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World File Search System发电量
利用集成储能系统平衡光伏发电量
摘要：风能和太阳能等可变可再生能源在能源结构中的广泛渗透，保证了向脱碳和可持续能源系统的过渡以及实现气候目标的实现。然而，这些能源的不稳定性与不可预测性主要影响其工厂的生产。因此，需要公用事业规模的能源存储来帮助平衡供需，从而防止可能导致不同电网层面出现问题的不平衡。在本研究中，作者的专利能源存储技术，即综合能源存储系统 (I-ESS)，与 10 MW p 太阳能发电厂相结合。光伏发电厂和 I-ESS 单元充当虚拟发电厂 (VPP)。所选的 VPP 管理策略试图优化发电厂提供稳定电力输出的每日小时数。数值模拟表明，VPP 发电厂可以有效地平滑光伏峰值并管理电力供应。具体来说，通过定义一种新指标来表示向电网提供的常规电力小时数加上备用装置中存储的能量与一年中的总小时数之比，结果表明，就光伏输出而言，VPP 规律性相对较高，范围从 12 月的 50% 的低点到 8 月的 87% 的高点。因此，拟议的 VPP 安排似乎是一种推动碳中和转型的有前途的技术。
风速资源及发电量概况报告
免责声明 本研究合作和资金由美国内政部海洋能源管理局 (BOEM) 太平洋地区办事处 (位于加利福尼亚州卡马里奥) 提供，协议编号为 M19AC00005。本报告已由 BOEM 进行技术审查，并已获准发表。本文中的观点和结论均为作者的观点和结论，不应被解释为代表美国政府的意见或政策，提及商品名称或商业产品也不构成对使用的认可或推荐。本研究由美国能源部 (DOE) 的国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。海洋能源管理局 (BOEM) 和加州州立理工大学洪堡分校的 Schatz 能源研究中心也为本研究提供了支持，合同编号为 TSA-20-17373。本文中表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留；并且出版商通过接受该文章的出版，承认美国政府保留非排他性的、已付费的、不可撤销的全球许可，可以为美国政府的目的出版或复制该作品的已出版形式，或允许他人这样做。
具有短期未来光伏发电量感知能力的电力系统储能优化调度
摘要 — 随着人口增长和新技术的引入，能源消耗不断增加，这带来了消费者方面的高效能源管理等关键问题。这提高了使用可再生能源的重要性，特别是光伏 (PV) 系统和风力涡轮机。这项工作建模并讨论了基于电网和电池存储的混合电力系统的设计方案。研究了装机容量对每种模式的可再生能源渗透率 (RP) 和电力成本 (COE) 的影响。为了成功运行混合电力系统和电力市场中的电力交易，需要考虑对光伏发电和负荷需求的准确预测。引入了机器学习 (ML) 模型来调度和预测光伏发电和负荷需求的变化。ML 模型的适应度表明，当采用线性回归模型时，均方误差 (MSE) 为 0.000012，均方根误差 (RMSE) 为 0.003560，R 2 为 0.999379。根据预测的光伏发电量和负荷需求，当使用光伏和电网时，电力成本降低37.5%，而当使用光伏、电网和储能系统时，电力成本降低43.06%。