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并网太阳能光伏能否实现住宅供暖电气化？美国中西部技术经济案例研究
本研究旨在从房主的角度量化使用太阳能光伏 (PV) 支持热泵 (HP) 替代北美典型住宅中天然气供暖的技术经济潜力。为此，对以下系统进行了模拟：(1) 住宅天然气供暖系统和电网电力，(2) 住宅天然气供暖系统，使用 PV 为电力负荷供电，(3) 住宅 HP 系统使用电网电力，以及 (4) 住宅 HP + PV 系统。提供了详细描述以及全面的敏感性分析，以确定能够降低总生命周期成本的特定边界条件。结果表明，在典型的通货膨胀条件下，天然气和可逆空气源热泵的生命周期成本几乎相同，但电价结构使 PV 成本更高。随着通货膨胀率上升或 PV 资本成本下降，PV 成为对冲价格上涨的一种手段，并通过锁定电力和供暖成本增长来鼓励采用 HP。此类产消者技术的实际内部收益率比长期存款证高出 20 倍，这表明 PV 和 HP 技术为产消者提供了比同等安全的投资工具更多的价值，同时大幅减少了碳排放。利用生成的大量结果，讨论了对能源政策的影响，包括回扣、净计量和公用事业商业模式。
波多黎各电网弹性和向 100% 可再生能源过渡的研究 (PR100)：最终报告
报告概述 在第 1 节的介绍之后，我们在第 2 节中描述了我们对利益相关者参与的方法，以确保研究过程和结果反映利益相关者的经验和优先事项，并产生有用的结果。在第 3 节中，我们讨论了如何以能源正义的原则和实践为基础进行研究，并与项目团队合作解决整个主题。在第 4 节和第 5 节中，我们以资源评估、土地可用性以及能源效率、电力负荷和 DER 采用预测的形式介绍了数据收集和生成的结果。第 6 节讨论了研究的中心情景，第 7、8 和 9 节介绍了情景的容量扩展、资源充足性和生产成本建模的结果。在第 10、11 和 12 节中，我们讨论了情景结果对大容量电力系统、配电系统和经济（包括就业、宏观经济和零售价格）影响的分析结果。第 13 节介绍了波多黎各的降尺度气候模拟和气候风险评估结果，表明该群岛可能如何受到气候变化的影响。第 14 节描述了基础设施相互依赖性分析和社会负担分析，以评估社区层面的恢复力。在第 15 节中，我们讨论了本研究中固有的不确定性，在第 16 节中，我们讨论了未来的工作。第 17 节是实施路线图，按时间框架总结了关键实施行动。
多时间尺度协调的最佳调度技术，用于多源互补的功率生成系统，源负载中具有不确定性
摘要：提出了一种考虑到源 - 负载不确定性的多源互补发电系统的最佳调度策略，以解决大规模间歇性可再生能源消耗和电力负荷不稳定性对电网调度的影响。不确定性问题首先转化为常见的研究情况，例如负载功率预测，太阳能和风能。向后的场景减少和拉丁超立方体抽样技术用于创建这些常见情况。基于此，提出了一个多源互补的发电系统的多时间尺度协调的最佳调度控制方法，其中提出了需求响应，并检查了风– Pv-pv-thermal-pump-pump-pump Pump Pump Pump的最佳操作。使用时间的电力价格优化了日期定价模式的电气负载，并且在日期安排中选择了两种需求响应负载。第二，最低的系统运营成本以及每个源的日期和日期调整最少，作为多次量度互补系统的多次协调调度模型的日期和日内阶段的优化目标。该示例研究表明，调度策略可能会增加消耗的可再生能源的量，最大程度地减少载荷频率，提高系统稳定性并进一步降低运营费用，从而证明建议策略的可行性和效率。
详细评估电力负载转移电位
未来的公用事业将强调家用电器，以减少温室气体排放，同时提供电力负荷和需求概况管理。热泵热水器（HPWH）表明，与常规的电阻水（ERWH）相比，将水加热能量减少65％以上。实验室研究。测试应用不同的CTA-2045命令设计。在一个ERWH和四个HPWH上进行了高度控制的实验室实验，其中包括包含新的CTA-2045-B协议功能的原型，允许在油箱设定点上方“高级”负载。在高级载荷下，具有B-protocol的原型单元提高了储罐温度15 o F（8.3c），可为50加仑（189升）储罐增加1.8 kWh的存储空间。原型包括一个内置混合阀，以满足反量表代码。具有CTA-2045-B的负载成型能力，实用程序可能能够在可再生风和太阳资源生产高时将多余的可再生能源存储在连接的储罐中。测试是在基线条件下（无负载移动）进行的，在几个负载转移方案下，包括加载和高级负载，在棚命令之前。网格连接的HPWHS的峰值需求减少多达0.5 kW，具体取决于储罐的体积，一天中的时间，控制方案和绘制轮廓。简介
小岛屿可再生能源结构规模的经济方法
摘要：可再生能源开发的重要性在于减少对化石燃料的能源依赖。尽管技术进步，但在一些偏远地区和小岛屿上，如今的能源生产主要依靠化石燃料。随着新的、越来越严格的污染排放法律和降低生产成本的需要，有必要尽可能多地开发可再生能源。为了实现这些考虑，决定研究可再生能源生产。这项研究是通过估算每月和每年的能源产量进行的，考虑了三种发电厂，即海洋、太阳能和风能。巴勒莫大学研究小组开发了一种新设备，对波浪生产进行了模拟。为了能够执行这些模拟，需要输入气候数据。这些数据通常可以在文献中找到，也可以通过使用特定的 GIS 工具获得。作为标准，通常适用于单一技术的平准化能源成本扩展到整个能源结构。通过最小化该参数，可以得到最佳解决方案，并能够利用可再生能源为夏季电力负荷提供 50%。根据对埃奥利岛的案例研究，太阳能发电量达到 10.2%，风能发电量达到 45.47%，海浪发电量达到 3.04%。这样，柴油发电量就下降到 41.29%。这种方法可轻松应用于几个小岛，估算出几个地点减少化石燃料发电量的能力。
活力
太阳能和风能渗透率的提高会降低发电系统的可靠性。这可以通过低碳可调度水电和基载生物质发电厂等方式缓解。然而，这些能源的长期供应潜力往往不确定，而生物质也可用于生物燃料生产。本研究的目的是使用能源模型和电力系统模型之间的软链接，以巴西为例，评估生物质和水电的不确定供应潜力、跨部门竞争和 2050 年低碳电力系统可靠性之间的相互作用。即使在水电供应潜力较低的情况下，水电也可以充当太阳能和风能的平衡剂。当可用的生物质较少时，低碳交通更多地使用电动汽车而不是乙醇汽车，从而导致为电池充电的电力负荷增加。充电策略决定了高峰负荷是在通勤后大幅增加还是在非高峰时段降低。这表明，在高时间分辨率电力系统模型之间建立软链接以评估可靠性，以及在最低成本优化模型之间建立软链接以评估低碳电力系统的资源可用性和跨部门竞争之间的相互作用非常重要。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
中期负载预测的机器学习方法
摘要利比亚的通用电力公司（Gecol）近年来经历了电力需求激增，导致电力短缺，尤其是在夏季高峰期。这些短缺通常会因大生成单位故障或传输线破坏引起的系统中断而加剧，这极大地影响了该国的稳定性。利比亚正在进行的政治不稳定进一步加剧了这一问题，再加上电力供应问题，在该国一些最大的领域对石油和天然气的产生产生了负面影响。本研究通过采用机器学习（ML）技术来解决电力负荷需求预测的挑战，特别关注基于中期负载预测（MTLF）的人工智能算法。该研究比较了不同ML方法与实际消费数据的准确性和收敛性，旨在确定最有效的方法。准确的负载预测对于像Gecol这样的电气公用事业至关重要，可以有效地满足客户需求并优化发电和传输。着眼于班加西，这项研究开创了机器学习技术来预测总能耗和需求的应用。该研究的发现得到了从Gecol的班加西地区控制中心（BRCC）获得的现实世界数据的验证，这证明了ML在利比亚改善电力载荷预测的潜力。该研究得出以下结果：额外的树回收算法作为目标的孕妇产生了最佳结果，精度值为85％。Huber回归算法产生了赤字的最佳结果
能源 - ENEA-IRIS 开放档案
摘要：本文对 CSP 塔式系统与光伏太阳能场的集成进行了建模和讨论，并共享一个热能储存器。塔式系统采用新设计的固体颗粒流化床接收器，并集成一个热储存器，热颗粒直接被收集以存储日常能量，以供夜间发电。光伏太阳能场旨在满足日常能源需求；当光伏能源生产过剩时，电能也会转化为热能并积聚在热储存器中。本文对这两个能源系统的集成进行了建模，为集成工厂的所有子组件（定日镜场、接收器、储存器、电源块、光伏场）构建了效率函数。在西班牙和澳大利亚两个不同地区进行了年度模拟，结果表明，峰值功率为 10 MW e CSP + 15 MW e PV 的系统在有限的削减量下，可以提供超过 60%（分别为 62% 和 68%）的实际电力负荷，峰值需求约为 10 MW，相比之下，采用具有相同总峰值功率的纯 PV 系统可获得相同负荷的 45/47%。在集成系统中，PV 直接提供 40/41% 的负荷，其余 23/28% 由电力区块生产（主要由 CSP 供电）。
二次锂电池的合成电网存储占空比...
电动汽车 (EV) 是低碳排放和可持续交通未来的重要组成部分。电动汽车在交通运输中的应用正在迅速增长，全球电动汽车数量将从 2012 年的 12 万辆增加到 2021 年的 600 多万辆 [1]。目前电动汽车最主要的储能技术是锂离子电池 (LIB)。由于锂库存的损失、活性材料的损失以及循环过程中固体电解质中间相的形成，电动汽车 LIB 会随着时间的推移和使用而退化，表现为可用容量的损失、内阻的增加，最终导致设备可用能量和功率的降低 [2]。当 LIB 在电动汽车运行中无法再提供令人满意的性能时，它们就会退出使用。退役的电动汽车锂离子电池可以重新用作“二次生命”的储能系统 (ESS)，用于电网 [3]，支持间歇性可再生能源生产源，如太阳能光伏 (PV) 和风力涡轮机，以满足低碳排放电网的电力负荷消耗。二次使用后，锂离子电池可以被拆卸并回收成新的锂离子电池 [4]，形成锂离子电池的循环、低浪费经济 [5]。电网规模储能系统的需求和退役电动汽车锂离子电池的二次生命供应量都将扩大，尤其是随着电动汽车的大规模采用和电网电气化。到 2030 年，二次生命锂离子电池的供应量预计将超过每年 200MWh，以满足预计每年 183MWh 的电网规模储能系统需求 [6]。
可再生能源与传统能源的经济整合——案例研究
摘要：在本研究中，我们提出了一种最佳微电网设计，该设计通过使用可靠的能源资源，确保以最便宜的价格向巴基斯坦阿扎德查谟和克什米尔 AJK 的米尔布尔工程技术大学 (MUST) 不间断供电。能源资源的可用性、环境可行性和经济可行性是设计的关键参数。MUST 站点的可用资源包括国家电网、太阳能光伏 (SPV)、电池组和柴油发电机。电力负荷、太阳照度、大学大气温度、柴油燃料成本、SPV 模块寿命、SPV 退化因子、SPV 效率、SPV 成本、电池成本、电池寿命、国家电网能源价格、负荷削减和有毒排放等数据在设计混合微电网时被视为有价值的数据。通过考虑上述参数，计算最佳设计和最差设计的净现值 (NPC) 差异。所提议的最佳微电网设计使用 SPV、柴油发电机和电池组为负载供电，NPC 为 250,546 美元，可再生能源比例为 99%。而最差的设计包括柴油发电机和电池组作为能源供应源，NPC 为 214 万美元，可再生能源比例为 0%。使用 HOMER Pro 软件（HOMER Energy、HOMER Pro-3.11、美国科罗拉多州博尔德）进行的模拟证明，在考虑了上述所有数据和要求后，在 979 种可行设计中，所提议的混合微电网设计最适合 MUST。