设想如果智能电动汽车可以在街道上持续行驶而不用担心电池耗尽。又或者，在炎热的夏天空调需要很大耗电量的时候，电力公司可以快速地平衡供求，将电力调度支配，以便有效地提供给千家万户。前者是利用移动电池，后者是依赖智能能源系统。可不可以把这两者的优点结合起来呢？上述优点可以通过智能电网的技术来实现。在智能电网技术中，一个关键的挑战就是控制和优化智能电网网络。我们可以想见，一个包含数以百万架电动汽车的分布式能源互连系统会对电力供求双方、电压和电源频率，引入快速的、大规模的以及随机的波动。这样的网络部署相比于目前的电网设置引入了更加强大的负载需求和高度可变的（时间和空间）运行条件。那么通过使用能量存储装置，我们应当如何优化和控制电力潮流，以取得最大效率和最小能量消耗成本呢？



本项目致力于解决一些根本的挑战，从而实现智能电网的愿景。首先，电力潮流的物理性质使优化电力潮流问题极难解决（由于电力潮流非线性、非凸特性）。其次，电力潮流很难预测，因为网络需要适应用户（包括电动汽车），而非用户适应网络。我们使用精密的数学分析，在采用分布式方法克服非线性的瓶颈方面作出重要贡献。换句话说，我们采用“凸函数化”和“分解”原非凸问题的方法，来找到确切的全局解决办法。这涉及棘手的数学问题。众所周知，凸松弛方法不能确保为原问题找出全局解决办法。我们利用微分拓朴和凸松弛的数学技术大有可为，因为这种技术可以保证得到全局解决办法，同时可以用来开发更快的分布式控制算法。

分布式能量存储算法

除了解决非凸性的难题，我们的方法也强调网络连通性对于能量存储与电动汽车充电的重要性。我们发现联合优化能量存储和电力潮流具有显著的好处。能源的产生和消耗可以动态地引起随时间推移的新的均衡工作点。位于负载总线处的能量存储装置能够对网络负载重新平衡时产生的瞬态变化作出缓冲。当电价较低时，能量能够被存储在电池内；另一方面，当电价较高时，用户可以先使用存储在本地电池内的能量，然后才使用电网直接供给的能量，从而降低能量开支。插电式电动汽车中装备的能量存储电池扮演着越来越重要的双重角色：一方面是一类需要管理的新负载需求，同时又是一种新的能量存储资源（当能量由电动车流向电网时）用于稳定系统中的总负荷。通过我们的智能电网分布式控制算法和运行于无线通信网络中的移动计算软件，可以达到这种双重作用。该研究创新在这个项目中有重要的科学价值，并已在顶尖期刊出版物发表（IEEE Transactions on Power Systems, IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,及IEEE Journal on Selected Areas in Communications）.

这项联合电力潮流和充电动态控制及优化的研究促成了世界各地的各种合作。我们与加州理工学院和一个加州的电力公司一起研究电力潮流优化和分布式控制算法，如何可以在美国卡特琳娜岛上的微电网上进行实验。由于社会对可持续能源的依赖将继续大幅增长，该项目在应用上的影响力甚至会比现代电力智能电网更大。

陈志为博士与美国国家工程学院院长丹尼尔•莫特于二零一五年中美工程前沿研讨会

陈志为博士
香港城市大学
计算机科学系
cheewtan@cityu.edu.hk