We build and experiment with a realistic but reduced natural gas model of Israel. The system is unusual because (a) it is controlled from a limited number of points which are at, or close to, the gas extraction sites offshore of Israel's Mediterranean coast; (b) control specifies average flux at inlet, not pressure; (c) there are no inland compressors to regulate pressure; (d) power system is the main consumer of gas (70\% of Israel's power is generated at gas-fired power plants distributed across the country). Nature of the system suggests that a special attention should be given to understanding dynamics driven by fast transients in gas consumption meeting intra-day variations in the electricity demand, and accounting for increasing role of uncertain renewable generation (mainly solar). Based on all of the above we pose and resolve a sequence of dynamic and control challenges, such as: How to time ramping up- and down- injection of gas to guarantee a healthy intra-day line-pack which meets both pressure constraints and gas-extraction patterns? We report simulation results and utilize monotonicity properties of the natural gas flows which render robustness of our conclusions to the uncertainties of the edge withdrawals of gas.


翻译:我们基于以色列实际天然气系统构建并实验了一个简化但保留实际特征的模型。该系统具有以下特殊性:(a) 仅能从地中海沿岸有限的天然气开采点(或邻近区域)进行控制;(b) 控制参数为入口处的平均流量而非压力;(c) 缺乏内陆压缩机进行压力调节;(d) 电力系统是天然气的主要消费者(以色列70%的电力由分布于全国的燃气发电厂供应)。系统特性要求重点关注以下动态机制:天然气消费的快速瞬态响应与电力需求的日内波动耦合效应,以及可再生能源(主要为太阳能)不确定性占比持续上升的影响。基于上述分析,我们提出并解决了一系列动态控制难题,例如:如何精准调控天然气的注入时间与速率,以确保日内管道储气在满足压力约束与采气模式的同时保持健康运行状态?本文通过仿真实验,利用天然气流动的单调性特征,验证了所提结论对用户端用气不确定性具有鲁棒性。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
【Google论文】ALBERT:自我监督学习语言表达的精简BERT
专知会员服务
24+阅读 · 2019年11月4日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
67+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月23日
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
【Google论文】ALBERT:自我监督学习语言表达的精简BERT
专知会员服务
24+阅读 · 2019年11月4日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
67+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员