近日，红足1世77814青年教师黄周春作为第一作者在UTD24国际顶级期刊《INFORMS Journal on Computing》上在线发表了题为《A Nested Cross Decomposition Algorithm for Power System Capacity Expansion with Multiscale Uncertainties》的学术论文。该论文由红足1世官网教师黄周春、美国中佛罗里达大学工业工程系Qipeng Phil Zheng副教授、美国普渡大学工业工程系Andrew Liu副教授合作完成。

摘要如下：

       现代电力系统中日益增多的可再生能源、电力存储、电动汽车和各种需求测响应资源并网使用，给电力系统扩容规划和运营管理带来极大的不确定性和挑战。本研究为电力系统扩容问题开发了一种多阶段多时间尺度随机混合整数规划模型，能够同时捕获和处理决策过程中不同时间尺度的不确定性，例如较长时间尺度的投资成本和长期电力需求随机性和较短时间尺度的瞬时可再生能源发电和电力负荷不确定性。在实际应用中，所构建的模型具有复杂性和大规模性，优化求解极为困难。本研究提出了一种同时包含Dantzig-Wolfe和L-Shaped两种分解的嵌套交叉分解算法，在高性能计算平台基于并行计算技术实现了该算法对实际电力系统扩容规划问题的求解，实验结果验证了本研究中提出的模型和算法相比已往研究在处理类似问题中多时间尺度不确定性方面的优势。

       《INFORMS Journal on Computing》是UTD24期刊之一，为美国运筹学和管理学研究协会（INFORMS）季刊，年发文量少。UTD24是由美国德克萨斯大学达拉斯分校选出的商学院最顶尖的24种学术期刊，覆盖运营管理、信息系统管理、金融、市场营销、会计、战略管理等领域，是全球商学院排名的重要依据，国际上认可度极高。

引用论文:

       Zhouchun Huang, Qipeng P. Zheng, Andrew L. Liu (2022) A Nested Cross Decomposition Algorithm for Power System Capacity Expansion with Multiscale Uncertainties. INFORMS Journal on Computing, In Press, DOI: 10.1287/ijoc.2022.1177.

论文链接: 

       https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/ijoc.2022.1177.