在需求电费和双向功流场景下协同优化分布式能源资源
计算机视觉与模式识别
2025-03-12 v1
摘要
我们解决的问题是针对需求电费和双向功流框架下的behind-the-meter（BTM）分布式能源资源（DER）的协同优化，包括灵活负荷、分布式可再生发电（DG）和储能电池系统（BESS）。我们将问题建模为考虑可再生发电不确定性和运营剩余最大化的随机动态程序。我们的理论分析揭示，最优政策遵循阈值结构。最后，我们表明，即使采用利用该阈值结构的简单算法在仿真中也表现良好，强调其在开发近似最优算法中的重要性。这些发现为在复杂电费结构下实施 prosumer 能源管理系统提供了关键见解。
引用
@article{arxiv.2503.07906,
title = {Painting with Words: Elevating Detailed Image Captioning with Benchmark and Alignment Learning},
author = {Qinghao Ye and Xianhan Zeng and Fu Li and Chunyuan Li and Haoqi Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.07906},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ICLR 2025