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数学 > 优化与控制

arXiv:1607.07365 (math)
[提交于 2016年7月25日 ]

标题: 基于储能和短期功率预测的动态电力负荷调度

标题: Scheduling of Dynamic Electric Loads Using Energy Storage and Short Term Power Forecasting

Authors:Raymond A. de Callafon, Abdulelah H. Habib, Jan Kleissl
摘要: 在本文中,我们提出了一种优化方法,在给定短期变化功率生产的预测以及只能存储有限电量的电能的情况下,对电气负载进行调度。 所提出的这种方法独特且通用,因为它允许对每个具有自身动态功率需求的电气负载在开启/关闭切换期间进行调度,同时还可以分别指定每个负载的最小开启/关闭时间。 该优化方法被表述为一种并行枚举所有可能的电气负载开启/关闭时间的方法,使用移动时间方法,只需要一个短期功率生产预测,同时考虑到电池系统的电能存储和功率输送的约束。 结果表明,优化的复杂度(枚举数量)由短期功率生产预测中的数据点数量和电气负载的最小开启/关闭时间限制。 有限的复杂度结合并行枚举,使得可以对大量负载进行实时操作调度。 本文所示的仿真结果表明,相对短期的功率预测轮廓可以用于有效调度具有各种动态负载轮廓的动态负载。
摘要: In this paper we formulate an optimization approach to schedule electrical loads given a short term prediction of time-varying power production and the ability to store only a limited amount of electrical energy. The proposed approach is unique and versatile as it allows scheduling of electrical loads that each have their own dynamic power demand during on/off switching, while also allowing the specification of minimum on/off times for each loads separately. The optimization approach is formulated as a parallel enumeration of all possible on/off times of the electrical loads using a moving time approach in which only a short term power production forecast is needed, while at the same time taking into account constraints on electrical energy storage and power delivery of a battery system. It is shown that the complexity of the optimization (number of enumerations) is limited by the number of data points in the short term power production forecast and the minimum on/off time of the electrical loads. The limited complexity along with parallel enumeration allows real-time operational scheduling of a large number of loads. The simulation results shown in this paper illustrate that relatively short term power forecast profiles can be used to effectively schedule dynamic loads with various dynamic load profiles.
评论: 6页,5张图表,被IEEE控制应用会议(CCA)接收
主题: 优化与控制 (math.OC)
引用方式: arXiv:1607.07365 [math.OC]
  (或者 arXiv:1607.07365v1 [math.OC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1607.07365
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1109/CCA.2016.7588018
链接到相关资源的 DOI

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来自: Abdulelah H. Habib [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2016 年 7 月 25 日 17:10:26 UTC (427 KB)
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