用于大规模分布式能源资源群体协调的凸化欧拉框架
系统与控制
2026-04-24 v1 系统与控制
最优化与控制
摘要
本文提出了一个具有聚合器端隐私保护的可扩展协调框架，用于存储类分布式能源资源（DERs）。该框架采用两层架构。在宏观层面，基于欧拉建模视角，DER 群体被表示为一个连续体，其密度演化由偏微分方程（PDE）控制，从而计算复杂度独立于群体规模。为了解决该 PDE 约束优化问题中的双线性非凸性，我们开发了一种凸化方法，将有限体积离散与通量提升技术相结合，将宏观问题重新形式化为稀疏线性规划（LP）。LP 解给出一种统一的、状态相关的广播信号，用于群体协调。此外，引入基于 Wasserstein 的松弛，以取代刚性循环约束，提供额外的运营灵活性以提高经济性能。在微观层面， individual resources 自动从广播信号及其本地状态中恢复本地 setpoints，而上游数据混合协议将 individual 状态聚合为宏观密度直方图，而不暴露原始的 individual 状态给聚合器。数值研究验证了所提框架的可扩展性、可行性和经济有效性。
引用
@article{arxiv.2604.21259,
title = {A Convexified Eulerian Framework for Scalable Coordination of Massive DER Populations},
author = {Ge Chen and Yiwei Qiu and Shiyao Zhang and Pengfei Su and Haoran Deng and Hongcai Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.21259},
year = {2026}
}
备注
10 pages. Submitted to IEEE Trans for possible publications