优质电力系统优化课程（适合硕博研究生和高年级电气本科生）1.弗吉尼亚理工大学电力系统优化课程

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1.弗吉尼亚理工大学电力系统优化课程

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课件内容：

（一）配网内容

Lecture 1: Power Distribution Systems Overview（配网概述）

Lecture 2: Load Allocation across a Feeder（配网馈线的负荷分布和计算指标）

Lecture 3: Approximate Feeder Analysis（电压降和网损分析）

Lecture 4: Series Impedance of Distribution Lines（三相线路计算）

Lecture 5: Shunt Admittance of Distribution Lines（配电线路容抗效应）

Lecture 6: Distribution Line Models（配电线路模型）

Lecture 7: Load Models（负荷模型：ZIP模型，时间序列模型，动态建模）

Lecture 8: Voltage Regulation（电压调节器）

Lecture 9: Three-Phase Transformer Models（三相变压器模型）

Lecture 10: Distribution Feeder Analysis（配电馈线潮流计算）

Lecture 11: DistFlow and LinDistFlow（线性潮流模型，二阶锥潮流，三相线性潮流）

Lecture 12: Modeling DERs（DERs建模，包括风光储，热控负荷，电压调节器）

Lecture 13: Distribution Grid Optimization under Uncertainty（不确定性优化：鲁棒优化。机会约束优化，场景优化，多参数规划，）

Lecture 14: Mixed-Integer Optimization Models for Distribution Grids（配网中的混合整数规划问题及技巧）

Lecture 15: Center-Tapped Transformers and Secondaries（中心抽头变压器和次级变压器）

（二）电力系统

Lecture 0: Mathematical Background（数学基础：范数，矩阵，二次函数，海塞矩阵和雅克比矩阵，特征值分解，舒尔算子，泰勒公式）

Lecture 1: Overview and Generation Units（电力系统经典问题及典型发电机组）

Lecture 2: Convex Sets and Convex Functions（凸集和凸函数，与电力系统经济调度问题的联系等）

Lecture 3: Convex Optimization Problems（凸优化问题）

Lecture 4: Lagrangian Duality（拉格朗日对偶，KKT条件）

Lecture 5: Economic Dispatch（经济调度，分段线性和多种优化形式对比）

Lecture 6: Unit Commitment（机组组合，单阶段，多阶段，动态规划）

Lecture 7: Power Flow Problem（潮流问题，潮流方程到潮流模型）

Lecture 8: Network-constrained Economic Dispatch（网络约束经济调度，从调度问题到发电机组规划问题）

Lecture 9: Secure Power System Operation（安全约束下的调度，比如N-1约束）

Lecture 10: Power System State Estimation（电力系统状态评估，基本方法到SCADA和PMU测量区别，可观测性分析）

Lecture 11: Control of Power Generation（发电控制，从【秒级调速器/下垂控制】到【分钟级AGC】到【10分钟级ED】三级控制）

Lecture 12: Gradient and Newton Methods（梯度法和牛顿法）

2.DTU课程学习

DTU课程DTU Summer School 2022 - Advanced Optimization, Learning, and Game‐Theoretic Models in Energy Systems

Jalal Kazempour	Introduction
Munther Dahleh	A Marketplace for Data – Learning Linear Systems
Dolores Romero Morales	The Opportunities and Challenges of Mathematical Optimization for Data Science
Johanna Mathieu	Data‐Driven Distributionally Robust Optimization – Codes
Andrea Simonetto	Data‐Driven Optimization in Power Systems – Hands-on Exercises
Saverio Bolognani	Data‐Driven Control in Power Distribution Grids
Pierre Pinson	Statistical and Machine Learning for Forecasting – Part 2 – Part 3
Spyros Chatzivasileiadis	Data‐Driven Methods for Power System Security Assessment – Exercises – Codes – Database
Jalal Kazempour	Distributed Optimization – Part 2 – Part 3 – Part 4 – Exercises
Michal Adamaszek	Mosek