南京应用数学中心由徐青山教授领衔的C课题组主要研究电网大数据与电力系统高性能计算。近日，以徐青山教授为通讯作者的学术论文Coordinated multiobjective optimization of the integrated energy distribution system considering network reconfiguration and the impact of price fluctuation in the gas market发表在国际期刊International Journal of Electrical Power and Energy Systems上。

       这项工作主要研究电气互补系统中的多目标优化问题，采用混合整数规划的数学方法，考虑网络的重构和电价的波动，把多目标问题转化成单目标问题，形成工程上实用的电气互补优化方法。

       在此同时，以解决国家电力行业重要应用问题为主要目标的C课题组非常重视应用项目的研究。徐青山教授团队近期和江苏省电力设计院合作，顺利完成中国能源建设集团大用户需量节费项目《用户侧储能需量节费优化配置技术研究》。用户侧储能配置的算法宏观上可以分为两类：第一类不需要建立优化模型，无需考虑用户实际的负荷数据，而是采集用户的历史负荷数据和电价信息等先验信息，预测出下一阶段用户负荷，再对下一阶段的用户负荷进行储能配置。通过削减用户上报的最大需量值来降低用户的需量电费，达到用户负荷需量管理的目的。第一类算法一般以降低用户负荷峰值和对应负荷峰值所配置储能成本最低为目标，算法计算完成后需要对削峰填谷效果进行评估，以便于调整算法的先验参数。第二类则需要建立完整的优化模型，根据用户用电的实际场景采集数据，以用户收益最大或者电网需量调节效果最佳为目标，以实时电价收费制度和用户用电习惯、储能装置充放电条件为约束，对储能装置配置参数和日充放电策略进行优化。