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基于分布式ADMM方法的智能家庭、微电网与氢能集成配电网络三级分层优化框架
A tri-level hierarchical optimization framework for smart homes, microgrids, and distribution networks with hydrogen integration using a distributed ADMM approach
Salman Habib · Sami El-Ferik · Muhammad Majid Gulzar · Sohaib Tahir Chauhdary 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 本文提出了一种三级分层优化框架，用于协调高比例分布式能源（DERs）接入下的现代配电系统中的决策过程。在底层（第一级），各个智能家庭对其本地光伏发电、电池储能和电动汽车充电进行优化，以降低成本或提高自用率。在第二级，微电网对家庭层面的决策进行聚合，共享风力发电机和燃料电池等资源，并支持点对点能量交易。在顶层（第三级），配电网运营商（DSO）负责调度集中式发电，执行线路容量限制，并设定电价信号或激励机制，以维持系统的整体可靠性。由于直接求解该大规模混合整数线性规划问题在计算上具有挑战性，本文...
解读: 该三层分层优化框架对阳光电源户用光储充一体化解决方案具有重要应用价值。底层智能家居优化与SG系列户用光伏逆变器、ST系列储能变流器及EV充电桩深度契合,可通过分布式ADMM算法实现成本降低12%、网损从4.1%降至3.3%。微电网层的P2P交易机制可赋能PowerTitan储能系统参与多场景协调调度...
提高能源市场中跨时间预测协调的准确性和实用性
Improving cross-temporal forecasts reconciliation accuracy and utility in energy market
Mahdi Abolghasemi · Daniele Girolimetto · Tommaso Di Fonzo · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 风能发电预测对于风电场日常运行管理以及使市场运营商能够在需求规划中有效应对电力不确定性至关重要。传统的预测协调方法依赖于样本内误差进行预测协调，但这些方法在未来性能上的泛化能力可能不足。此外，传统的聚合结构并不总是与实际决策需求相一致，而评估指标也常常忽视预测误差带来的经济影响。为应对这些挑战，本文探讨了先进的跨时间预测模型及其在提升预测准确性与决策质量方面的潜力。首先，我们提出一种新方法，在协方差矩阵估计和预测协调过程中利用验证误差而非传统的样本内误差。其次，我们引入基于决策的聚合层级用...
解读: 该跨时序预测协调技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及新能源场站具有重要应用价值。论文提出的基于验证误差的协调方法可提升预测精度7%以上,能优化储能系统充放电策略,降低辅助服务罚金成本。决策导向的聚合层级设计与阳光电源iSolarCloud平台的智能运维需求高度契合,可将计...