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改变了影响离开夏威夷的决定的沙子和经济潮流
摘要移民以追求经济收益，例如更好的就业，更高的收入和增加的金融稳定性一直是关于人类移民的理论和研究的主要重点。这项关于一项研究的简短报告，《夏威夷在运动：了解留下，离开或返回的决定》，特别关注影响决定离开或留在kapae'āinao夏威夷的决策的经济力量。1的研究结果表明，许多夏威夷人因响应夏威夷的经济状况而被驱逐到遥远的地方。许多参与者描述了需要养家糊口和养家糊口的必要性，这表明搬家所取得的财务收益以及相对缺乏留在这些岛屿的人所带来的机会。引用夏威夷的生活成本极为高，以及职业发展和工作机会有限，这项研究发现，如果有强大的劳动力和职业，许多人会考虑留在夏威夷，允许个人负担得起住房和其他生活成本，照顾亲人和建立财务可持续性。有限的健康经济环境会促使个人和家庭在回家之前长时间远处保持远处，或者通常根本不返回。最后，返回的人通常是由于与家人，朋友和社区的社会联系，使他们在其他地方取得了与亲人更亲近的财务稳定性。这些发现对夏威夷原住民的福祉和通往繁荣的拉赫伊的集体途径具有重要的政策和实际影响。2
可再生能源对乌兹别克斯坦电力系统电力潮流的影响
由于需要解决一系列经济、人口和环境问题，全球范围内出现了一种新的全球能源发展理念。如今，太阳能、风能和核能以及能源效率已成为全球能源发展的支柱，可以为民众和工业提供长期的“清洁”能源。这是由于经济上可行的石油、煤炭和天然气田的枯竭以及气候变化问题。化石燃料在全球能源结构中占主导地位的时期即将结束。分析人士乐观地认为，到 2050 年，太阳能和风能在全球能源结构中的份额将超过 50% [1-3]。面对化石燃料的过度使用，全球工业和商业的快速增长导致可用能源严重短缺。除了对供应安全的担忧之外，出于环境考虑，投资低碳发电技术已成为世界许多政府能源议程的首要任务。因此，利用可再生能源发电是一种可行的选择，不仅可以满足不断增长的能源需求，还可以保护环境。由于可再生能源具有间歇性，且分布在地理上分散，因此整合它们给电网增加了额外的不确定性和障碍。可再生能源带来的能源生产快速增长需要进行各种研究来评估可再生能源整合对电力系统的影响。乌兹别克斯坦通过了多项政府决议，以扩大可再生能源的使用。这些决议旨在到 2025 年和 2030 年将可再生能源在总发电量中的份额分别提高到 20% 和 25% [4-6]。
原创科学论文《考虑季节因素的分布式发电机和储能电力系统最优潮流分析》
Lucian-Ioan DULĂU*，Dorin BICĂ 摘要：电力系统的运行基于潮流分析，而优化则基于最优潮流分析。研究的目的是根据最优潮流分析确定发电成本和功率损耗。最优潮流分析首先计算潮流以确保系统安全运行，然后考虑数学模型进行实际最优潮流。这些研究针对改进的 IEEE 39 总线系统进行了一整年的分析，分别考虑了季节（春季、夏季、秋季和冬季）以及这些季节的平均负载功率需求。该系统连接了三个分布式发电源和两个存储单元。执行的优化（最优潮流）是多目标的，最小化所考虑季节的发电成本和功率损耗（有功和无功）。结果表明，对于所有季节，当分布式发电源和存储单元连接到所分析的电力系统时，发电成本较高，而功率损耗较低。 关键词：分布式发电机；多目标优化；最优潮流；季节；储能单元 1 引言 电力系统的运行基于潮流分析，而优化则基于最优潮流分析。潮流（稳态）分析可以验证电力系统安全运行的条件。为了求解非线性方程组，可以使用 Seidel-Gauss 或 Newton-Raphson 等迭代法，这些方法可以在执行不确定数量的运算后通过连续步骤获得解，使结果接近最终值。潮流分析是电力系统任何后续分析（例如最优潮流分析）的起点。最优潮流分析可以让系统操作员进行规划和决策，以确保电力系统的可靠运行和管理。固定的发电功率仅对应一种运行条件。在一段时间内，优化运行需要发电来源适应负载改变其电力需求，同时也要适应可再生能源的电力变化，而可再生能源在过去十年中更为普遍。最优电力流问题复杂且非线性。最优电力流分析是根据给定的目标函数进行的，通常考虑最小化。这些通常的目标函数是最小化电力损耗或最小化发电成本。这些目标的应用立即涉及系统约束 [1-4]。需要这样的约束来维护系统的安全性，因此电力系统中的每个组件都必须保持在其所需的运行范围或界限内。约束包括，例如，对总线电压或发电机的最大和最小功率输出的限制[5-7]。现在大多数电力系统中都存在可再生能源和存储单元。许多可再生能源都安装在负载场所附近或负载场所，因此它们被称为分布式发电源或分布式发电机。分布式发电源有助于减少电力损耗、增加总线电压、减少污染物
基于可变阻抗的潮流控制对可再生能源整合的影响
摘要 — 过去二十年来，为应对气候变化，电网发生了重大变化。可再生能源发电水平的提高是这一变化的一个显著特征，这导致输电网出现了新的拥塞模式。输电系统最初是为传统能源设计的，具有可预测的流量模式。拥塞输电系统中的传输能力不足导致投入更昂贵的发电厂和更高水平的可再生能源削减。缓解拥塞的一种方法是通过可变阻抗灵活交流输电系统 (FACTS) 设备采用潮流控制。本文在多种情景下研究了潮流控制对发电成本、碳排放和可再生能源削减的影响，包括美国主要区域输电组织的发电组合和代表季节性变化的不同负荷曲线。包括 FACTS 调整在内的两阶段随机机组投入用于评估 FACTS 设备对各种类型和可再生能源渗透水平的影响。结果表明，安装 FACTS 可有效降低发电成本、碳排放和可再生能源削减。可再生能源资源的位置、高峰时段需求和系统的发电结构都是影响因素。
OPF-Learn：用于创建代表性交流最优潮流数据集的开源框架：预印本
摘要 — 可再生能源发电水平的提高激发了人们对数据驱动的交流最优功率流 (AC OPF) 方法的兴趣，以管理不确定性；然而，缺乏规范的数据集创建和基准测试，阻碍了对文献中的方法进行有用的比较。为了树立信心，模型必须能够可靠地预测各种运行条件下的解决方案。本文为 Julia 和 Python 开发了 OPF-Learn 包，它使用一种计算效率高的方法创建代表性数据集，涵盖交流 OPF 可行域的广泛范围。负载曲线是从包含交流 OPF 可行集的凸集中均匀采样的。对于找到的每个不可行的点，使用不可行性证书来减少凸集，这些证书是通过使用宽松公式的性质找到的。与文献中看到的传统技术相比，该框架可以生成更能代表整个可行空间的数据集，从而提高机器学习模型的性能。
采用模糊逻辑控制器的高渗透风力储能系统的风潮流和网络频率的动态稳定性
摘要：近年来，由于人们对气候变化的担忧，发电和配电系统技术发生了重大变化。因此，预计在不久的将来，大规模发电、输电和配电将出现混乱。这是因为可再生能源 (RES) 产生的能源的传输和分配难以控制，这是由于这些能源的不稳定性及其能源的间歇性造成的。因此，由于 RES 的高渗透率影响，保持风力发电流的动态稳定性和控制网络频率变得更具挑战性。本文提出了一种使用功率共享方法的风力储能系统控制算法，以保持风力发电流的动态稳定性和电网频率的控制。为了保持网络稳定性，安装了储能系统 (电池) 来存储多余的风力，而不会将其投入二次/卸载负载 (SL)，并最大限度地减少风力涡轮机发电的功率损失。结果表明，与比例积分微分 (PID) 控制器相比，使用模糊逻辑 (FL) 控制器可以显著降低风能流的暂态时间和频率的波动率。
通过随机多周期交流安全约束最优潮流设想可再生能源主导电力系统的安全控制
摘要 — 可再生能源 (RES) 渗透率的加速带来了环境效益，但代价是增加了运营成本并削弱了 N-1 安全标准的满足。为了解决后一个问题，本文设想通过随机多周期交流安全约束最优潮流 (SCOPF) 实现 RES 主导电力系统中的 N-1 安全控制。本文扩展了最先进的确定性和单时间段交流 SCOPF，以捕捉两个新维度，即 RES 随机性和多时间段，以及新兴的灵活性来源，如灵活负载 (FL) 和储能系统 (ESS)。因此，本文首次提出并解决了一种新的问题公式，即随机多周期交流 SCOPF (S-MP-SCOPF)。S-MP-SCOPF 被公式化为非线性规划 (NLP) 问题。它计算灵活性资源和其他常规控制手段的最优设定点，用于日前运行中的拥塞管理和电压控制。本文的另一个显着特点是全面而准确的建模，使用：用于预应急和后应急状态的交流电力流模型，24 小时时间范围内的 FL 和 ESS 等资源的跨时间约束以及 RES 不确定性。通过直接方法将问题规模推至求解器极限，在两个分别有 5 个节点和 60 个节点的测试系统上说明了所提出的模型的重要性和性能，而未来的工作将开发一种易于处理的算法。索引术语 — 拥塞管理、储能系统、灵活性、灵活负载、安全约束最优电力流、电压控制
能源转型的潮流与谬误
这些问题都无法得到解决。这不禁让人想问：为什么政策制定者和监管机构如此执意忽视大规模长时储能，而这可以解决所有这些问题？它经常被描述为能源转型的缺失环节或圣杯，但政策制定者却决心不为首批商业规模的电厂提供资金，而监管机构则决心通过错误地将储能定义为一种发电类型、取消鼓励投资的期限合同、将此类储能无法单独提供的服务拆分成小合同、浪费数十亿美元支持坦率地说无法完成工作的技术来破坏它。这并不是说这些技术是错误的：它们有自己的用武之地。但人们寻求灵丹妙药、一刀切的解决方案。这些并不存在。但他们确实给了他们数百个不全面考虑问题的借口。或者更直白地说，他们尽可能少地考虑挑战，因为他们认为他们可以侥幸逃脱。
用于分布式直流最优潮流的学习加速 ADMM
摘要——我们提出了一种新颖的数据驱动方法来加速交替方向乘数法 (ADMM) 的收敛，该方法用于解决分布式直流最优潮流 (DC-OPF)，其中线路由独立的网络分区共享。利用对给定系统在不同负载下 ADMM 轨迹的先前观察，该方法训练循环神经网络 (RNN) 来预测对偶变量和共识变量的收敛值。给定系统负载的新实现，将少量初始 ADMM 迭代作为输入来推断收敛值并将其直接注入迭代中。我们通过经验证明，对于不同负载场景下的分区 14、118 和 2848 节点测试系统，将这些值在线注入 ADMM 迭代中可显著加快收敛速度。所提出的方法有几个优点：它保持了共识 ADMM 固有的私有决策变量的安全性；推理速度很快，因此可以在在线设置中使用； RNN 生成的预测可以显著缩短收敛时间，但从构造上讲，它永远不会导致不可行的 ADMM 子问题；它可以轻松集成到现有的软件实现中。虽然我们在本文中重点介绍分布式 DC-OPF 的 ADMM 公式，但所提出的想法自然会扩展到其他分布式优化问题。索引术语 — 直流最优功率流、递归神经网络、交替方向乘数法、机器学习、数据驱动优化