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微电网需求侧管理
在非管制电力系统中，需求侧管理 (DSM) 在处理不确定的可再生能源发电和负荷方面起着至关重要的作用。使用带有存储元件和适当切换的需求响应 (DR) 技术可以获得平坦的负荷曲线。可再生能源 (RES) 和电动汽车 (EV) 的日益普及支持了 DR 措施，这有利于公用事业和消费者。DSM 的目标是通过有效利用 RES 存储来最大限度地降低峰值需求、电力成本和排放率。这篇评论文章主要关注微电网的层次、DSM 所涉及的不同技术、DSM 的数学模型、最新的优化技术以及电池储能系统和电动汽车等存储设备在 DSM 中的应用。本文的最新进展在于与数据科学、高级计量基础设施和区块链技术相关的批判性分析，这是本文的独特之处。本文对关键问题和方法进行了批判性研究，并结合现有研究，以展示如何在微电网中有效地实施 DSM 以降低电力成本。本文通过了解微电网中 DSM 的实施情况以及影响 DSM 实施的因素，帮助研究人员发现研究差距。本文讨论了一些建议，为开始从事 DSM 实施工作的研究人员提供未来方向。
尼日利亚住宅能源需求侧...
缩写和首字母缩略词 iii 概念和定义 iv 前言 v 致谢 vi 重点 vii 执行摘要 ix 第一章：介绍 1 1.1 背景 2 1.2 数据挑战阻碍进展 3 1.3 解决家庭能源需求侧数据缺口 3 1.4 调查目标 3 第二章：方法论 4 2.1 研究领域和样本设计 5 2.2 问卷 6 2.3 试点调查 6 2.4 主要调查 6 2.4.1 样本设计 6 2.4.2 样本量确定 6 2.5 培训 6 2.6 实地工作安排 7 2.7 调查限制 7 第三章：调查结果 8 3.1 人口特征 9 家庭成员的性别和年龄 9 家庭成员的识字水平和教育资格 9 识字水平和平均收入 10 3.2 能源来源 11 燃料木 11 燃料木采购 11 砍伐/收集的燃料木来源 12 砍伐/收集的燃料木类型 12 砍伐/收集燃料木的后果 12 燃料木使用和销售 12 木炭 14 木炭采购 14 用于木炭生产的木材采购方法 14 木炭使用和销售 15 农业废弃物和垃圾/塑料 15 采购农业废弃物和垃圾/塑料的家庭 16 使用农业废弃物和垃圾/塑料的家庭 16 液化石油气 17 液化石油气使用量 17 家庭过去 30 天内每月的液化石油气支出 17 液化石油气购买地点 17 电力（国家电网） 18 由国家电网供电的家庭电网 18 按电力计费系统划分的家庭 18 家庭每月平均电力支出 18
良好的供给侧经济学：
致谢：作者感谢 CDE 为本研究提供资金，并感谢 David de Villers (DPRU-UCT) 对数据工作和其他研究支持的协助。我们还要感谢 Ricardo Hausmann、Patricio Goldstein、Tim O'Brien 和哈佛大学增长实验室团队的其他成员提供的有益建议。本文最初发表于 2024 年 4 月 CID 研究员和研究生工作论文第 158 号，网址为：https://growthlab.hks.harvard.edu/publications/supply-side-economics-south-africa-informal-economy 工作论文可以从 www.dpru.uct.ac.za 下载 PDF（Adobe Acrobat）格式。可从以下通讯经理处获取有限数量的印刷版：DPRU，开普敦大学，私人信箱 X3，Rondebosch，开普敦，7700，南非。电话：+27 (0)21 650 5701，电子邮箱：sarah.marriott@uct.ac.za。 通讯作者 Haroon Bhorat 教授：haroon.bhorat@uct.ac.za 推荐引用 Asmal, Z., Bhorat, H. Lochmann, A., Martin, L. 和 Shah, K. (2024)。商品类型的供给侧经济学：支持和扩大南非非正规经济。发展政策研究部工作论文 202403。DPRU，开普敦大学。 免责声明 工作论文系列旨在促进政策辩论。它们表达了各自作者的观点，不一定代表发展政策研究部 (DPRU) 的观点。
需求侧管理解决方案
2.1 3CE 是一家社区选择聚合商 (CCA)，根据《公共事业法典》第 366.2 条于 2017 年成立，并根据《政府法典》第 6500 条及以下条款作为联合权力机构运营。3CE 目前为蒙特利、圣贝尼托、圣克鲁斯和圣巴巴拉县非建制区以及阿罗约格兰德、布埃尔顿、卡皮托拉、卡梅尔、卡平特里亚、德尔雷奥克斯、冈萨雷斯、格林菲尔德、戈利塔、格罗弗海滩、瓜达卢佩、霍利斯特、玛丽娜、蒙特利、莫罗湾、太平洋丛林、帕索罗布尔斯、皮斯摩海滩、萨利纳斯、圣玛丽亚、圣胡安包蒂斯塔、圣路易斯奥比斯波、沙城、圣克鲁斯、斯科茨谷、海滨、索莱达、索尔万、沃森维尔等城市内的住宅、商业和农业/工业客户提供服务。
电力系统需求侧灵活性
摘要：近年来，气候变化和全球变暖等环境问题促使各国增加对可再生能源的投资。随着可再生能源渗透率的提高，电力系统的间歇性也随之增加。为了平衡电力波动，需求侧灵活性是一个可行的解决方案。本文回顾了住宅、工业、商业和农业等需求部门的灵活性潜力，以促进可再生能源融入电力系统。在住宅领域，家庭能源管理系统和热泵表现出巨大的灵活性潜力。前者可以释放家用设备（例如湿电器和照明系统）的灵活性。后者将供暖系统的联合热电灵活性整合到电网中。在工业领域，对水泥制造厂、金属冶炼和炼油厂等重工业进行了调查。本文讨论了能源密集型工厂如何为能源系统提供灵活性。在商业领域，超市冰箱、酒店/餐厅和电动汽车商业停车场被指出。大型电动汽车停车场可以被视为巨大的电力储存，不仅可以为上游网络提供灵活性，还可以为当地商业部门（例如购物商店）供电。在农业领域，灌溉泵、农场太阳能站点和变频驱动水泵被视为灵活需求。还调查了畜牧农场的灵活性潜力。
电力系统需求侧灵活性
摘要：近年来，气候变化和全球变暖等环境问题促使各国增加对可再生能源的投资。随着可再生能源渗透率的提高，电力系统的间歇性也随之增加。为了平衡电力波动，需求侧灵活性是一个可行的解决方案。本文回顾了住宅、工业、商业和农业等需求部门的灵活性潜力，以促进可再生能源融入电力系统。在住宅领域，家庭能源管理系统和热泵表现出巨大的灵活性潜力。前者可以释放家用设备（例如湿电器和照明系统）的灵活性。后者将供暖系统的联合热电灵活性整合到电网中。在工业领域，对水泥制造厂、金属冶炼和炼油厂等重工业进行了调查。本文讨论了能源密集型工厂如何为能源系统提供灵活性。在商业领域，超市冰箱、酒店/餐厅和电动汽车商业停车场被指出。大型电动汽车停车场可以被视为巨大的电力储存，不仅可以为上游网络提供灵活性，还可以为当地商业部门（例如购物商店）供电。在农业领域，灌溉泵、农场太阳能站点和变频驱动水泵被视为灵活需求。还调查了畜牧农场的灵活性潜力。
电力的需求侧管理...
图号and Title Page Figure 2.1: Consumer Pattern of FY (2017) 09 Figure 2.2: Consumer Pattern of FY (2018) 09 Figure 2.3: Consumer Pattern of FY (2019) 09 Figure 2.4: Industrial consumption comparison 11 Figure 2.5: Load curve random days (summer'2019) 12 Figure 2.6: Load curve random days (winter'2019) 13 Figure 3.1: Possible load curve after 10 % industrial load shifting 15 Figure 3.2：不同类型的电器的功率18图3.3：多年来孟加拉国的汽车人力车数19图3.4：孟加拉国的电池市场大小22
TSO 需求侧白皮书
我们认为，有必要关注如何满足电力系统需求，并设计出最能实现需求灵活性的机制，以满足这些需求。在设计任何能够实现需求灵活性以满足系统需求的新机制时，需要仔细考虑对具有类似运营和投资信号的其他机制的潜在影响。改善现有需求侧资源性能和开发新功能的方法可以有效地帮助满足电力系统需求，同时支持实现爱尔兰气候行动计划需求灵活性目标，并支持北爱尔兰智能系统和灵活性计划的制定和实施。这些好处将与现有批发市场安排中的需求侧响应相一致，通过鼓励增加兆瓦容量和可用性、响应持续时间以及每天可能的响应次数。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。