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World File Search System容量分析
NEPOOL 参与者委员会报告
• 备份详细信息第 45 页 – 需求响应第 46 页 – 新一代第 48 页 – 远期容量市场第 55 页 – 净承诺期补偿 (NCPC) 第 63 页 – ISO 账单第 70 页 – 区域系统计划 (RSP) 第 72 页 – 可运行容量分析 – 冬季 24/25 分析第 98 页 – 可运行容量分析 – 附录第 103 页
分销集成解决方案成本选项（DISCO）
DISCO 的光伏或电动汽车承载容量分析旨在：• 确定可能对电网运行产生负面影响的光伏或电动汽车部署场景/水平• 确定现有系统可容纳的光伏或电动汽车容量范围
2022 年夏季太阳能行业动态
加州公共事业委员会简化了分布式能源资源互联流程，用更精确的集成容量分析 (ICA) 取代了“经验法则”筛选方法（这可能导致昂贵且不必要的审查）。不超过可用容量 90% 的项目可以通过 ICA 筛选，未通过的项目有资格获得快速补充审查。通过提前查看公用事业 ICA 地图，开发商可以确定不需要电网升级的位置，然后简化其安装流程。
社区设施用地 外部材料
此次审查包括对社区设施的战略层面评估，依据总体社区设施战略 2012-2031 和临时社区基础设施计划 2012-2031 作为在该地区提供该网络的既定原则的基础。最近的使用率和容量分析用于审查所需的服务标准，并已进行调整以反映当前的使用模式和设施提供。本次审查考虑了修订后的人口假设及其对 2036 年社区设施产生的需求。在 LGIP 中，公共公园和社区设施用地被视为一个网络。但是，由于社区设施用地和公共公园的要求不同，因此需要提供单独的外部报告来评估它们。
电池模块和电池组的生产流程
生产过程 ● 自动从运输容器中取出交付的电池单元并放置在传送系统上（例如皮带/滚筒传送带）。 ● 扫描产品标签并根据性能数据进行分类（例如电池型号、零件编号（DMC）、电气和机械分类（如果适用））。 ● 来货检验以挑选出有缺陷/不合格的电池（例如通过光学检查，例如照相机或激光三角测量、电化学阻抗分析、电压测量、容量分析和其他测量）。 ● 根据电池性能规格对电池进行分类，确保所有模块均匀平衡（例如通过补偿偏差的电池容量） ● 根据交付条件，进行清洁（例如激光清洁、等离子处理、CO2 喷雪清洁）和表面活化，为随后涂抹粘合剂或绝缘箔做准备。
可视化数据及其在海上风能中的关键作用
风力涡轮机的战略放置和配置是最大化能源生产和最小化运营成本的关键因素。地理空间数据使利益相关者能够进行详细的涡轮放置，密度和容量分析。因此，可再生能源行业越来越多地转向数字双胞胎，以增强风力涡轮机的运行和管理并减轻失败的风险。通过整合来自各种来源的数据并分析最新趋势，利益相关者认识到数字双胞胎革新涡轮机维持和性能优化的潜力。通过连续捕获传感器的数据和监视源，数字双技术使利益相关者能够通过识别涡轮机行为的预警信号和异常来预测和防止故障发生故障。通过添加机器学习算法，数字双胞胎可以预测维护需求，并可以帮助最大化能源生产。这项新技术，可实现3D
附录 A
AB：议会法案 BTM：电表背后 CAISO：加州独立系统运营商 CEC：加州能源委员会 CEQA：加州环境质量法案 DDOR：配电延期机会报告 DER：分布式能源资源 DERP：分布式能源资源提供商 DIDF：配电投资延期框架 DPP：配电规划流程 DRP：配电资源计划 DSO：配电系统运营商 ESJ：环境与社会正义 EV：电动汽车 EVSE：电动汽车供电设备 FERC：联邦能源管理委员会 GNA：电网需求评估 GO：一般命令 GRC：一般费率案例 ICA：集成容量分析 IDER：综合分布式能源资源 IOU：投资者所有的公用事业 LNBA：位置净效益分析 OIR：制定规则的命令 PG&E：太平洋煤气电力公司 PHC：预审会议 RA：资源充足性 SCE：南加州爱迪生公司 SDG&E：圣地亚哥煤气电力公司 TE：交通电气化
使用神经网络的一般电流轮廓充电的健康估计和增量能力分析的电池状态
摘要 - 递增能力分析（ICA）和不同的电压分析（DVA）通常需要电池降解监控的恒定当前条件，这限制了它们在现实情况下的适用性。本文提出了一种统一的方法，可以在一般充电当前概况下启用基于ICA/DVA的降解监测，这在文献中尚未解决。首先，提出了一种新颖的虚拟增量能力（IC）和不同电压（DV）的概念。第二，两个相关的卷积神经网络（CNN），称为U-NET和CONC-NET，是为了构建虚拟IC/DV曲线的构建，并估算了跨任何状态（SOC）范围内的一般充电概况的健康状况（SOH），以满足某些约束。最后，提出了两个称为移动U-NET和移动网络的CNN，分别替换了U-NET和Conv-NET以进行车载实现。它们会大大减少计算和内存需求，同时在虚拟IC/DV曲线构建和SOH估计中保留性能。在具有各种快速充电协议和SOC范围的电池模块的广泛实验数据集上进行了测试，拟议的U-NET和移动U-NET构造精确的虚拟IC/DV曲线可以提取有价值的降级功能。建议的Conv-NET和移动网络提供的模块级SOH估计值，根平方误差（RMSE）小于0.5％。关键字 - 增量容量分析；差分伏分析；非恒定电流充电；快速充电；卷积神经网络；健康状况估计