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风能和太阳能弃风 2025 年 1 月 25 日
1. 经济 - 本地：通过市场调度，以经济竞价缓解本地拥堵 ³ 。2. 经济 - 系统：通过市场调度，以经济竞价缓解全系统供应过剩 ⁴ 。3. 自我调度 - 本地：通过市场调度，以缓解本地拥堵。4. 自我调度 - 系统：通过市场调度，以缓解全系统供应过剩。5. 异常调度 - 本地：通过特殊调度缓解本地拥堵。6. 异常调度 - 系统：通过特殊调度缓解全系统供应过剩。
风能和太阳能弃风 2025 年 1 月 10 日
1. 经济 - 本地：通过市场调度，以经济竞价缓解本地拥堵 ³ 。2. 经济 - 系统：通过市场调度，以经济竞价缓解全系统供应过剩 ⁴ 。3. 自我调度 - 本地：通过市场调度，以缓解本地拥堵。4. 自我调度 - 系统：通过市场调度，以缓解全系统供应过剩。5. 异常调度 - 本地：通过特殊调度缓解本地拥堵。6. 异常调度 - 系统：通过特殊调度缓解全系统供应过剩。
风能和太阳能弃风 2022 年 11 月 17 日
1. 经济 - 本地：通过市场调度，以经济竞价缓解本地拥堵 ³ 。2. 经济 - 系统：通过市场调度，以经济竞价缓解全系统供应过剩 ⁴ 。3. 自我调度 - 本地：通过市场调度，以缓解本地拥堵。4. 自我调度 - 系统：通过市场调度，以缓解全系统供应过剩。5. 异常调度 - 本地：通过特殊调度缓解本地拥堵。6. 异常调度 - 系统：通过特殊调度缓解全系统供应过剩。
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
铁电/非铁电材料界面的电荷捕获效应...
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制，我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后，我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合，我们得到以下结论。（i）在正工作脉冲期间，Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型，我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数，这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
热泵-蓄热一体化电热能系统动态建模与灵活性分析
高效热泵与储热装置的集成对于实现电热一体化系统高效与灵活运行的协同具有重要意义。本文提出了一种带有热泵与储热装置的电热一体化系统，引入热流法，考虑能量传递、转换和储存过程，构建了该系统的总动态功率流模型，并在此基础上推导了系统总体约束和部件约束方程。在最小化风电弃风限电目标下，分析了热泵动态特性、储热容量、新增风电装机、新增热负荷对电力和热力出力的综合影响。结果表明，考虑热泵动态特性可使风电出力调度准确率提高8%；热泵与储热装置的组合对储存和释放过程的杠杆系数分别为3.06和0.17，有效提高了系统调度的灵活性。新增风电装置与新增热负荷的协调性，以及热泵运行温度的提高，更有利于促进风电消纳，提高系统整体灵活性。研究结果为制定含热泵—热储的电热一体化系统综合调度方案提供了必要的依据。
电网级电池存储的技术经济优化……
可再生能源的日益整合使得电网平衡变得具有挑战性，因为它们具有间歇性。可再生能源可能会被削减，尤其是在生产超过需求或电网内出现输电和/或配电网络拥塞时。但是，如果使用电池存储，削减就变得没有必要，前提是电池存储具有足够的可用存储容量，可以在发电过剩时存储能量，并在高峰时段需求高时将其释放到电网。因此，电池存储的能量可以抵消昂贵且对环境有害的峰值电厂（例如开放式/联合循环燃气轮机）的供应。我们以英国为例，研究了利用大容量电池存储取代开放式和联合循环燃气轮机发电厂，利用风能削减能源的技术经济前景。我们开发了一种用于确定和优化锂离子型电池的技术经济模型。优化旨在确定存储在何种成本和规模下可以商业上适用于电网级能源应用。结果表明，在风电日均弃风率为 15% 且电池成本为 200 英镑/千瓦时的基本假设下，优化后的 1.25 GWh 电池每年可满足 285 GWh 的峰值需求，其对应的净现值为 2240 万英镑，内部收益率为 1.7%，回收期为 14 年。但是，要实现 8% 的内部收益率（投资的最低门槛收益率），电池成本必须低于 150 英镑/千瓦时。对弃风、放电深度、电池效率以及电池成本和收入等参数的敏感性分析表明，本研究考虑的所有技术经济参数都对电池储能用于电网的商业可行性有重大影响。关键词：电池储能系统 (BESS)、弃风、技术经济优化、开式/联合循环燃气轮机、电网级储能
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。
海上风电有哪些优势？
▪ 高能源潜力： 海上风速通常比陆上风速更快、更稳定，从而能够可靠地生产能源。 ▪ 靠近人口中心： 风速强的地区通常位于人口稠密的地区附近，因此可以战略性地选择租赁区域。 ▪ 土地利用效率： 宝贵的陆上土地可以自由用于其他用途，同时考虑到选择发电地点的机会成本。 ▪ 创造就业机会： 随着行业的发展，工程师、金属工人、电工、涡轮机技术员和许多其他职业的多元化劳动力将供不应求。
