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在智能网格的背景下，用可再生能源控制AC/DC微电网：包括辅助服务和电动移动性
4控制策略77 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 4.1.1模型简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.2超级隔离器子类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 4.2.1超级隔离器模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.2非最低相位问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.3控制诱导的时间尺度分离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82 4.2.4超级电容器控制应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.2.5零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87 4.2.6参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 4.3电池子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91 4.3.1电池模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。92 4.3.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 4.3.3零动力学分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 94 4.4 PV数组子系统。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 4.4.1 PV数组模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 96 4.4.2反馈线性化。 。 。 。 。 。93 4.3.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 4.4 PV数组子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 4.4.1 PV数组模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97 4.5 DC负载子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.1 DC负载模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。98 4.5.1 DC负载模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.2反向替代控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99 4.5.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 4.6再生制动子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102 4.6.1再生制动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。103 4.6.2再生制动控制应用。。。。。。。。。。。。。。。。。104 4.6.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。105 4.6.4参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 4.7 AC网格连接。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 107 4.7.1 AC网格模型。106 4.7 AC网格连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.1 AC网格模型。107 4.7.1 AC网格模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.4 PLL同步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 4.8系统互连。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.1直流总线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.2分层控制结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112 4.8.3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113 4.8.4稳定性分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113
美国签署协议对波多黎各电网进行现代化改造...
“自拜登-哈里斯政府执政第一天起，住房和城市发展部就将波多黎各的恢复和恢复能力需求列为优先事项，我们很高兴与能源部、国土安全部和联邦紧急事务管理局以及波多黎各政府的联邦合作伙伴一起参与此次合作，”住房和城市发展部部长 Marcia L. Fudge 表示。“我们将共同提高波多黎各电力系统的可靠性和恢复能力，并帮助该岛实现其可再生能源目标，将短期恢复目标与前瞻性的自然灾害缓解措施以及气候变化已经明显的影响结合起来。正如这份谅解备忘录所明确指出的那样，气候变化的风险和前所未有的联邦投资提供了一个机会，通过提高恢复能力和公平性来改善全国个人和社区的生活。”
欧洲输电网扩建是大规模可变可再生能源整合场景中的一种灵活性选择
3 附件 1 总结了专门用于表示输电网的技术和长期能源模型的不同特点。 4 Elmod 使用 PRIMES 的结果作为其对特定年份进行分析的主要输入 5 POLES 和 EUCAD 在每个模拟年份交换信息 6 在本文中，集群或节点的使用并不明确
已发表版本的引文（APA）：Wolsink，M.（2024）。智能电网的概念化——过渡中的异常和矛盾的专家范式
缩写：AC，交流电；AMD，高级计量装置；AI，人工智能；DC，直流电；DES，分布式能源系统；DG，分布式发电；DR，需求响应；DSM，需求侧管理；DSO，配电系统运营商；EMS，能源管理系统；ESS，储能系统；EV，电动汽车；HV，高压；ICT，信息和通信技术；IoT，物联网；LAN，局域网；LEM，本地能源市场；LV，低压；MG，微电网；P2P，点对点；PCA，主成分分析；PV，光伏；RE，可再生能源；REC，可再生能源社区；RED，（欧盟）可再生能源指令；RES，可再生能源系统；RTP，实时定价（−关税）；SA，社会接受过程；SCADA，监控和数据采集； SG，智能电网；STS，社会技术系统；TE，交易能源；V2G，车辆到电网。电子邮箱地址：mpwolsink@uva.nl。
了解微电网可持续性：系统全面的回顾
摘要：越来越多的研究者开始研究微电网，将其作为解决能源匮乏问题的方法。这些微电网可能是全球能源获取的关键，因为它们具有灵活性、效率和可靠性等诸多优势。尽管微电网具有这些优点，但由于没有明确的共识来解释导致这些故障的原因，因此，微电网仍然难以以可持续和有弹性的方式实施。为此，本文提出了一种新范式，对微电网的运行进行多学科和全面的审查。通过协调微电网固有的不同领域，本综述使人们能够在统一的框架内研究微电网。本文将通过能源、信息、金融和社会领域介绍微电网，以提供系统理解微电网所需的必要元素。每个领域都将介绍其内部元素、架构和重要问题。通过详细阐述微电网的这一新愿景，本文希望能够更深入地了解其系统运行并诊断其长期可持续性。
特刊 - 智能电网与储能
本期特刊《智能电网和能源存储：实现可持续电力系统》重点关注智能电网技术和能源存储解决方案的集成，作为电力系统现代化的关键组成部分。本期文章集合了前沿研究、创新案例研究和综合评论，探讨了智能电网管理和能源存储技术的进步和应用。我们诚邀您为本期特刊投稿。感兴趣的领域包括（但不限于）以下主题：- 清洁能源技术；- 泵送能量传输站的管理
策略简介问题n˚04/25 | 2025年2月升级欧洲电网不仅仅是金钱
欧盟向清洁能源的过渡将需要大量的电力网络扩展，以促进建筑物，运输和工业的需求增加。将需要从可再生能源中的电力，跨境和国内的新电网连接，尤其是因为欧洲大部分可再生能源潜力都远离工业和人口中心。电力网络还需要质量升级。电力系统需要更多的灵活性来适应可再生能源的间歇性。可以通过更多的互连能力1增强灵活性，从而使欧洲电力的跨境交易增加。更多的跨境电力贸易将导致欧盟国家的电价收敛，从而降低平均价格和价格波动。在地方一级，需要升级的网络来处理分散的清洁能源技术，例如太阳能光伏，电池和电动汽车，其中许多都消耗电并将其注入电网。此外，由于欧洲拥有一些世界上最古老的电网，目前正在使用的许多资产都需要通过数字技术的集成直接更换或维护和增强。欧盟将每年花费数百亿欧元进入清洁和安全的能源系统（欧洲委员会，2023a）。因此，为未来的清洁经济提供网格不仅仅是金钱的问题。必须做出许多政策选择，以确保在电力网络上花费的每个欧元为消费者提供最大的好处。虽然对这种投资进行融资绝不是直接的，但网络公司的当前投资已经达到了相同的数量级，并且考虑到稳定的监管环境，应该可以维持这一水平的投资（图1）。
Red Eléctrica 利用尖端技术实现巴利阿里群岛输电网数字化
Red Eléctrica 是 Redeia 旗下负责西班牙电力传输和系统运营的子公司，该公司已开始在巴利阿里群岛输电网的关键线路上安装 DLR（动态线路评级）设备。这项先进的数字化技术旨在最大限度地利用现有输电线路，提高供电可靠性，并促进更大比例的可再生能源发电的整合。
图形神经网络，用于有效的交流电源电网预测
本文提出了一种使用图神经网络（GNN）的新方法来解决电网中的交流功率流问题。AC OPF对于在满足电网的操作限制的同时，对最小生成成本至关重要。传统求解器与可扩展性斗争，尤其是在具有续签能源的大型系统中。我们的方法将功率网格建模为图形，其中总线是节点，传输线是边缘。我们探索包括GCN，GAT，SageConv和GraphConv在内的不同GNN架构，以有效地预测AC功率流解决方案。我们在IEEE测试系统上进行的实验表明，GNN可以准确地预测功率流解决方案并扩展到较大的系统，从而在计算时间方面优于传统求解器。这项工作突出了GNNs对实时电网管理的潜力，并计划将模型应用于更大的网格系统。
