时间的能量损失以及投资和维护成本。此外，不同类型的可再生能源的负荷特性和可用性在不同的地理区域和一年中的不同时间有所不同。因此，在设计这种类型的电力系统时，多种类型的能量存储和发电的联合容量优化是重要的。在本文中，我们制定了一个成本最小化问题的存储和发电规划，同时考虑初始投资成本和运营/维护成本，并提出了一个分布式优化框架，以克服所带来的困难，由大规模的最优化问题。研究结果将有助于在未来具有高可再生能源渗透率的分散式电网中制定储能和发电容量规划的决策。
2013-09-23 math.OC
Energy Storage Sharing Strategy in Distribution Networks Using Bi-level Optimization Approach
本文从独立储能管理者（IESM）的角度研究了配电网储能管理问题，IESM的目标是实现具有多目标最优化的最优储能共享，即，优化系统峰值负荷和配电公司（DisCo）及其客户的购电成本。为了实现IESM的目标，因此提出了一种储能共享策略，该策略允许DisCo和客户控制分配的储能。策略根据系统信息的变化逐日更新。该问题被公式化为一个双层数学模型，其中上层模型（ULM）寻求最佳分配的能量存储之间的迪斯科和客户，和较低的水平模型（LLM）代表的最小化的电力购买成本的迪斯科和客户。为了提高计算效率，将双层模型转化为单层带平衡约束的数学规划模型（MPEC），并对其进行线性化处理。最后，通过实例验证了该策略的有效性，并对分析结果进行了补充。
2017-07-21 math.OC
Network-Aware Demand-side Management Framework with A Community Energy Storage System Considering Voltage Constraints
本文研究了将社区储能（CES）系统与屋顶光伏（PV）发电相结合的可行性，以实现对社区的需求侧管理，同时保持配电网电压在允许的范围内。为此，我们在CES供应商和屋顶光伏系统用户之间开发了一个分散的能源交易系统。通过利用径向配电网络的线性化分支流模型，开发了电压约束的领导者-追随者Stackelberg博弈，其中CES供应商通过与CES系统和电网进行能量交易来最大化收入，并且用户最小化他们的个人能量成本。Stackelberg博弈有一个唯一的均衡，在这个均衡中，CES供应商的收入最大化，用户的能源成本最小化。一个案例研究，与现实的光伏发电和需求数据，证实了能源交易系统可以降低峰值能源需求，防止网络电压波动，同时提供经济利益的用户和CES供应商。此外，模拟强调，与集中式系统相比，分散式能源交易系统为储能容量较小的用户提供了更大的经济效益。
2020-08-21 cs.GT cs.SY eess.SY
Privacy-Preserving Energy Storage Sharing with Blockchain and Secure Multi-Party Computation
储能提供了一种有效的方式来改变临时的能源需求和供应，这使得在分时能源定价计划下能够显著降低成本。尽管其有着令人鼓舞的好处，但目前的储能成本仍然昂贵，这对实际部署构成了主要障碍。提高成本效益的更可行的解决方案是通过共享储能，如社区共享，云储能和点对点共享。然而，向外部储能运营商披露私人能源需求数据可能会损害用户隐私，并且容易受到数据滥用和泄露的影响。在本文中，我们探索了一种新的方法来支持能源存储共享与隐私保护，基于隐私保护区块链和安全多方计算。我们提出了一个集成的解决方案，使隐私保护的能源存储共享，这样的能源存储服务调度和成本分摊可以在不知道个人用户的需求。它还支持电网运营商通过区块链进行审计和验证。此外，我们的隐私保护解决方案可以防止不诚实的大多数用户，他们可能串通作弊，而不需要可信的第三方。我们在现实世界的以太坊区块链平台上实现了我们的解决方案作为智能合约，并在本文中提供了实证评估。
2021-11-03 cs.CR math.OC
Optimal Decision Making Model of Battery Energy Storage-Assisted Electric Vehicle Charging Station Considering Incentive Demand Response
考虑到电动汽车（EV）的大规模实施，公共EV充电站被用作EV的燃料箱，以满足更长的行驶距离的需要并克服私人充电桩的不足。本地电池储能（BES）的分配可以增强电动汽车充电站的灵活性。提出了一种考虑激励性需求响应的电动汽车充电站优化决策模型。首先，详细介绍了BES辅助电动汽车充电站的模型。其次，介绍了具有代表性的激励性需求响应模型--紧急需求响应模型。第三，基于充电负荷预测数据，建立了考虑EDR的电动汽车充电站运营利润最大化的BES辅助电动汽车充电站优化决策模型。最后通过实例验证了该方法的可行性。本文的研究结论如下：1）通过优化决策模型，可以有效地为BES辅助电动汽车充电站确定正确的、有利的EDR参与决策。2)在EV充电站中的本地BES可以提高充电站参与EDR的能力。
2019-06-20 cs.SY eess.SP eess.SY
Electrification of Commercial E-buses by Utilizing Stationary Battery Energy Storage Systems for Mass Transportation Network in Los Angeles
2028年洛杉矶奥运会即将到来，公共交通网络需要扩大。绿色电动公交系统作为缓解排放问题的重要一步，正受到越来越多的关注。然而，引入大型电动公交车队将增加高峰负荷需求，这将对电网产生不利影响。这项研究解决了由于引入电动公交车队而导致的峰值负荷需求增加的问题。因此，研究了固定电池储能系统的潜在实现，以通过在高峰时段提供能量来削减峰值负载需求。此外，车队管理软件的实施已被证明是在洛杉矶的测试情况下。因此，基于特定的能源需求值、电池硬件选项、标准电动巴士行驶周期和配置文件以及当地巴士路线特征，已经解决了最佳电池规格和电价问题。此外，还进行了技术经济分析，以证明成本效益分析。
2021-04-21 cs.SY eess.SY math.OC
The Reliability Value of Storage in a Volatile Environment
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文研究在供应和需求不确定且存在供应摩擦的系统中，存储对提高可靠性的价值，通过最小化无限时域内停电的期望折现成本，分析了线性与严格凸阶段成本下的最优存储策略及其对停电概率分布的影响。
2011-09-29 cs.SY eess.SY math.OC
Weighted completion time minimization for capacitated parallel machines
我们考虑的加权完成时间最小化问题的能力有限的并行机，这是一个基本的问题，在现代云计算环境。我们研究的设置中，处理的作业可能有不同的持续时间，资源需求和重要性（重量）。每个服务器（机器）可以处理多个并发作业，直到其容量。由于问题的$\mathcal{NP}$ -硬度，我们研究了启发式方法与可证明的近似保证。我们首先分析了一个算法，优先考虑的工作与最小的体积重量比。我们将其近似比与任何作业的最高资源需求与服务器容量之间的比率的递减函数绑定。然后，我们使用的算法调度作业的资源需求等于或小于0.5的服务器的容量与经典的加权最短处理时间算法的资源需求高于0.5。因此，我们创建一个混合的，恒定的近似算法的两个或多个机器。对于单机情况，我们还提出了一种常数近似算法。这项研究是第一次，据我们所知，提出了一个多项式时间算法与一个常数的近似比最小化的加权和的作业完成时间的能力限制并行机。
2021-05-02 cs.DC math.OC
Aggregating Large-Scale Generalized Energy Storages to Participate in Energy Market and Regulation Market
本文提出广义储能（GES）概念，通过定义满意度变量和构建实时协调框架，聚合异构柔性资源参与能量与调节市场，有效降低聚合商成本并满足用户多样化需求。
2019-01-13 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Operation of Renewable Energy Communities under Demand Response Programs
本文针对可再生能源社区中配备储能的生产者，提出一种低复杂度混合整数线性规划调度策略，并设计公平的需求响应奖励分配算法，使社区成员收益优于独立运行。
2025-03-10 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Placement of Distributed Energy Storage in Power Networks
Caltech（加州理工学院）
针对负荷转移问题，提出在电力网络中优化储能设备的位置、容量和控制，以最小化发电成本，并证明当发电成本为凸且非递减时，最优储能容量分配在单线连接的发电母线上为零。
2014-08-15 cs.SY eess.SY math.OC
Cost Minimizing Online Algorithms for Energy Storage Management with Worst-case Guarantee
需求响应计划中电价的波动和可再生能源供应的不稳定性使得有必要在微电网中采用储能。然而，设计有效的实时储能管理策略是一项挑战，可以提供有保证的最优性，而不会受到波动的电价和可再生能源供应的不确定性的阻碍。本文提出了一种简单有效的在线算法的充电和放电决策的能量存储，最大限度地减少电力成本的存在下，电价波动和可再生能源供应，而不依赖于未来的价格，需求或可再生能源供应的信息。所提出的算法由近似最佳最坏情况保证（即，竞争比），与基于完全未来信息的离线最优决策相比。此外，该算法可以适于利用有限的未来信息（如果可用的话）。通过对实际数据的仿真，可以看出所提出的算法在实际应用中可以取得令人满意的效果。
2016-01-03 cs.DS math.OC
The value of storage in electricity distribution: The role of markets
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出一个优化框架，首次建模存储投资与运营规划中的市场参与限制，通过马萨诸塞州案例研究发现市场参与与削峰需求在节省方面相似，但低存储成本可能促进超出本地需求的部署，可能与 deregulated 市场中分销与发电分离相悖。
2026-03-22 cs.SY econ.GN eess.SY
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
Online Inventory Management with Application to Energy Procurement in Data Centers
受电力市场中储能管理应用的启发，研究了带库存管理约束的在线线性规划问题。具体来说，决策者需要满足一定数量的资产作为自己的需求，既可以从一个价格随时间变化的市场中获得，也可以从自己的库存中获得。决策者以逐槽的方式呈现价格，并且必须立即决定当前价格的购买量以满足需求或存储在库存中以满足未来需求。库存的容量是有限的，其关键作用是以低价购买和储存资产，并以高价使用储存的资产来满足需求。决策者的最终目标是满足需求，同时最大限度地降低从市场购买资产的成本。我们提出了蝙蝠侠，简单的库存模型的在线算法，和蝙蝠侠率，率约束的情况下的扩展版本。BatMan和BatManRate都实现了最优竞争比，这意味着没有其他在线算法可以实现更好的理论保证。为了说明结果，我们使用所提出的算法来设计和评估数据中心的能源采购和存储管理策略，包括电网，当地可再生能源发电和储能系统的能源组合。
2019-01-14 cs.DS math.OC
Modeling, scientific computing and optimal control for renewable energy systems with storage
本文提出了可再生能源系统与存储模型，并考虑其最优操作。我们使用随机微分方程对风能和太阳能发电进行建模和仿真，并使用电池、热存储和水电解对所产生的电力进行存储。我们制定了一个经济的最优控制问题，以最有效的方式控制系统的范围内，同时满足电网的电力需求。部署多个存储系统可以提高可再生能源系统的灵活性和可靠性。
2022-12-17 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic multi-period optimal dispatch of energy storage in unbalanced distribution feeders
本文提出了一个凸的，多周期的，AC可行的最优潮流（OPF）框架，鲁棒调度灵活的需求侧资源在不平衡的配电馈线对非常短的时间尺度太阳能光伏（PV）预测的不确定性。这对于具有大量表后太阳能光伏发电的电力系统是有价值的，因为它们的运行受到需求和太阳能光伏发电预测的不确定性的影响。这项工作的目的是，然后，以确保高太阳能光伏渗透下的配电系统运行的可行性和可靠性。我们开发并提出了一种新的，强大的OPF配方，占非线性潮流约束和预测的不确定性。这是通过线性化的最佳轨迹和使用一阶方法来系统地收紧电压界限。一个现实的配电馈线上的案例研究表明了滚动时域实现的有效性。
2020-05-18 cs.SY eess.SY math.OC
An Algorithmic View on Optimal Storage Sizing
用户可以通过在非高峰期充电和在高峰期放电来利用存储来套利使用时间（ToU）定价。本文针对一般的ToU方案设计了最优控制策略并求解了最优投资。我们制定的动态规划的有效解决方案的问题。我们的结果是可行的，面对多峰ToU计划。模拟研究检查用户的成本如何随着用户的需求随机性而变化，我们还展示了我们的计划的性能时，聚集用户额外的节省。
2019-11-09 cs.SY eess.SY math.OC
