Real-Time Energy Management in Microgrids With Reduced Battery Capacity Requirements
Real-Time Energy Management in Microgrids With Reduced Battery Capacity Requirements
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微电网中的实时能源管理，降低电池容量要求
DOI：
10.1109/tsg.2017.2783894
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发表时间：
2019-03
影响因子：
9.6
通讯作者：
Georgios B. Giannakis
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bingcong Li;Tianyi Chen;Xin Wang;Georgios B. Giannakis
储能装置有望改变电力行业，因为它们可以在需求高峰期向最终客户供电，并在电力过剩时作为客户运行。本文研究了利用可再生能源和储能单元进行在线能源管理的问题。对于手头的问题，流行的方法依赖于对所选步长的随机对偶(子)梯度(SDG)迭代；所选步长；内联公式；<；纹理数学符号=“LaTeX”>；${\m}$<；/纹理-数学&>；/内联公式&>这通常需要电池容量；内联-公式&>；；纹理-数学符号=“Laex”>；${\mathcal{O}}{(1/\u)}$<；/纹理-数学&><；/内联公式>；以保证<；内联公式>；<；纹理数学符号=“LaTeX”>；${\mathcal{O}}{(\u)}$<；/tex-math>；<；/inline-formula>；-optimal解决方案。为了在显著降低电池容量需求的同时实现最优的能源成本，引入了一种在线学习辅助管理(OLAM)方案，该方案将统计学习的进步融入到实时能量管理中。为了便于方案的实时实现，还利用乘子法的交替方向法对所涉及的子问题进行分布式求解。分析表明，OLAM会产生内联公式=“LaTeX”；${\mathcal{O}}{(\u)}$<；/内联公式；/内联公式；最优间隙，而只需要电池容量；内联公式；<；内联公式=“Laex”>；${\mathcal{O}}{(\log^{2}(\u)/\SQT{\mU})}$<；/tex-ath>；<；/inline-公式>；。在IEEE电网基准上的仿真证实，OLAM产生的平均成本与SDG相似，而所需电池容量显著低于SDG。
Energy storage units hold promise to transform the electric power industry, since they can supply power to end customers during peak demand times, and operate as customers upon a power surplus. This paper studies online energy management with renewable energy resources and energy storage units. For the problem at hand, the popular approaches rely on stochastic dual (sub)gradient (SDG) iterations for a chosen stepsize <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${\mu }$ </tex-math></inline-formula>, which generally require battery capacity <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${\mathcal{ O}}{(1/\mu)}$ </tex-math></inline-formula> to guarantee an <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${\mathcal{ O}} {(\mu)}$ </tex-math></inline-formula>-optimal solution. With the goal of achieving optimal energy cost with considerably reduced battery capacity requirements, an online learning-aided management (OLAM) scheme is introduced for energy management, which incorporates statistical learning advances into real-time energy management. To facilitate real-time implementation of the proposed scheme, the alternating direction method of multipliers method is also leveraged to solve the involved subproblems in a distributed fashion. It is analytically established that OLAM incurs an <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${\mathcal{ O}}{(\mu)}$ </tex-math></inline-formula> optimality gap, while only requiring battery capacity <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${\mathcal{ O}}{(\log ^{2}(\mu)/\sqrt {\mu })}$ </tex-math></inline-formula>. Simulations on the IEEE power grid benchmark corroborate that OLAM incurs similar average cost relative to that of SDG, while requiring markedly lower battery capacity.
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DOI：
10.1145/2591971.2591990
发表时间：
2014-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Longbo Huang-;Xin Liu;Xiaohong Hao
通讯作者：
Longbo Huang-;Xin Liu;Xiaohong Hao
DOI：
10.1109/globalsip.2016.7905976
发表时间：
2016-12
期刊：
2016 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)
影响因子：
--
作者：
Sarthak Gupta;V. Kekatos
通讯作者：
Sarthak Gupta;V. Kekatos
影响因子：
6.6
作者：
Warrren B Powell;Stephan Meisel
通讯作者：
Warrren B Powell;Stephan Meisel
DOI：
10.1137/090770102
发表时间：
2011-09
期刊：
SIAM J. Optim.
影响因子：
--
作者：
Jayash Koshal;A. Nedić;U. Shanbhag
通讯作者：
Jayash Koshal;A. Nedić;U. Shanbhag
影响因子：
4.9
作者：
Barton, JP;Infield, DG
通讯作者：
Infield, DG