AMPS: Collaborative Research: Stochastic Modeling of the Power Grid

AMPS:协作研究:电网随机建模

基本信息

  • 批准号:
    1736439
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 17万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-09-01 至 2022-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This project will develop mathematical models for the interactions between the economic stake-holders in the modern power grid. While the electricity market is becoming decentralized, understanding the underlying market forces in the presence of fluctuating market conditions and regulations remains inadequate. Providing higher quality information and modeling aids to decision makers is crucial in the drive to achieve grid efficiency and enhanced stability. It is also central to avoiding unintended consequences that have plagued economic policy-making for the grid and for making effective regulations that incentivize aligning stakeholder behavior with societal goals, such as climate change adaptation and investment in new technologies.The project will construct rigorous stochastic models and related numerical algorithms for quantitative assessment and analysis of how to guide the grid in its "smart" evolution. The research will address (i) long-term grid evolution, in particular investment in renewable generation and competition between different producer sectors; (ii) behavior of electricity prices and related financial contracts in the new era of deep renewable penetration, micro-grids, and new requirements on grid stability. The project blends together applied mathematics, game theory, and control, and extends the reach of stochastics to a key application area. The project will contribute to inter-disciplinary training in mathematical sciences at the PhD level and will enhance the exchange of ideas between mathematicians, operations researchers, engineers, and statisticians.
该项目将为现代电网中经济利益相关者之间的相互作用开发数学模型。尽管电力市场正在变得分散,但在市场条件和法规波动的情况下,对潜在市场力量的了解仍然不够。为决策者提供更高质量的信息和建模辅助对于实现电网效率和增强稳定性至关重要。对于避免困扰电网经济政策制定的意外后果,以及制定有效的法规,激励利益相关者的行为与社会目标(例如气候变化适应和新技术投资)保持一致,这也至关重要。该项目将构建严格的随机模型以及相关数值算法,对如何引导电网“智能”演化进行定量评估和分析。 该研究将解决(i)长期电网演变,特别是可再生能源发电投资和不同生产部门之间的竞争; (ii)可再生能源深度渗透、微电网以及电网稳定性新要求的新时代下电价及相关金融合约的行为。该项目将应用数学、博弈论和控制融合在一起,并将随机学的范围扩展到一个关键应用领域。该项目将有助于博士级别数学科学的跨学科培训,并将加强数学家、运筹学家、工程师和统计学家之间的思想交流。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The effect of rate design on power distribution reliability considering adoption of distributed energy resources
考虑采用分布式能源的费率设计对配电可靠性的影响
  • DOI:
    10.1016/j.apenergy.2020.114964
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Maheshwari, Aditya;Heleno, Miguel;Ludkovski, Michael
  • 通讯作者:
    Ludkovski, Michael
Statistical Learning for Probability-Constrained Stochastic Optimal Control
概率约束随机最优控制的统计学习
  • DOI:
    10.1016/j.ejor.2020.08.041
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Balata, Alessandro;Ludkovski, Michael;Maheshwari, Aditya;Palczewski, Jan
  • 通讯作者:
    Palczewski, Jan
Regression Monte Carlo for Impulse Control
  • DOI:
    10.5802/msia.18
  • 发表时间:
    2022-03-13
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    M. Ludkovski
  • 通讯作者:
    M. Ludkovski
An Impulse-Regime Switching Game Model of Vertical Competition
纵向竞争的脉冲机制切换博弈模型
  • DOI:
    10.1007/s13235-021-00381-4
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Aïd, René;Campi, Luciano;Li, Liangchen;Ludkovski, Mike
  • 通讯作者:
    Ludkovski, Mike
Simulation methods for stochastic storage problems: a statistical learning perspective
随机存储问题的模拟方法:统计学习的角度
  • DOI:
    10.1007/s12667-018-0318-4
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ludkovski, Michael;Maheshwari, Aditya
  • 通讯作者:
    Maheshwari, Aditya
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  • 通讯作者:
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