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比较孤立混合微电网实时操作的两个能源管理系统策略
摘要：混合动力系统（太阳能–Diesel -Battery）的传播导致了新的能源管理系统（EMS）策略的开发，以有效地管理与混合微电网有关的所有发电技术。本文提出了两种新型的EMS策略，用于孤立的混合微电网，使用模拟突出了它们的优势和劣势。所提出的策略与迄今为止文献中报道的EMS策略不同，因为前者可以实现混合微电网的实时操作，这始终保证了微电网的正确操作。优先EMS策略通过分配优先顺序来起作用，而最佳EMS策略则基于优化标准，在这种情况下，该标准将其设置为最低边际成本。使用MATLAB/SIMULINK获得了结果，以通过动态微网模型验证和比较提出的策略的有效性，以模拟实时操作的条件。提出和讨论了EMS策略及其个人优势和缺点的差异。结果表明，拟议的EMS策略可以在不同方案下管理系统操作，并帮助电力系统操作员获得微电网的最佳操作方案。
使用基于自动强化学习的多周期预测实现孤立微电网的优化调度
摘要 —为降低负荷与可再生能源出力的不确定性对微电网运行的负面影响，提出一种基于自动强化学习的可再生能源发电与负荷多周期预测的孤立微电网优化调度模型。首先，设计一种优先经验重放自动强化学习（PER-AutoRL）来简化基于深度强化学习（DRL）预测模型的定制化部署，首次提出基于PER-AutoRL的单步多周期预测方法来解决现有多步预测方法存在的误差积累问题，然后通过误差分布对所提预测方法得到的预测值进行修正以提高预测精度；其次，以最小化微电网总运行成本为目标，构建考虑需求响应的调度模型，以修正后的预测值作为调度依据，根据误差分布设置旋转备用机会约束；最后，利用序列运算理论（SOT）将原调度模型转化为易解的混合整数线性规划问题，并利用CPLEX求解器对转化后的模型进行求解。仿真结果表明，与传统的不带预测的调度模型相比，该方法通过提高预测精度，可以显著降低系统运行成本。
使用 NIST 和 TPU 空气动力学数据库对孤立低层建筑的屋顶压力统计数据进行严格评估
摘要：屋顶压力统计数据是 ASCE 风荷载设计条款的基础，通常通过边界层 (BL) 风洞测试获得。然而，人们已经认识到一个长期存在的问题——不同 BL 风洞报告的结果不一致。请注意，这些 BL 风洞测试往往遵循标准设置，使用既定的仪器和设备测量缩小的建筑模型上的流量和压力，并使用通用方法处理数据。导致报告的压力统计数据存在不可忽略的差异的主要因素是什么？考虑到风洞数据在作为 CFD 工具验证的参考案例方面的作用越来越大，必须严格评估现有的风洞压力数据，并深入了解风工程界的这一突出问题。这项工作将重点关注 NIST 和 TPU 气动数据库中存档的模拟 BL 流入的孤立低层建筑模型的选定案例的屋顶压力数据的时间序列。结果包括瞬时压力、平均和 RMS 表面压力的直方图，以及由 Gumbel 模型根据屋顶上的压力抽头位置和风向估计的峰值压力。我们希望找出风洞测试中导致结果差异的主要因素，并帮助解决这一问题。关键词：风洞测试、数据不一致、NIST 气动数据库、TPU 气动数据库 1.简介 风洞测试创建了一个受控的、理想的、模拟的边界层流动条件，并使用缩放的建筑模型来重现感兴趣的风结构相互作用。对于风荷载试验，主要测量量包括局部表面压力和/或总力和力矩，以及模型所受的流入特性（风速剖面、湍流水平和频谱）。边界层风洞试验极大地促进了风荷载设计。然而，风洞试验结果的不一致性一直是风工程界公认的长期问题。例如，对来自六个著名风洞实验室的风压数据的变异性进行了比较，得出结果的变异系数在 10% 到 40% 之间（Fritz 等人，2008 年）。风洞结果的差异可以归因于风荷载测量和估计的多个方面。风洞可能受到实现 ABL 风的全光谱的能力限制（由于物理尺寸和缺少粗糙度细节而切断大尺度和小尺度的湍流结构）、相对较低的 Re 数范围以及与特定设备相关的不确定性。就低层建筑模型而言，高度与边界层气动粗糙度（H/z 0 Jensen 数）的比率在实用上非常具有挑战性。建筑特征和表面纹理难以建模，这可能会极大地影响表面的关键流动分离、重新附着和涡流发展
2030 年孤立网络战略
独立网络的 2030 年目标和战略路径与昆士兰能源的低碳未来声明（“到 2030 年减少 17% 的排放量目标”）和环境可持续性与文化遗产政策相一致。它还支持昆士兰政府的昆士兰气候转型战略和昆士兰电力计划，特别是到 2030 年实现 50% 可再生能源的目标，以及昆士兰政府股东关于尽量减少社区服务义务支付的指示。
基于可再生的孤立微型能源管理......
本文提出了一种用于离网渔岛微电网 (MG) 的新型日前能源管理系统 (EMS)。本文考虑的 MG 配备了智能电网基础设施，并嵌入了插电式电动汽车 (PEV)。此外，它是一种绿色、无化石燃料的 MG，没有任何传统发电厂。MG 仅通过可再生能源发电来满足其负载需求，包括风电场 (WF) 和光伏 (PV) 发电厂。因此，在该 MG 的日前运营规划中，保持发电和需求之间的平衡是一项艰巨的任务。为了克服这一障碍，MG 使用超大规模电池储能系统 (BESS)。然而，BESS 的容量有限，增加 BESS 容量在经济上不可行。因此，MG 考虑了 PEVs G2V/V2G 操作模式规划和卸载负载最佳利用作为补充平衡选项。该 MG 中的主要转储负载是工业鱼冰箱 (IFR) 和反渗透海水淡化系统 (RODS)。除了 PEV 的 G2V/V2G 运行模式之外，本文提出的 EMS 还安排了这些转储负载。数值研究表明，所提出的 EMS 分别将每日总浪费能源和未服务能源减少了 96% 和 30%。
控制孤立的微电网可再生能源...
本文使用粒子群优化微电网系统中的频率控制研究了最佳PID控制器。提议的微电网由可再生能源组成，例如风力涡轮机的产生和太阳能系统，带有柴油发动机生成器和储存系统，例如电池，飞轮，Aqua Electrorreze和燃料电池。基于可再生能源的微电网由于太阳辐射和风速取决于天气条件的随机性而面临着不同的操作和稳定性挑战。在这些挑战中，频率和功率偏差会受到需要适当且适当的调节的发电和负载之间的突然不平衡。本研究的主要目标是通过使用PID控制器优化基于PID控制器优化的频率和功率偏差，因为它的简单性和灵活性可以克服这种问题。模拟结果表明，与使用遗传算法相比，提出的控制器对负载和世代的干扰的性能和鲁棒性更好。
使用蝠鲼觅食优化算法对孤立混合 PV/WT/FC 系统进行优化定型
本研究旨在优化拟议的独立光伏 (PV)/风力涡轮机 (WT)/燃料电池 (FC) 混合可再生发电系统的尺寸组件。一种名为蝠鲼觅食优化 (MRFO) 的新型高效优化算法被采用来设计多目标函数下的混合系统的尺寸组件，以最小化能源成本 (COE) 并最小化电力供应损失概率 (LPSP)。真实案例研究应用于埃及苏伊士湾 (纬度 30.0，经度 32.5) 的阿塔卡市。为了确保所开发算法的高性能和稳定性，本研究测试了三种不同的系统配置 (PV + WT + FC、WT + FC 和 PV + FC)。此外，还提出了不同配置的统计指标，以确认所开发的 MRFO 技术的稳健性和可靠性。模拟结果证明了 MRFO 在解决所研究的优化问题方面具有很高的能力，收敛速度快，结果可靠，能够以最小的 COE 为负载供电。
电动汽车部署对孤立网格系统中可再生电力产生的影响：塞浦路斯的案例研究
1萨斯喀彻温省癫痫计划，萨斯喀彻温大学医学系神经病学系，萨斯喀彻温大学，萨斯喀特大学，SK，加拿大，加拿大2个解剖学，生理学和药理学系，萨斯喀彻温省医学院，萨斯喀彻温大学，萨斯喀特大学，萨斯喀特大学，SK，SK，加拿大SK，加拿大，加拿大，癫痫病，3个癫痫病计划萨斯喀彻温省，萨斯卡通，加拿大，SK，加拿大，萨斯喀彻温省皇家大学医院5病理学和实验室医学系，萨斯喀彻温省卫生局，萨斯喀彻温大学，萨斯喀彻温大学，萨斯卡通，加拿大SK，加拿大，6个认知神经科学实验室，心理学，萨斯卡彭安大学，萨斯卡省大学，萨斯卡彭顿大学，萨斯卡彭顿大学，萨斯卡彭顿大学，萨斯卡顿大学，萨斯卡彭顿大学，萨斯卡顿大学，萨斯卡彭港，萨斯卡彭顿大学，加拿大山雀，佩德里亚里亚州，萨斯卡省大学。萨斯喀彻温省，萨斯卡通，SK，加拿大，加拿大8号临床健康心理学系，埃利斯·霍尔，皇家大学医院，萨斯卡通，SK，加拿大
孤立性先天性心脏病与胎儿脑成熟的关系
本出版物中报告的研究得到了以下奖项的支持：儿科放射学会青年研究员奖 (CJ)；施莱格神经科学研究奖学金 (CJ)；美国国立卫生研究院，包括美国国立神经疾病和中风研究所 K23NS101120 (CKR)、美国国立生物医学成像和生物工程研究所 R01EB013248 (SKW) 和 R01EB018988 (AG)，以及美国国家心肺血液研究所儿科心脏网络学者奖 (CKR)；美国神经病学学会临床研究培训奖学金 (CKR)；大脑和行为研究基金会国家精神分裂症和抑郁症研究联盟青年研究员 (CKR) 和杰出研究员 (SKW) 奖；麦克奈特基金会神经科学技术创新奖 (AG)；波士顿儿童医院教师发展办公室职业发展奖 (AG、CKR)；以及 Mend A Heart 基金会 (CMO)。
考虑储能成本和需求响应策略的高可再生能源孤立微电网优化技术经济规划的综合方法
为了实现孤立微电网的高效能源供应系统，必须有一个联合设计框架，该框架将容量大小与运营规划一起考虑。在这项工作中，开发了一个综合规划模型来研究高可再生能源独立微电网的技术经济性能。该方法结合了容量大小和运营调度，考虑了不同系统设计场景的需求侧管理策略。评估的场景涉及风力涡轮机、光伏系统、柴油发电机与电池储能或抽水蓄能的组合。提出了一种基于瞬时可再生能源可用性的需求响应计划，并采用动态定价经济模型来提高整个系统的灵活性。MATLAB® 上的混合整数线性规划算法被部署为优化求解器。目标函数是最小化系统成本总和，其中包括投资的等效年成本、运行成本和基于需求侧管理策略的成本。光伏、风力涡轮机和抽水蓄能的组合被发现是所考虑的微电网最具技术经济效率的系统配置。此外，提出的需求响应策略有效地最大限度地减少了发电和负载需求曲线之间的不匹配，从而提高了系统灵活性。