风氢驱动关键基础设施的实时优化：基于特征空间扩展的高保真活跃约束与整数变量预测
系统与控制
2023-07-03 v1 系统与控制
摘要
本文致力于为一种新的工程系统——利用风能通过电解制氢并结合碳捕集以降低电力部门碳排放的风氢驱动低碳关键基础设施 (W2H-LCCI)——开发实时最优运行模型。首先，提出了 W2H-LCCI 的凸数学模型，进而建立了其用于实时决策的优化模型，即混合整数凸规划 (MICP)。此外，由于该大规模 MICP 问题必须实时求解，提出了一种基于活跃约束与整数变量预测 (ACIVP) 的快速求解方法。ACIVP 方法基于历史优化数据预测二元变量取值以及数量有限的约束集合（该集合极可能包含所有活跃约束）。这使得 W2H-LCCI 实时最优运行仅需由优化求解器求解一个小规模连续凸优化问题。为提高 ACIVP 方法的精度，采用了特征空间扩展 (FSE)，并提出了多阶段 ACIVP-FSE 方法。文中还讨论了阶段设计与阶段排序对 ACIVP-FSE 性能的影响。我们利用两个水-能耦合案例研究验证了所开发系统与求解方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2306.17395,
title = {Real-time Optimization for Wind-to-H2 Driven Critical Infrastructures: High-fidelity Active Constraints and Integer Variables Prediction Enhanced by Feature Space Expansion},
author = {Mostafa Goodarzi and Qifeng Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17395},
year = {2023}
}