通过改变电动汽车电池的用途，来实现分散式价格驱动的电网平衡

全球变暖和日益减少的化石资源引发了可再生能源发电的强劲增长。风能和太阳能等可再生能源的波动来源严重影响电网运行。因此，需要开发额外的模块化策略来进行电网平衡。

模型化分散和现场优化的高温ZEBRA电池存储系统可用于电网平衡。通过最小化单向传播伪成本实现该系统的最佳运行。高效稳健的控制和优化算法是基于嵌入式硬件的实现和操作的关键。因此，将三个优化方法与运行时和最优性进行比较：顺序二次编程（SQP），动态规划（DP）和整数线性规划（ILP）。虽然基于控制目标的SQP略胜于ILP和DP，但它的计算成本却大大高于ILP运行时间的50倍。DPP导致最短的运行时间紧随其后。SQP稍微更优化的结果不能证明模型复杂性大大增加和计算成本过高。因此，在目前的工作中，将ILP用于长期模拟。

模拟显示了基于伪成本的收入与同期伪造成本变化之间的强相关性。模拟显示，基于15分钟的股票市场价格承诺高于小时价格的收益。更高的价格波动导致更多的动态电池运行，这导致更高的收益，效率和更短的空闲时间，这反过来表明存储系统的更好的利用。所有模拟结果表明，当前日前的股票市场价格和存储系统成本基于提前价格的给定电池系统的有利可图的操作是不可能的，因为价格变动目前太低。这表明短期，高度波动的市场，如主要频率控制市场更适合电池系统。

作为功率/功率比的函数的每千瓦时容量的收益总是表现出一个明显的最大值：在非常低的容量功率比下，存储系统对于有效的操作来说太小，因为它持续地威胁到违反边界条件而在功率比非常大的情况下，存储容量没有得到充分利用。对于小时天的价格，发现最佳容量功率比约为6小时，而四分之一小时的日间价格约为3小时。

通常，大型存储系统是优选的，因为相对热损失随着表面与体积比的降低而降低。容量到功率比的突然下降是由于系统失去实现所有最佳开关状态的自由而被解释的。