基于随机梯度的含时间耦合约束工业园区快速分布式多能管理

当代工业园区面临能源供应成本高、效率低的日益严峻挑战。此外，在供需不确定的情况下，如何调动可延迟的弹性负荷并补偿实时非弹性负荷以匹配多能发电/储能并最小化能源成本是关键问题。由于能源管理难以在未知随机变量统计信息下离线实施，本文提出一种系统化在线能源成本最小化框架，以实现随时间变化的发电、需求与价格下多能的互补利用。具体而言，为满足储能导致的充放电约束与短期能量平衡，提出一种基于随机梯度、双时间尺度实现的快速分布式算法以保证在线实施。为降低峰值负荷，通过估计用户转移意愿实施激励机制。还给出参数设置的解析结果以保证所提设计的可行性与最优性。数值结果表明，当电力买卖价差足够小时，所提算法可渐近达到近最优成本。