XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System储电
电池 + 储能：将电池储能系统整合到可再生能源购电协议中的影响
董事会批准与德克萨斯州一家风力发电厂签订合同，作为公司环保行动的一部分，您目前正在起草一份电力购买协议，以确保从该风力发电厂获得可再生能源。这笔交易最初被搁置，因为董事会的许多成员担心如果风停了，公司从哪里获得能源。但这家能源公司成功地说服了他们，并向他们介绍了一种名为电池储能系统的技术。这些电池储能系统能够储存可再生能源，以便在可再生能源生产来源不可用（即风停了）时使用。这项技术让董事会感到满意，交易得以推进。因此，在起草电力购买协议时，请确保将电池储能系统纳入预算，然后再讨论更重要的细节。
基于BaTiO3多元掺杂提高介电陶瓷铁电材料储能密度及效率的研究
摘要：在环境污染日益严重的情况下，为推动绿色能源的研究，介电陶瓷储能材料正受到广泛研究，其具有充放电循环极快、耐用性高的优点，在新能源汽车、脉冲电源等方面有广阔的用途。但普通介电陶瓷铁电材料储能密度较低，因此，本文以BaTiO 3 (BT)为基础，划分出8个组分，通过传统固相烧结法，将AB位置替换为不同比例的各类元素，以提高其储能密度，提高BT基铁电材料的储能效率。本文研究了掺杂样品的XRD、Raman、铁电、介电、阻抗测试结果，确定了最佳组分。通过Bi3+、Mg2+、Zn2+、Ta5+、Nb5+五种元素掺入制备了(1-x)BT-xBi(Mg1/3Zn1/3Ta1/6Nb1/6)O3系列陶瓷。随着掺杂量x的增加，电滞回线变细，饱和极化强度与剩余极化强度下降，储能密度先上升后下降。x=0.08以后的介电特性呈现平缓的介电峰，说明已经形成了铁电弛豫。最佳组分x=0.12的储能密度和效率分别达到了1.75J/cm3和75%，居里温度约为-20◦C，具有在室温下使用的潜力。
清洁油田能源供应体系电储耦合情景对比分析
摘要：为响应2060年全面实现碳中和的目标，社会各界都在追求低碳转型。油田在开发中后期由于含水率较高，能耗较高，能耗上升同时也会导致碳排放增加，传统的能源模式已无法满足高含水油田开发中后期的能耗要求。本文对现有风氢耦合能源系统进行研究，并将其与经典分散式油田能源系统耦合，为油田生产能源。本研究对比了4种未来能源系统模式与现有能源系统模式，计算了西北某油田的能源成本和净现值，提出了一套油田能源系统经济评价工具。研究结果表明，情景4的经济效益和环境效益最大。此方案有效解决了目前油田老化带来的高能耗问题，大幅减少碳排放，就地消纳可再生能源，减轻电网系统负担。最后，利用敏感性分析确定风速、电力成本和油田天然气产量对系统经济性能的影响。结果表明，本研究开发的系统可应用于其他油田。
发电行业替代化石燃料的储能和风电装机容量要求
摘要 全球气候变化即将带来的不利影响促使人们用非碳能源替代化石燃料来发电。然而，虽然化石燃料发电厂可以根据需求发电，但最丰富的可再生能源——风能和太阳能——却是间歇性的或周期性变化的。这就需要在公用事业/电网层面开发足够的能源储存。本研究使用 ERCOT 电网每小时能源需求的实际数据，检查电力供需平衡，并确定替代燃煤电厂和所有化石燃料发电厂所需的能源储存容量。计算表明，如果天然气、中等负荷发电厂继续可用，所有燃煤机组都可以用风电场替代，而无需能源储存。当所有化石燃料机组都被替代时，需要大量的能源储存容量，大约 4530 万立方米。计算还表明，核能和额外太阳能装置的进一步发展降低了对能源存储的要求，并减少了存储-恢复过程中的能量耗散。
电 - ...在...
摘要。交通摄像头的视频供稿对于许多目的都是有用的，其中最关键的是与监视道路安全有关。车辆轨迹是危险行为和交通事故的关键要素。在这方面，至关重要的是要脱离那些异常的车辆轨迹，即偏离通常的路径的轨迹。在这项工作中，提出了一个模型，以使用流量摄像机的视频序列自动解决该模型。该提案通过框架检测车辆，跨帧跟踪其轨迹，估计速度向量，并将其与其他空间相邻轨迹的速度向量进行比较。可以从速度向量的比较中，可以检测到与相邻的trajectories非常不同（异常）的轨迹。实际上，该策略可以检测错误的轨迹中的车辆。模型的某些组成部分是现成的，例如最近深度学习方法提供的检测；但是，考虑了几种不同的选择和分析车辆跟踪。该系统的性能已通过各种真实和合成的交通视频进行了测试。
带有混合储能系统的多电飞机的自适应在线电源管理
摘要 — 全电动飞机 (MEA) 因其更高效、更可靠的潜力而成为未来先进飞机的发展趋势。因此，最佳电源管理在 MEA 中起着重要作用，尤其是在使用混合储能系统 (HESS) 时。在本文中，我们提出了一种新型的 MEA 自适应在线电源管理算法，旨在最大限度地减少基于电池-超级电容器 HESS 的发电机的功率波动。该问题首先被表述为一个受约束的随机规划问题。然后，我们提出了一种在线算法，使用 Lyapunov 优化方法近似地解决该问题，该方法不需要任何统计数据和未来的电力需求知识。我们进一步提出了一种 MEA 自适应在线电源管理算法，将自适应策略与在线算法相结合。跟踪驱动的仿真结果证明了所提出的 MEA 电源管理算法的有效性、效率和适应性。
基于混合储能的虚拟惯性支撑在风电应用中的动态响应
用风能转换系统 (WECS) 取代传统同步发电机 (SG) 大大减少了电网中可用的惯性支持。为了避免在提供虚拟惯性支持 (VIS) 时因动能 (KE) 提取而对风力涡轮机 (WT) 造成机械应力，本文提出了一种改进的技术，用于在风力涡轮机系统发生干扰时将混合储能 (HES) 转换为 VIS。超级电容器 (SC) 和电池储能 (BES) 的互补行为提供了大量更快且无限的 VIS。通过改进基于 HES 的 VIS 的总可用惯性时间常数公式，实现了 SC 和 BES 之间的权衡。为实现这一点，新的 SC 电压和 BES 电压在用于形成所提模型中的 SC 和 BES 参考电流之前保持更新。除了操作基于 HES 的 VIS 之外，本文还介绍了一种改进的能量管理系统 (EMS)，充分利用了 SC 的高功率密度和 BES 的高能量密度在处理干扰方面的优势。与 SC 和 BES 的单一能量存储相比，这种改进的控制技术在整个干扰过程中大大提供了更快、更连续的 VIS。此外，基于固定风速和可变负载的测试系统，所提出的基于 HES 的 VIS 分别将频率最低点和峰值频率显著提高了 3.5% 和 2.7%。此外，所提出的基于 HES 的 VIS 在可变风速和负载条件下显示出显著的改进。
岛屿风电/储能混合发电厂的日前 MPC 能源管理系统
岛屿严重依赖进口能源是这些地区面临的最大问题之一。目前，主要问题与对进口化石燃料的依赖、淡水供应和废物管理有关 [1]。正因如此，可再生能源在近年来岛屿电力生产中占据了很高的渗透率。可再生风能是岛屿上最常用的能源之一。风能的多变性和不确定性给电力系统运行带来了巨大挑战，特别是对于薄弱或孤立的电网。出于这些原因，风力发电厂的电网规范规定了确保受控功率输出和辅助服务供应的要求。有必要减少由风的随机行为引起的频率波动，这会使调度更加困难，同时增加系统的运营成本 [2、3]。因此，全球范围内风力涡轮机 (WT) 的安装正在大规模增长。由于风速的变化，风力发电系统的功率输出是间歇性的。因此，违反日前竞标的处罚将不可避免。这些问题在瓜德罗普岛等岛屿电网中被放大，应予以管理以提高电网效率，同时不影响稳定性和能源质量 [4,5]。解决这些问题的一种方法是建立混合动力发电厂 (HPP)，将风力涡轮机与生产或存储技术相结合。为了管理能源以减轻风力发电的波动，HPP 可以考虑将可再生能源与传统/可再生能源生产结合起来，例如风电-柴油混合动力系统 [6,7]、风电-热电 [8,9]、风电-水电 [10,11] 和风电-太阳能系统 [12,13]。还可以将风力发电与存储系统相结合，例如电池、燃料电池和/或储氢。通过这种方式，就可以立即向电网注入电力，并为传统发电系统提供备份[14-16]。
储能与风电转换系统的集成：增强电网稳定性
3 机械工程系，GLA 大学，马图拉，kamal.sharma@gla.ac.in 4 助理教授，CSE 系，Prince Shri Venkateshwara Padmavathy 工程学院，钦奈 - 127.，nishanthi_cse@psvpec.in 5 计算机技术工程系，技术工程学院，伊斯兰大学，纳杰夫，伊拉克 计算机技术工程系，技术工程学院，Al Diwaniyah 伊斯兰大学，Al Diwaniyah，伊拉克 计算机技术工程系，技术工程学院，巴比伦伊斯兰大学，巴比伦，伊拉克.ammar.hameed.it@gmail.com 6 机械工程系，Dr. DY Patil 理工学院，Pimrpi，浦那，vasundhara.sutar@dypvp.edu.in 7 电子电气工程系，工程学院，Mohan Babu 大学，蒂鲁帕蒂，安得拉邦，印度
考虑荷电状态自调节的储能系统配置随机优化方法
摘要：近年来光伏发电发展迅速，由于其波动性和间歇性，光伏发电对电力系统的电能质量和运行产生影响。为了减轻光伏发电对电网的影响，储能系统被应用于光伏电站，基于随机优化方法的容量配置与控制策略成为重要的研究课题。然而概率分布模型精度不足，随机优化方法在控制策略中应用较少。本文提出一种考虑电池荷电状态（SoC）自调节的储能系统（ESS）配置随机优化方法。首先，为减小光伏发电典型场景发电时的抽样误差，建立光伏发电超短期预测误差的分时概率分布模型。在此基础上，针对SoC频繁达到阈值的问题，建立了基于多场景的SoC自调节模型，根据滚动的光伏功率预测对SoC进行调节；构建了储能系统随机优化配置模型，可以降低光伏不确定性对配置结果的影响。最后对提出的随机优化方法进行了验证，分时概率分布模型的拟合误差比t分布的拟合误差降低了15.61%，本文最优配置的预期收益比采用固定概率分布模型的方案高8.86%，比不考虑随机优化方法的方案高16.87%。