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考虑分销网络中经济规划的基于可再生的微电网的最佳能力和位置R. Aazami*，S。Dabestani，M。Shir
通过将分布式生成资源与分销网络集成，分销网络的稳定性和可靠性将增加。由于微电网的优势以及实施它们的需要以及分布式生成资源的高昂成本，通过考虑微网设计的各个方面的存在比以往任何时候都更加综合方法。在本文中，提出了一种设计具有各种条件的微电网的最佳方法。在第一阶段，考虑到其经济方面，以多功能的方式讨论了微电网的设计。在此阶段，为了在经济方面做出妥协，提出的问题被建模为两位目标功能。在第二阶段，分布式生成源的设计是在第一级完成的，然后在第二级进行，开关的最佳位置是为了确定微电网的电边界。在本文中，使用了MATLAB软件中标准IEEE 33 BUS网络上使用两级粒子群优化（PSO）算法的经济计划的最佳微电网位置的讨论，对于此网络，使用了三个带有两个键的微网络。
基于深度学习的最佳能源管理框架，用于社区能源存储系统✩
本文提出了一个基于深度学习的综合框架，用于多个合作家庭，以实现最佳的能量分布。相应的能量产生和消耗问题是由长期短期记忆算法与优化算法结合使用以产生最佳解决方案的。在这项研究中，集成的PV社区存储系统（CESS）被考虑在此期间可以通过公式的约束来实现CESS和公用电网的调度决策。测试结果证明了所提出的系统的功效和鲁棒性，该系统在家庭环境中最大31.74％的有效可再生能源使用方面取得了出色的性能。©2022作者。由Elsevier B.V.代表韩国传播与信息科学研究所发表。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
离网混合可再生能源的最佳能源管理
本研究讨论了光伏 (PV)/风能/电池/发电机组混合动力系统的能源调度以及理想的解决方案。优化模型使混合动力系统的发电设备能够适当地共享电力。主要目标是最大限度地降低燃料消耗和成本，并最大限度地利用可再生能源 (RES)。所提出的模拟计划成功降低了燃料成本，因为柴油发电机只在夜间和清晨启动，此时可再生能源的能量不足以供应负载。当风能和太阳能发电机的发电量最高时，负载得到供电，电池全天充电。柴油的使用量很少。但是，基于其特定特性和系统的运行限制，发电设备有效地共享了混合动力系统所需的电力。
光伏/...的最佳能源管理策略
本文旨在为独立混合光伏-电池系统提出一种基于平坦度控制方法的能量管理策略 (EMS)。所提出方法的目标是利用非线性平坦度理论开发一种高效的 EMS，以提供稳定的直流母线电压以及太阳能电池阵列与电池之间的最优功率共享过程。所建议的 EMS 负责平衡 PV 系统和电池的功率参考，同时保持直流母线电压稳定并在其参考值处运行。为了最大化 PV 的功率，使用了基于可变步长 (VSSP 和 P&O) 的扰动观察最大功率点跟踪 (MPPT) 方法和 DC/DC 升压转换器。此外，还开发了 DC/DC 双向转换器来控制电池的充电和放电过程。此外，通过在基于 MATLAB ® /Simulink 的仿真环境中对所提出的 EMS 策略进行验证，使其适应各种场景，包括不同程度的辐射和负载突然变化的场景。结果表明，所提出的 EMS 方法能够保持总线电压稳定，即使负载或太阳辐射发生变化。此外，通过最大限度地减少总线电压尖峰，EMS 技术还确保了出色的电能质量，从而有助于延长电池的使用寿命和提高电池的效率。最后，与各种负载条件下的传统负载跟踪 (LF) 策略相比，所提出的策略具有最小的总线电压过冲率和更高的跟踪效率。
佳能可持续发展报告 2022
编辑方针 本报告旨在帮助各利益相关者了解佳能的活动。除了有关我们的企业绩效、财务状况和 ESG（环境、社会和公司治理）领域的举措的信息外，它还包含综合报告和可持续发展报告所需的广泛信息。2021 年 10 月，佳能推出了其“可持续发展方法”，并阐述了佳能希望采取的方向。除了提供有关尊重人权的努力的更多信息外，本报告还解释了我们的业务战略、知识产权战略、人力资源战略、财务战略和解决重要性问题的活动。本报告根据 GRI 标准核心选项标准编制，并根据气候相关财务披露工作组 (TCFD) 框架披露信息。佳能 2021 年年度报告中提供了其他财务信息。
使用和谐搜索优化技术实现基于物联网的智能家居最佳能源管理
性能。本文提出了一种基于物联网的最佳能源管理方法，该方法依赖于 Harmony Search 优化技术，以节省智能家居的能源使用。光伏和风能可再生能源系统用于为家庭供电。这些现场能源有助于智能家居减少对电网电力的依赖。由于太阳辐射和风速固有的随机性和间歇性，能量存储系统用于维持能源系统的可靠性。所提出的算法依赖于对电能价格随时间变化的按需响应，并应用分时定价原则来控制家用电器。物联网技术用于家用电器和控制中心之间的数据交换，此外，还用于将能源管理系统和安全系统与控制中心进行通信。在本文中，物联网系统基于 ZigBee 无线技术，该技术被描述为功耗最低的无线技术。该算法应用于一栋由五层楼组成的拟建建筑，每层楼包含两套公寓，一套公寓的总面积为 200 平方米。得到的结果证明了所提出的基于和谐搜索的优化方法在满足所需约束条件的同时，在智能家居中节约能源和减少电费方面的有效性。此外，所提出的算法的性能通过四种人工智能算法进行了验证，包括遗传算法、人工免疫系统、蚁狮优化和蝙蝠算法。除了编程和公式简单之外，进行的比较还表明结果相似，所提出的算法在节省电力成本和缩短运行时间方面具有优势
佳能可持续发展报告 2022
编辑方针 本报告旨在帮助各利益相关者了解佳能的活动。除了有关我们的企业绩效、财务状况和 ESG（环境、社会和公司治理）领域的举措的信息外，它还包含综合报告和可持续发展报告所需的广泛信息。2021 年 10 月，佳能推出了其“可持续发展方法”，并阐述了佳能希望采取的方向。除了提供有关尊重人权的努力的更多信息外，本报告还解释了我们的业务战略、知识产权战略、人力资源战略、财务战略和解决重要性问题的活动。本报告根据 GRI 标准核心选项标准编制，并根据气候相关财务披露工作组 (TCFD) 框架披露信息。佳能 2021 年年度报告中提供了其他财务信息。
具有最佳能量性能的离散时间线性多代理系统的分布式控制
受自然界生物运动的启发，在过去的十年中对多机构系统（MASS）的合作运动进行了广泛的研究（Wang等，2017，2019; Wang and Sun，2018; Wang等，2020b; Koru等，2021年； Wang and Sun，2021年）。与单个代理相比，网络质量具有快速命令响应和鲁棒性的优势。由于分布式网络计算系统具有强大的可伸缩性和快速计算速度的特征，对多机构系统的分布式合作控制问题的研究已吸引了控制科学家和机器人工程师在许多情况下的广泛应用的越来越多的注意力，例如移动机器人，例如移动机器人（Mu等，2017; Zhao et al。 2016; Li等人，2019年）和航天器（Zhang等，2018; 2021a）。与开关拓扑合作控制与开关拓扑合作的经典框架。Ren和Beard（2005）进一步放松了Olfati-Saber和Murray（2004）给出的条件，这些条件就线性质量的共识提出了一些新的结果。实际上，有必要在离散时间内调查多代理系统的控制问题，而大多数计算机系统是离散的结构。在Liang等人的研究中。 （2017），研究了不均匀离散时间线性多代理的合作遏制控制问题，并设计了一种新型的内部模式补偿器来处理系统动力学的不确定部分。 （2018）。 su等。 多代理共识在Liang等人的研究中。（2017），研究了不均匀离散时间线性多代理的合作遏制控制问题，并设计了一种新型的内部模式补偿器来处理系统动力学的不确定部分。（2018）。su等。多代理共识Liang等人在研究中给出了基于线性基质不等式（LMI）的离散时间MAS分散共识问题的解决方案方法。LV等人讨论了基于终端迭代学习框架的多代理共识控制问题。（2018）提出了基于时间变化控制输入的自适应控制方法以改善系统的控制性能。（2019）提出了一种基于低增益反馈方法和修改的代数riccati方程的分布式控制算法，以实现离散时间质量质量降低输入饱和条件的半全球共识。
双跟踪网格的最佳能源管理 -
摘要 - 目前，微型酿酒厂中精酿啤酒的生产变得非常流行。此精酿啤酒生产过程是由于涉及加热和冷却设备的能源密集型。这些啤酒厂中的大多数被归类为商业负荷，这些商业负载遭受了公用事业公司的适用商业时间关税。可再生能源也可以用来帮助啤酒厂减少对网格的能量的依赖。但是，这些系统表现出的常见劣势是，在不可用的时期内，并不总是满足能源需求。在本文中，提出了使用带有电池存储的双跟踪系统的5 kWP网格连接光伏的最佳能源管理模型，以减少微酿酒厂对网格的依赖。为此，开发了描述系统变量，目标函数和约束的数学模型。此后，在南非背景下，使用微型啤酒厂作为案例研究的动态负载需求对开发模型的性能进行了模拟和分析。对于选定的啤酒厂，模拟结果表明，对于太阳资源以及适用的电网关税；当使用所提出的系统使用网格时，每天的运营成本最多可降低。
PV综合住宅系统（包括储能系统）的最佳能源管理
抽象的经济利润是PV综合住宅生产商的主要动机，因此能源管理算法在这些系统中起着关键作用。常规基于规则的能源管理系统（REM）的主要优先级是满足需求。结果，出售给分销网络的能源总量，因此在此类系统中的用户效果并不可观。本研究提出了一个智能能源管理系统（SEMS），以在网格连接的住宅光伏（PV）系统中进行最佳能源管理，包括电池作为储能单元。使用MATLAB模拟的建议方法使用负载和PV特性的实际值，将根据电池的离散状态实现电池运行的经济计划。实验测试是为了验证仿真结果，与经典的能源管理算法相比，表现出显着的生产商的好处以及负载校正的增加。