当难以直接连接到大型系统时(例如在岛屿或山区),会建造一个用柴油发电机供电的MG来供电。在韩国,柴油发电机为韩国电力公司 (KEPCO) 管理的 57 个岛屿和一些地方政府管理的岛屿供电。在某些情况下,地方政府管理的岛屿上使用一台柴油发电机,但韩国电力公司管理的岛屿至少安装了三台柴油发电机,两台或两台以上的柴油发电机同时运行。根据韩国电力公司的数据,2019 年,韩国电力公司管理的 57 个岛屿为发电消耗了 77,710 千升柴油,而 2020 年由于新冠疫情导致游客数量减少,消耗了 73,489 千升 [ 1 ]。为了减少化石燃料的使用,韩国自 2012 年以来多次尝试利用可再生能源和 ESS 为 MG 供电。在加沙岛的几次试验中,柴油消耗量与安装可再生能源和 ESS 之前相比减少了约 75% [2]。然而,在韩国,大多数用可再生能源和 ESS 取代柴油发电机的尝试都失败了。有一个 ESS 用于充电或放电,出于经济原因,柴油发电机起着重要作用 [3]。当一个 ESS 以恒定频率运行时,它的优势在于 MG 的频率保持恒定在标称频率。然而,如果可再生能源和负载分布在广阔的区域,即使 ESS 将连接点的电压调节为恒定,MG 各部分的电压也会根据可再生能源发电量和负载而波动。此外,如果 ESS 发生故障,MG 就会断电,这会降低电源的可靠性。考虑到长期电力需求的增长,初始投资成本过高,因为从一开始就需要安装容量远大于满负荷的 ESS。此外,由于 ESS 无法在最佳工作点运行,整个 MG 的效率也会降低。考虑到 MG 的稳定性和可扩展性,必须安装并并行运行多个单位容量小于 MG 最大功率需求的 ESS。为了最大限度地提高整个 MG 的效率,需要确定
随着可再生能源广泛接入电网,增强电力系统的灵活性和稳定性的必要性显著增加,需求响应(DR)作为一种有效的负荷管理工具受到了广泛关注。本研究深入研究基于主从博弈论的可再生能源融入需求响应策略,旨在通过博弈论框架优化参与需求响应的电网运营商和用户之间的互动机制,从而提高系统的经济效率和可靠性。在本研究中,我们首先构建了一个包含风能、太阳能等可再生能源的电力系统模型,提出了一种基于主从博弈论的需求响应策略框架,其中能源供应商作为领导者制定需求响应策略,而作为追随者的能源运营商则决定他们的消费行为以最大化自己的利益。该策略允许参与者根据实时市场信息和可再生能源产出的变化调整策略,实现需求响应资源的优化调度。通过理论分析与仿真实验,结果表明需求响应策略通过调度四种不同的购电方式对能源运营商和能源供应商各自的收益产生了影响,验证了需求响应策略在降低电网运营成本、增强系统对可再生能源波动的适应能力、激励用户积极参与需求响应方面的有效性。综上所述,本研究提出的基于主从博弈论的可再生能源接入需求响应策略不仅促进了电网的经济高效运行,也为未来智能电网的发展提供了重要的理论支撑和技术参考。
敏感节点对之间的电荷共享。当入射离子撞击敏感晶体管(例如节点 mn2 中的 PMOS 晶体管)时,一列电子-空穴对会沿入射轨道电离。电离载流子扩散到相邻的晶体管,导致相邻敏感节点之间的电荷收集,如图 3 所示。对于传统的 DICE 触发器,敏感节点对将收集足够的电荷并导致 SEU。对于所提出的 MSIFF,增加的节点间距可有效减少由于复合过程引起的扩散收集。此外,从属锁存器的插入组件也有助于收集额外的载流子 [19]。它将显著降低电离载流子密度并阻止扩散收集过程。因此,敏感节点对不会同时收集足够的电荷,并且所提出的 MSIFF 中不会发生 SEU。
双曲线无线电定位:该概念是在第二次世界大战期间发展起来的,其基础是测量已知位置的(主从)发射器对广播的信号的相位或到达时间的差异。由差异产生的定位线 (LOP) 是双曲线。两条双曲线(来自两对发射器)的交点决定了导航员的位置。双曲线无线电定位系统的精度在空间上是可变的,取决于三个因素:LOP 测量不确定性、双曲线 LOP 的扇出(扩展因子)(取决于主从之间与基线的距离)以及 LOP 之间的相交角(见图 1)。表 1 总结了用于收集 GEBCO 数据的双曲线系统的特征。
• 清理代码并记录下来 • 配置读回 • EEPROM – ID 号,VMM 的默认配置,也用于测试 • 复位时选择 HDMI 连接器 • Powerbox 的利用 – 主从模式,
控制设置................................................................................................................................ 11 概述................................................................................................................................... 11 快速访问按钮................................................................................................................... 11 设置烟雾浓度............................................................................................................................ 11 设置风扇速度...................................................................................................................... 12 自动风扇模式...................................................................................................................... 12 设置运行模式...................................................................................................................... 12 设置计时器...................................................................................................................... 12 设置 DMX 基地址.................................................................................................................... 13 设置主从链接模式.................................................................................................................... 13 Aux 选项................................................................................................................................ 13 注入液体后启动机器
摘要:为了解决利用率低、运营模式受限以及终端用户层面灵活储能资源利用不足的问题,本研究论文介绍了多微电网 (ESO-MG) 系统中共享储能运营商的协作运营方法。该方法考虑了 MG 发电量与 ESO 管理的不同储能资源的整合之间的关系。采用混合博弈论能源交易策略来解决这种联合运营模式下与能源交易和收入分配相关的挑战。首先,开发了一个多目标主从博弈优化模型,目标是最大化共享储能运营商的收入,同时最小化多个微电网的运营成本。其次,考虑到多微电网系统固有的点对点 (P2P) 能源共享动态,制定了一个非合作博弈模型。该模型旨在建立多微电网纳什均衡和公平的收入分配。最后,利用卡鲁什-库恩-塔克(KKT)条件,借鉴强对偶理论原理,对主从博弈模型进行精确降维,采用交替方向乘数算法迭代确定非合作收益。本研究的实证结果表明,电动汽车集群的整合有助于共享储能运营商获得灵活的储能资源。此外,提出的混合博弈优化策略提高了共享储能运营商和多个微电网的整体收益,从而肯定了这一创新策略的经济可行性和可靠性。
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