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:我们建立并实验一个以色列的现实但简化的天然气模型。该系统不同寻常之处在于(a)它受控于有限数量的点,这些点位于以色列地中海沿岸附近的天然气开采点;(b)控制规定进口处的平均流量,而非压力;(c)没有内陆压缩机来调节压力;(d)电力系统是天然气的主要消费者(以色列70%的电力在遍布全国的天然气电厂发电)。该系统的性质表明,特别需要关注快速瞬变情况下满足电力需求的小时变化,并考虑不确定的可再生能源(主要是太阳能)的增加作用。基于上述所有内容,我们提出并解决了一系列动态和控制挑战,例如:如何定时加速和减速注入天然气以保证健康的日内线路包,以满足压力约束和天然气开采模式?我们报告了模拟结果,并利用了天然气流的单调性质,使我们的结论对于天然气边缘撤回的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
164+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
23+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
174+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
92+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+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
103+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
39+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
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+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
17+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
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
164+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
23+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
174+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
92+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+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
103+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
39+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
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+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
17+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