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World File Search System电价
2023-24 年昆士兰州地区太阳能上网电价
尽管如此，我们认为，避免成本方法导致了我们设定的区域太阳能上网电价与竞争性 SEQ 市场提供的上网电价之间的差异。我们认为这种差异是因为避免成本方法估算的太阳能上网电价反映了潜在成本，而不是竞争性市场中零售商的太阳能上网电价。因此，我们认为 SEQ 市场观察结果不能合理反映零售商从太阳能光伏客户采购能源时避免的成本。
住宅分时电价结构分析及热能储存的经济影响
随着间歇性可再生能源的普及，热能存储 (TES) 成为一种越来越受欢迎的工具，可以平衡日常电力需求并增加电网的稳定性。TES 系统可以局部地将高热负荷与热泵的运行分离，或者通过提供更有利的温度梯度来降低热泵的电能需求。此外，许多政策制定者和公用事业提供商已经为住宅用户引入了分时 (TOU) 费率表，以更好地反映特定时间的发电价格和需求。TOU 费率表根据地区的气候、季节和电力生产组合，在一天中对电网提供的电力进行不同的定价。高峰和非高峰电价之间的巨大差异可能会为住宅客户安装 TES 系统带来经济优势。在这项工作中，使用 TOU 费率结构计算了模拟的 223 平方英尺住宅建筑的经济和能源节约，该建筑使用水/冰基 TES。天气数据来自加利福尼亚州弗雷斯诺县，ASHRAE 气候区 3B，并使用了加利福尼亚州一家公用事业提供商提供的代表性住宅 TOU 公用事业费率结构。模拟仅在夏季极端炎热的白天温度的一周内进行制冷，结果表明，安装 TES 后，总能耗可减少 14.5%，高峰能源使用量可减少 87.5%。使用样本公用事业费率计划，该系统用于空间制冷的运营成本降低了近 20%。
2023 年第四季度电价报告 - 公共维权办公室
2024 年美国平均值基于 2023 年第三季度的数据，这是发布时有可用信息的最新数据。加州费率代表不包括加州气候信贷的住宅平均费率。未来的估计可能比较保守，因为它们仅包括待处理的申请。来源：投资者拥有的公用事业建议信（加州费率）和能源信息管理局（美国平均值）
通过绿色电力池将电价与气价分开：设计方案和演变
本文提出了一个详细的提案，以有效的方式将大规模可再生能源的价值以“成本加成”价格传递给消费者，这些可再生能源的价格已经比天然气驱动的批发电价便宜得多。这将减少政府在市场补贴方面的财政压力，并为最需要的消费者提供更稳定的支持。我们详细介绍了这种“绿色电力池”方法如何与批发市场互动，以确保电力稳定，同时使平衡可变可再生能源产出的成本透明化，并保持有效供需响应的激励机制。我们参考英国可再生能源的成本和数量轨迹来说明这种方法，这些可再生能源由政府差价合约支持，最初针对特定的消费者群体，作为更广泛地向消费者直接获得廉价可再生能源过渡的第一步
对欧洲辩论中反对节点电价的论点的批判性评估
与采用节点定价的自由化美国电力市场相反，欧盟电力市场依赖于竞标区域的统一定价。欧盟的区域定价模式面临着现有竞标区域内网络与发电扩张之间日益不匹配的挑战，以及定义足够的新竞标区域的复杂性。一个潜在的解决方案是在欧盟过渡到节点定价。学术文献提供了强有力的证据，表明与区域定价相比，节点定价可以节省大量成本。问题是：为什么欧盟一直放弃节点定价？不可否认，实施节点定价需要对欧盟市场设计进行重大改变，甚至可能还需要改变机构设置。然而，到目前为止，欧盟的辩论主要集中在节点定价概念的缺陷上。在本文中，我们确定了欧盟利益相关者提出的反对节点定价概念的主要论点。我们将这些论点分为六类：易受市场力量影响、解锁灵活性的障碍、市场流动性问题、投资风险增加、难以管理的复杂性以及地点价格差异的政治不可取性。我们的贡献是批判性地评估每一个论点，并证明它们既不能解释也不能证明反对节点定价的理由。我们呼吁重新考虑节点市场，而不是专注于节点定价中大多数被误解的缺陷。
屋顶太阳能困境：电价上涨和屋顶太阳能价值下降
1 平均住宅电价可从美国能源信息署 (EIA) 查询。平均电价是通过将最终消费者的电力收入除以相应的电力销售额计算得出的。最终消费者的平均电价代表所有消费者在各个行业和各个行业之间的消费者收入和销售额的加权平均值，并不反映电力公司向个人消费者收取的每千瓦时电价。太阳能系统安装成本来自加州分布式发电统计数据 (DGS)，由申请人自行报告，无需额外验证。2007 年至 2015 年期间，DGS 通过将 CEC-PTC 评级 (AC) 除以总系统成本来计算每瓦成本，并根据加州太阳能计划的首次激励索赔申请审查日期进行分类。这些值未根据通货膨胀进行调整。2015 年至 2024 年，DGS 的方法进行了调整，使用 AC 容量表示所有 NEM 太阳能成本，所有储能成本/瓦值均使用储能大小 (kW AC) 表示。从 2015 年起，为了删除错误数据，排名前 1% 和后 1% 的申请均被删除。
基于强化学习的城市轨道交通储能系统优化充放电调度算法节省电价
摘要 为节省韩国城市铁路电价，本文提出了基于强化学习的储能系统充放电优化算法。通过强化学习，按照电价单位对储能系统充放电计划进行优化，降低峰值电力需求，以节省电价。为此，对包括储能系统、电价以及根据储能系统运行而变化的电价的城市铁路系统进行了建模。还通过DQN算法对代理进行强化学习，以降低峰值电力需求。利用配备储能系统的城市铁路实际线路运行数据进行学习。在这次强化学习中，大约399个（45.3%）错误数据被删除，481个（54.7%）正常数据被提取。通过强化学习，最大峰值电力需求从2,982.4 kW降低了100 kW，达到目标值当峰值电力需求在2600kW以下时，在电价便宜的时候充电，在电价昂贵的时候放电，从而节省总电价。
澳大利亚电动汽车：移动分布式储能的电价设计结构和消费者偏好
摘要：电动汽车 (EV) 的采用可能有助于运输部门脱碳，并有可能通过其储能能力为消费者和电网运营商带来价值。虽然电价在消费者接受电动汽车方面可以发挥重要作用，但人们对电动汽车充电费率设计如何影响电动汽车用户参与支持电网的应用（例如归类为车对万物 (V2X) 的应用）的行为知之甚少。本研究以澳大利亚为例，回顾了有关电动汽车的文献，重点关注电动汽车充电费率及其对 V2X 背景下消费者行为的影响。从最新出版物中得出的主要结论表明，精心设计的电动汽车费率结构、可用的停车位和电动汽车充电设施可以增加消费者对 V2X 的参与度。然而，电动汽车用户和电网运营商之间需要合作建立一种受控充电协议，以充分利用电动汽车电力存储系统的潜力，实现电网稳定和电池支持操作。为了实现这一目标，必须建立正确的资费结构，以激励电动汽车消费者订阅 V2X 服务。我们还提出了电动汽车资费设计建议，以支持澳大利亚消费者参与 V2G。最后，我们确定了进一步研究的研究空白。
“光伏+”储能微网电站设计要点分析
1）随着分布式光伏统筹上网电价逐年下降以及储能系统成本降低，建设分布式+储能系统实现 分布式电源全部就地消纳具有较好的经济效益，同时利用储能系统每天“两充两放”的特性， 合理利用阶梯电价，提高系统效益。With the distributed PV grid prices and the energy storage system cost decreasing every year, there is good economic benefit to build the distributed + energy storage system to achieve all the local power consumption, and because the energy storage system charges and discharges twice every day, the step tariff , if well employed, can increase the system benefit. 2）通过能量管理系统控制分布式电源+储能系统平滑输出，减小外部气象条件对分布式电源输 出的影响，提高供电电能质量。Achieving smooth output from the distributed power supply + energy storage system by the energy management system, reducing the impact to the distributed power output from the external weather conditions and improving the quality of power supply. 3）通过分布式电源+储能系统组成并网型微电网系统，当电网故障时，自动切换至独立运行模 式，保持重要负荷连续供电/或者利用储能系统代替企业原有设计起到后备电源（UPS）的作 用。When the grid breaks down, the microgrid system that is composed of the distributed power supply + energy storage system automatically switches to stand-alone mode, which maintains continuous power supply or uses energy storage system to replace the UPS in the original design.
受电网可靠性约束的实时电价汤普森采样约束
摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式，同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP，作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线（即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等）的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线（即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线），并考虑了配电系统的运营约束，以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论，并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。