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请求授权在单位武器库中储存弹药
单位办公室符号主题：申请授权在单位军械室储存弹药 14. CS 胶囊储存需要正确显示化学符号 1、组 2（黄人）。（DA PAM 385-64）**注意：军械员将戴上防护面罩，并将告知建筑物居住者 CS 的存在。15. 弹药将保持正确包装。（DA PAM 385-64）16. 建筑物上将显示正确的火灾/化学符号。（DA PAM 385-64）。注意：从军械室移走所有弹药/CS 后，必须移除或覆盖符号。17. 弹药不得存放在车队的车辆上。18. 弹药储存时间不得超过 30 天或签发的 DA 表格 581（弹药发放和上交申请）上的暂记时间，以较短者为准。 19. 残留物不得存放超过五 (5) 天。（DA Pam 710-2-1，第 11-16c (1) 段）20. 将满足 AR 190-11 的安全要求。21. 此请求将通过传真或电子邮件发送至以下相应办公室：
能源市场中储能竞价的高维竞价学习
摘要 随着可再生能源的普及，电力市场价格波动性加大。因此，对于储能系统 (ESS) 来说，利用能源市场投标的多维性质来最大化盈利能力非常重要。然而，目前的学习方法不能充分利用能源市场中高维的价格-数量投标。为了应对这一挑战，我们修改了常见的强化学习 (RL) 过程，提出了一种称为神经网络嵌入投标 (NNEB) 的新投标表示方法。NNEB 是指由具有离散输出的单调神经网络表示的市场投标。为了有效学习 NNEB，我们首先使用 RL 学习一个神经网络作为从市场价格到 ESS 功率输出的战略映射。然后，我们通过两次训练修改重新训练网络，使网络输出单调和离散。最后，神经网络等效地转换为高维投标。我们对真实世界的市场数据集进行了实验。我们的研究表明，所提出的方法比基线高出 18% 的利润，使最佳市场竞标者的利润高达 78%。关键词：电力市场、实时市场、储能系统、战略竞价、强化学习
配电网中储能与光伏极速充电站的优化配置
摘要：由于充电时间短，电动汽车 (EV) 的超快速充电 (XFC) 近来兴起。然而，XFC 站的电动汽车超高充电功率可能会严重影响配电网。本文讨论了当前配电网中 XFC 站充电功率需求的估计以及使用可再生能源的多个 XFC 站的设计。首先，利用从车辆行驶调查数据集中获得的电动汽车到达时间和充电状态 (SOC) 分布创建了一个蒙特卡洛 (MC) 模拟工具。考虑各种影响因素以获得对 XFC 站充电功率需求的实际估计。然后，提出了一种确定配电网中多个 XFC 站的储能系统 (ESS) 的最佳能量容量、ESS 额定功率和光伏 (PV) 板尺寸的方法，目的是实现最佳配置。最佳功率流技术应用于此优化，以便最佳解决方案不仅满足充电需求，还满足与 XFC、ESS、PV 板和配电网相关的运行约束。用例的仿真结果表明，提出的MC仿真可以估计近似现实世界的XFC充电需求，并且配电网中多个XFC站中优化的ESS和PV单元可以降低XFC站的年总成本并提高配电网的性能。
住宅光伏系统中储能系统的智能控制，以实现经济和技术效率
摘要：近年来，由于可再生能源的数量不断增加，而这些可再生能源的发电量具有随机性，人们对储能的兴趣也日益增加。商业设施使用简单的确定性方法，经济效率低。因此，需要结合技术和经济方面的智能算法。基于计算智能 (CI) 的方法可能是一种解决方案。本文提出了一种利用计算智能方法优化微电网功率流的算法。这种方法通过将多个方面结合在一个目标函数中，以最小的数值复杂度来确保技术和经济效率。它可扩展到任何工业或住宅微电网系统。该方法使用任何时间范围和分辨率的负载和发电预测以及储能系统的实际规格，确保维持技术约束。本文介绍了由光伏系统供电的典型住宅微电网的选定计算结果。将所提算法的结果与确定性管理系统提供的结果进行了比较。计算智能方法允许调整目标函数以找到经济和技术效果的最佳平衡。最初，作者测试了发明的技术效果算法，最小化与配电系统交换的电力。该算法的应用导致了财务损失，确定性算法为 12.78 欧元，使用计算智能的算法为 8.68 欧元。因此，在下一步中，使用 CI 算法检查有利于经济目标的控制。禁用从电网为存储系统充电的情况产生了 10.02 欧元的财务收益，而当允许存储系统从电网充电时，产生了 437.69 欧元的财务收益。尽管有财务收益，但该算法的应用产生了多达 1560 个放电周期。因此，
可再生能源互联/孤岛微电网中储能系统的概率可靠性管理
储能系统 (ESS) 是确保微电网可靠运行的有用设备，尤其是可再生能源渗透率高的微电网。微电网运行与 ESS 单元的调度密切相关。因此，本文提出了一种新的 ESS 调度算法，以便以可靠的方式管理 MG。由于可靠性考虑和成本最小化是 ESS 调度中的相互冲突的目标，因此应解决多目标优化问题以实现 ESS 的最佳调度。已经考虑了不同的操作策略，并研究了它们对微电网中 ESS 调度的影响。为了正确考虑与多目标调度问题相关的不确定性，已经为网络中的参数提出了概率模型，并将其表示为混合整数线性规划 (MILP) 问题。采用非支配排序教学学习优化 (NSTLBO) 算法来解决 MO 问题。在连接/孤岛微电网模式下，调度计划按周和日范围执行。通过在改进的33总线IEEE测试系统上实施该方法，结果证明了所提方案对于提高MG可靠性的有效性。
竞价和调度模型对大型电力系统中储能利用的影响
摘要 — 能源存储是实现低排放电力系统的关键推动因素，但需要适当的调度模型才能与大容量电力系统中的其他发电资源进行经济协调。本文分析了不同的调度模型和竞价策略如何影响非管制电力系统中不同持续时间的存储利用率。我们使用动态规划模型根据价格预测计算存储的运营机会值，并使用机会值结果作为设计市场竞价的基础。我们比较了单周期经济调度中的两种市场竞价和调度模型：一种没有充电状态 (SoC) 约束，一种有 SoC 约束。我们使用来自纽约独立系统运营商的历史实时价格数据测试了两种存储调度模型，结合了不同的价格预测和存储持续时间。我们将利用率与完美价格预测案例的结果进行比较。我们的结果表明，虽然价格预测准确性对于容量少于四小时的短时存储至关重要，但持续时间超过十二小时的存储即使使用简单的日前价格预测也可以轻松实现高于 80% 的利用率。在单周期实时调度中，将存储投标建模为依赖于 SoC，将在所有持续时间情况和投标策略中提供约 5% 的存储利用率改进，而更高的可再生能源份额可能会提高存储利用率，因为负价格的发生率更高。索引术语 — 储能、动态规划、电力系统经济学
利用可再生能源从水中生产氢气及其在盐穴中储存的技术回顾
摘要：氢气正成为燃料电池运输、热能和电力领域整合中越来越重要的能源载体。地下盐穴是储存利用可再生能源 (RES) 发电从水电解中获得的氢气的最有前途的方法之一。同时，氢气的生产可用于避免电力需求低或价格低时的能源削减。储存的氢气还可用于发电能源需求高的时候，例如燃料电池，以弥补可再生能源发电量低造成的波动和短缺。本文概述了为实现上述目的而使用和提出的利用可再生能源过剩能量从水中生产氢气的技术及其储存技术，特别是在地下盐穴中的储存技术，以及其可行性。本文根据目前的最新技术比较和总结了竞争技术，确定了氢气生产和储存的一些困难，并讨论了哪种技术最有前途。相关分析比较了氢气生产和储存系统的成本和技术经济可行性。本文还指出了氢气融入电网的潜力、技术挑战和局限性。
集中供热系统中储热技术的集成...
• 热能蓄积和储存系统 (TES) 可以解决热能消耗高峰期 DHS 系统运行不稳定的问题，以最高效率保证锅炉设备稳定运行，减少电力和化石燃料的消耗，并显著减少对环境的有害排放。此外，使用 TES 可以吸引可再生能源系统和二次能源资源的多元平衡。
电力规划模型中储能的表达
本文探讨了储能系统在电力部门容量规划模型中的表示方法。随着储能技术（尤其是电池）和互补可变可再生能源技术的成本下降，将储能系统纳入此类长期系统模型变得越来越重要。为了正确评估储能技术的价值，需要表示时间段之间的联系，从而打破传统的时间聚合策略，大大缩短计算时间。我们评估了解决这一问题的方法，强调了共同的底层结构、无损聚合的条件以及在相关地理尺度上聚合的挑战。然后，我们研究了建模问题的解决方案，包括一种分解方案，以避免在可并行的计算成本下进行时间聚合。这些示例构成了问题的各个方面，这些方面已为运筹学界做出贡献。