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共享光伏板和储能的智能微电网能源调度：以萨姆索岛巴伦码头为例
本文重点研究了基于模型预测控制 (MPC) 的智能微电网能源调度，该微电网配备不可控（即具有固定功率分布）和可控（即具有灵活和可编程操作）电器、光伏 (PV) 电池板和电池储能系统 (BESS)。所提出的控制策略旨在同时优化规划可控负载、共享资源（即储能系统充电/放电和可再生能源使用）以及与电网的能源交换。控制方案依赖于迭代有限时域在线优化，实施混合整数线性规划能源调度算法，以在随时间变化的能源价格下最大化太阳能自给率和/或最小化从电网购买能源的每日成本。在每个时间步骤中，解决由此产生的优化问题，提供可控负载的最佳运行、从电网购买/向电网出售的最佳能源量以及 BESS 的最佳充电/放电配置。
光伏发电与储氢混合微电网的电源管理
摘要：为了应对气候变化和全球平均气温上升导致的能源转型，光伏 (PV) 转换似乎是阳光充足地区的一种有前途的技术。然而，光伏发电与天气条件和昼夜循环直接相关，这使其具有间歇性和随机性。因此，将其与储能系统 (ESS) 相结合以确保非互联微电网的长期能源供应是有意义的。在所有技术解决方案中，可再生能源生产的电解氢似乎是一个有趣的候选者。在此背景下，本文提出了一种专用于微电网中氢存储集成的控制策略，以更好地利用光伏发电。目标是根据系统状态和光伏生产间歇性，优化质子交换膜燃料电池 (FC)、碱性电解器 (El)、锂离子电池储能系统 (BESS) 和光伏的微电网管理。首先，开发基于分布式显式模型预测控制 (DeMPC) 的控制策略，以定义 FC、EL 和电池的电流参考。其次，在仿真中验证控制策略的性能，并在电源硬件在环测试台上确认。
人工智能在智能电网中的作用 - 迷你评论
智能网格是一种使用智能通信技术和计算机化技术纳入智能电网中的能源来调节，运行和利用能源的结构。智能网格的运行和维护现在非常广泛地取决于人工智能方法。人工智能正在使更可靠，高效和可持续的能源系统从提高预测准确性到优化电源分配和保证问题识别。将通过将人工智能替换为手动任务并在整个能源供应链中从生产到消费中实现高效，可靠性和负担能力来创建一个智能的智能电网。收集大量数据对于做出有效决策至关重要。人工智能应用程序通过处理丰富的数据样本，高级计算和强大的通信协作来运行。必须增强适当的基础架构资源，包括大数据，云计算和其他协作平台，以增强此类操作。在本文中，已经尝试了总结在智能电网系统各个方面使用的人工智能技术。
自调节光伏系统和国家电网对尼日利亚中小企业经济发展的绩效分析。 案例
摘要：对于尼日利亚大多数人来说，使用手机已成为日常生活中不可或缺的一部分。然而，频繁的电池耗尽往往迫使人们寻找充电点，其中许多是商业手机充电中心。这些企业面临着巨大的挑战，因为不可靠的国家电网迫使他们严重依赖汽油发电机。不幸的是，这种对化石燃料的依赖导致他们将近 90% 的收入花在燃料成本上，从而降低了盈利能力。本研究旨在评估和比较安装光伏 (PV) 太阳能发电系统的成本效益与运行汽油发电机的日常运营费用。该研究提供了有关采用太阳能作为手机充电中心可持续且经济可行的解决方案的见解。
采用两阶段随机 MINLP 模型设计和运行多能源微电网
w1 冬季 ✓ 50 0.86 w2 冬季 ✓ 100 0.86 w3 冬季 ✓ 50 0.86 w4 冬季 ✓ 100 0.86 w5 春季 ✓ 50 0.86 w6 春季 ✓ 100 0.86 w7 春季 ✓ 50 0.86 w8 春季 ✓ 100 0.86 w9 夏季 ✓ 50 0.86 w10 夏季 ✓ 100 0.86 w11 夏季 ✓ 50 0.86 w12 夏季 ✓ 100 0.86 w13 秋季 ✓ 50 0.86 w14 秋季 ✓ 100 0.86 w15 秋季 ✓ 50 0.86 w16 秋季 ✓ 100 0.86 w17 冬季 ✓ 50 1.72 w18 春季✓ 100 1.72 w19 夏季 ✓ 50 1.72 w20 秋季 ✓ 100 1.72 w21 冬季 ✓ 50 1.72 w22 春季 ✓ 100 1.72 w23 夏季 ✓ 50 1.72 w24 秋季 ✓ 100 1.72 w25 冬季 ✓ 100 1.72 w26 春季 ✓ 50 1.72 w27 夏季 ✓ 100 1.72 w28 秋季 ✓ 50 1.72 w29 冬季 ✓ 100 1.72 w30 春季 ✓ 50 1.72 w31 夏季 ✓ 100 1.72 w32 秋季 ✓ 50 1.72
纽约的电网灵活性潜力 - 搜索/委员会文件
在供应方面，发电成本将会增加，以实现完全脱碳的电力供应（有关进一步讨论，请参阅本报告第 4 节）。将开发千兆瓦的新可再生能源发电，能源储存资源将在平衡供需方面发挥越来越重要的作用。可能需要提供清洁、稳定发电的新技术（例如氢燃烧涡轮机或氢燃料电池），以确保 2040 年 100% 清洁电力系统的可靠性。输电和配电系统将需要扩展以适应新的负荷增长并将新发电连接到电网。
港口地区微电网的设计、规模和能源管理：综述
摘要：由于气候变化挑战和环境法规的演变，港口越来越重视能源效率和低碳能源系统。因此，必须对港口的众多系统进行技术突破，例如港口起重机、海港车辆或停泊船只的电源。这些方面可能需要在港口地区建立微电网。微电网在大陆和岛屿上得到了广泛的发展，主要用于国内负荷。然而，这些在港口地区仍然很少见。它们在这些地方的发展面临着许多挑战，例如高功率要求、对各种负载的监控和管理、能源政策框架等。此外，建立微电网涉及规模和能源管理的研究，以避免成本过高并验证负载要求。本文提供了与海港地区微电网发展相关的文献调查。首先，列出了港口微电网中的主要组件，然后对涉及规模和能源管理的研究进行了回顾。最后，从本次调查中列出了创新概念和障碍，并对全球海港微电网发展进行了最新回顾。
从智能家园到智能电网
将可再生能源和现代监控系统集成到包括智能电网，微电网和智能家居在内的电力系统中，对稳定性，功率质量，网络安全，可靠性和保护提出了挑战。解决这些需要高级控制策略，强大的网络安全框架以及有效的能源管理系统，以处理可变的可再生能源，能源存储和复杂的电网动力学。这个特别会议强调了针对可再生能力系统的实时能源管理，网络安全，系统操作和高级控制技术的创新方法和研究。
BOOST：使用序数优化进行微电网规模确定
摘要 — 向可持续能源系统的过渡凸显了微电网中可再生能源高效定型的迫切需求。特别是，设计光伏 (PV) 和电池系统以满足住宅负荷是一项挑战，因为需要在成本、可靠性和环境影响之间进行权衡。虽然之前的研究已经采用了动态规划和启发式技术来确定微电网的大小，但这些方法往往无法平衡计算效率和准确性。在这项工作中，我们提出了 BOOST，即电池-太阳能序数优化定型技术，这是一种用于优化微电网中 PV 和电池组件定型的新颖框架。序数优化能够以计算效率评估潜在设计，同时通过对解决方案进行稳健的排序来保持准确性。为了确定系统在任何给定时间的最佳运行，我们引入了一种混合整数线性规划 (MILP) 方法，该方法比常用的动态规划方法成本更低。我们的数值实验表明，所提出的框架可确定最佳设计，实现低至 8.84 ¢/kWh 的平准化能源成本 (LCOE)，凸显了其在经济高效的微电网设计中的潜力。我们的工作意义重大：BOOST 提供了一种可扩展且准确的方法，可将可再生能源整合到住宅微电网中，同时实现经济和环境目标。索引术语 — 微电网、序数优化、混合整数线性规划、动态规划
智能电网能源统计与预测
智能电网中电力的供需缺口导致了能源预测和能源管理系统的引入。能源预测是智能电网系统规划和管理的关键参与者[1]。智能电网中的数据是借助高级计量基础设施（AMI）收集的，它可以测量双向电力流。数据分析应用程序使用这些数据进行预测。这些预测应用程序可用于发电调度、可再生能源发电厂的发电预测以及需求侧管理。在智能电网管理中，各种统计和机器学习预测方法已用于预测电力需求和发电量[2,3]。时间序列发电量和电力需求已使用统计预测方法来预测，包括自回归移动平均线（ARMA）、自回归积分移动平均线（ARIMA）和向量自回归（VAR）[4]。由于智能电网技术的最新进展，统计预测方法无法处理大量发电和需求数据。统计方法不能用于复杂和非线性的数据点[5]。随着机器学习和人工智能预测方法的进步，现在可以进行准确而精确的预测。非线性时间序列数据使用循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 预测方法进行预测[6]。可再生能源融入智能电网引发了不确定性问题以及能源消费模式的变化。这些不确定性问题可以通过概率方法解决，因为与点预测相比，它们会生成预测区间[7-9]。通过将多种预测方法组合成一种称为混合预测方法的单一方法，可以提高预测精度[10]。多种预测方法的集成使混合模型更加复杂。因此，需要在预测结果和预测精度之间进行权衡。