原文信息：
Hierarchical regulation strategy based on dynamic clustering for economic optimization of large-scale 5G base stations
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261924020889
Highlights
• 提出了一种动态聚类方法，用于聚合基站并动态修正集群
• 基于动态聚类方法提出了一种分层经济优化调控策略
• 通过分层调控提高了规模化5G基站的调控速度
• 通过动态聚类确保了调控准确性与可调控潜力的利用
Research gap
考虑时空维度的5G基站地理位置与时变可调控容量为特征，提出了动态聚类方法，依据特征变化动态调整集群构成；针对动态迭代的聚类结果与优化调控的相互影响，在基站集群与个体层面分别构建了分群调控优化模型与群内功率分配控制模型，提出动态聚类的基站分层调控策略。
Abstract
Utilizing the backup energy storage potential of 5G base stations (BSs) for economic regulation is an essential strategy to provide flexibility to the power grid and reduce operational costs. However, the dimensionality of the decision variables for centralized regulation of large-scale BSs is substantial, thereby increasing the computational complexity. Furthermore, the traditional clustering method, which could enhance solution speed, fails to account for the spatiotemporal dynamics of the regulation potential induced by the tidal effect and the sleep mechanism of 5G BSs. This limitation affects the accuracy of regulation and the utilization of the BSs' regulable potential. Therefore, a hierarchical regulation strategy based on dynamic clustering for economic optimization of large-scale 5G BSs is proposed, where BSs are regulated at two levels: cluster and individual. Focusing on the changes in 5G BSs' regulation potential, a dynamic clustering method based on K-means is proposed, which considers the regulable capacity and geographical location of BSs over time and space, thereby reducing the computational scale. The method accounts for changes in the regulable capacity to modify clusters and dynamically aggregates them for modeling. Furthermore, the clustering regulation economic optimization model and in-cluster power allocation control model are established respectively at the cluster and individual levels to solve the corresponding regulation schemes. Due to the interaction between the clustering and regulation in the overall strategy, the optimal clustering and regulation scheme are determined through the iteration of dynamic clustering, clustering regulation and in-cluster allocation. The simulation with 2916 BSs in a test area is conducted. The results show that the computation time of the proposed strategy is reduced to 2.34 % of the centralized regulation. The maximum error of the regulable capacity and regulation scheme decrease by 21.93 % and 9.32 %. It demonstrates that the proposed strategy enhances the speed of large-scale 5G BSs regulation while ensuring the accuracy of regulation and utilization of the regulable potential.
Keywords
5G base station
Backup energy storage
Regulable capacity
Dynamic clustering
Hierarchical regulation
Graphics
图1 图形摘要
图2 动态聚类的基站分层调控经济优化实现架构
图3 基站动态聚类流程图
图4 群内功率分配控制模型求解流程
作者介绍
天津大学贾宏杰团队长期从事电力系统与综合能源系统稳定性分析与运行优化方面的研究。在电力系统安全性与稳定性方面，系统地构建了电力系统小扰动稳定域、广域电力系统时滞稳定性和时滞稳定域的基础理论与分析方法体系，丰富发展了电力系统综合安全域理论，主持研发了大电网安全分析、预警、监控和风险评价系统，成功应用于国家电网公司、南方电网公司和美国Tri-State公司等企业，创造了显著的经济和社会效益。在综合能源系统稳定性分析与运行优化方面，构建了电/气/冷/热微型综合能源系统的通用仿真模型，建立了适用的分层优化协调控制策略及实现框架，研发了多种综合能源系统运行优化和安全调控技术。团队先后承担包括国家863项目、国家973前期研究专项项目、国家自然科学基金项目及国家重点研发计划等在内的多项重要科研项目，在国内外期刊发表学术论文200余篇。相关研究成果曾获国家技术发明二等奖1项，国家科技进步二等奖2项，中国高校十大科技进展1项，省部级科技奖励一等奖4项。
通信作者简介：
马晓燕，博士，2024年6月毕业于天津大学电气自动化与信息工程学院，主要从事5G基站与电网互动、微电网优化运行等领域研究工作，以第一作者/通信作者身份发表SCI学术论文4篇，EI学术论文6篇，中文核心学术论文5篇，授权国家发明专利2项。
张嘉睿，天津大学电气自动化与信息工程学院博士生，研究方向为建筑能源系统调度与虚拟电厂运行优化。以第一作者身份发表SCI检索论文2篇，EI检索论文4篇，授权国家发明专利1项。
第一作者简介：
穆云飞，博士，天津大学电气自动化与信息工程学院教授、博导，国家优秀青年基金获得者，天津大学微网与智能配电系统开发与应用国家地方联合工程研究中心常务副主任，天津市一带一路联合研究中心“电动汽车与能源互联网中英联合研究中心”负责人，中国电工技术学会电动汽车充换电系统与试验专业委员会委员。重点从事电力交通能源系统、智能配用电等相关领域研究。在这些领域内，先后发表学术论文120余篇，其中：ESI检索论文7篇，SCI检索论文70余篇，EI检索论文120余篇，获22项授权发明专利。作为主要完成人先后获得天津市科技进步一等奖2项、二等奖2项，中国电力科学技术进步一等奖1项，中国电力创新一等奖1项，中国电工技术学会科学技术二等奖1项，博士学位论文曾获2015年天津市优秀博士论文。在相关领域内，作为项目负责主要完成人先后承担国家自然科学基金、重点研发计划、科技支撑计划项目、863计划等在内的各类国家及省部级项目10余项。
关于Applied Energy
本期小编：周益帆；审核人：赵蕾蕾
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