PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Journal of Energy Storage· 2026Q1

Temsilci Dönemler Kullanılarak Kapasite Genişletme Modellerinde Uzun Süreli Depolama İçin İyileştirilmiş Formülasyon

Improved formulation for long-duration storage in capacity expansion models using representative periods

Federico Parolin, Paolo Colbertaldo, Ruaridh Macdonald

Kısa özet

Uzun süreli depolama (LDS) için yeni bir kompakt formülasyon, mevcut yöntemlere kıyasla çalışma süresini %30-70 oranında azaltır ve bellek kullanımını %1-9 oranında düşürür.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Zamansal olarak toplanmış kapasite genişletme modellerinde uzun süreli depolama (LDS) için yeni bir kompakt formülasyon önermektedir.
  • Formülasyon, tüm zaman ufkunda depolama içeriğini izlemek ve şarj durumu sınırlarını uygulamak için özel kısıtlamalar içerir.
  • Kıta ABD'si vaka çalışmasında Dolphyn modeli kullanılarak test edilmiştir.
  • İki önde gelen son teknoloji yönteme kıyasla %30-70 daha hızlı çalışma süreleri ve %1-9 daha düşük bellek kullanımı elde etmiştir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

With the increasing complexity and size of capacity expansion models, temporal aggregation has emerged as a common method to improve computational tractability. However, this approach inherently complicates the inclusion of long-duration storage (LDS) systems, whose operation involves the entire time horizon connecting all time steps. This work presents a detailed investigation of LDS modelling with temporal aggregation. We propose a novel compact formulation to reduce the number of constraints of the linear programming problem, thus enabling a reduction in runtime and memory use. Our formulation incorporates dedicated constraints to track the storage content and enforce limits on the state of charge throughout the entire time horizon, including non-representative periods. The developed method is compared with the two leading state-of-the-art formulations. We implement all three methods in the Dolphyn capacity expansion model and test them on a case study for the continental United States, considering different configurations in terms of spatial resolutions and representative periods. The performance is assessed with both the commercial solver Gurobi and the open-source solver HiGHS. Results show that our compact formulation consistently outperforms the state-of-the-art methods in terms of both runtime (30%–70% faster) and memory usage (1%–9% lower).

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Energy Storage, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Ekonomi ve Ekonometri

Economics and EconometricsEconomics, Econometrics and Finance