XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统优化
分布式储能系统优化配置以提高电压稳定性并最大程度降低总成本
通过增加储能系统 (ESS) 可以提高配电网的能源效率。这些系统的战略布局和适当大小有可能显著提高网络的整体性能。适当尺寸和战略位置的储能系统有可能有效解决峰值能源需求，优化可再生和分布式能源的增加，协助管理电能质量并降低与扩大配电网相关的费用。本研究提出了一种利用蒲公英优化器 (DO) 来找到配电网中 ESS 的最佳位置和大小的有效方法。目标是降低系统的年度总成本，其中包括与功率损耗、电压偏差和峰值负荷需求相关的费用。本研究中概述的方法在 IEEE 33 总线配电系统上实施。将所提出的 DO 获得的结果与原始系统的结果进行对比，以说明 ESS 位置对总体成本和电压曲线的影响。此外，还对 Ant Lion 优化器 (ALO) 的结果和预期的实验设计 DO 进行了比较，结果显示 DO 比 ALO 节省了更多成本。所推荐方法的简单性和解决所研究优化问题的有效性使所获得的 ESS 位置和大小有利于在系统内实施。
通过综合有机兰金循环 - 逆渗透系统优化太阳能收获：技术 - 经济分析
摘要：当涉及到中小型范围的海水脱盐时，由太阳能提供动力的有机兰氨酸周期（ORC）是当前可用的最能量 - 能量的技术。已经开发了各种太阳能技术来捕获和吸收太阳能。其中，抛物线槽收集器（PTC）已成为一个低成本的太阳能热收集器，其运营寿命很长。本研究分别研究了使用Dowtherm A和甲苯作为太阳周期和兽人周期的工作流体的PTC驱动ORC的热力学性能和经济参数。热经济多目标优化和决策技术用于评估系统的性能。分析了四个关键参数，以至于它们对充电效率和总小时成本的影响。使用TOPSIS决策，可以识别出Pareto Frontier的最佳解决方案，其兽人充电效率为30.39％，每小时总成本为39.38 US $/h。系统参数包括137.7 m 3/h的淡水质量，总输出净功率为577.9 kJ/kg，区域加热供应量为1074 kJ/kg。成本分析表明，太阳能收集器约占每小时总成本的68％，为26.77 us $/h，其次是涡轮机，热电发生器和反渗透（RO）单元。
PV/风/电池系统优化应用程序
沙特阿拉伯Jubail皇家委员会Jubail Industrial College的电气工程系。B尼日利亚乔斯大学电气和电子工程系。 c电气工程系，艾哈迈德·贝洛大学，萨马鲁，萨马鲁，尼日利亚。 d电力技术工程系，阿尔 - 侯赛因大学学院，56001，卡尔巴拉，伊拉克E电气工程系，沙特阿拉伯HAFR BATIN，HAFR Batin。 f计算机，工程和建筑环境学院，爱丁堡纳皮尔大学，默奇斯顿校园，英国苏格兰爱丁堡EH10 5DT Colinton Road 10。 G Razak技术与信息学系，马来西亚Teknologi University，Jalan Sultan Yahya Petra，吉隆坡54100，马来西亚。 h太阳能研究所（SRI），电气工程学院，工程学院，马来西亚Shah Alam 40450的Teknologi Mara（UITM） f.muhammadsukki@napier.ac.uk（f.m.-s）B尼日利亚乔斯大学电气和电子工程系。c电气工程系，艾哈迈德·贝洛大学，萨马鲁，萨马鲁，尼日利亚。d电力技术工程系，阿尔 - 侯赛因大学学院，56001，卡尔巴拉，伊拉克E电气工程系，沙特阿拉伯HAFR BATIN，HAFR Batin。f计算机，工程和建筑环境学院，爱丁堡纳皮尔大学，默奇斯顿校园，英国苏格兰爱丁堡EH10 5DT Colinton Road 10。G Razak技术与信息学系，马来西亚Teknologi University，Jalan Sultan Yahya Petra，吉隆坡54100，马来西亚。h太阳能研究所（SRI），电气工程学院，工程学院，马来西亚Shah Alam 40450的Teknologi Mara（UITM） f.muhammadsukki@napier.ac.uk（f.m.-s）
智能电网储能系统优化规划与效益评估方法综述
摘要：智能电网是电力系统发展的终极目标，随着高比例可再生能源的接入，储能系统以其能量的转移能力成为智能电网建设中的关键一环。本文首先总结了高比例新能源发电给智能电网带来的挑战，回顾了智能电网环境下现有储能技术的分类以及储能技术在智能电网中的实际应用作用；其次，分析了储能技术在电网侧、用户侧、新能源侧三种主要应用场景下的优化规划与效益评估方法，指出了当前研究的优势与不足；最后，提出了储能规划中亟待进一步研究的问题；最后，对未来应用推广过程中需要关注的问题进行了详细阐述，以对储能技术在智能电网中的应用有一个全面的认识。
使用热量和功率组合的可再生能源系统优化设计和调度
免责声明本文件是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府和劳伦斯·利弗莫尔国家安全，有限责任公司，或其任何雇员均不对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有用性承担任何法律责任或责任，或承担任何法律责任或责任，或者代表其使用不会侵犯私有权利。以本文提及任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或Lawrence Livermore National Security，LLC的认可。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或劳伦斯·利弗莫尔国家安全，有限责任公司的观点和观点，不得用于广告或产品代表目的。
克里斯·雷尼先生 美国陆军医疗司令部 G-8/9 副参谋长兼陆军医疗部文职部队负责人 克里斯·雷尼先生是卫生局局长办公室 (OTSG) 的资源、基础设施和战略助理卫生局局长、美国陆军医疗司令部 G-8/9 副参谋长兼陆军医疗部文职部队负责人。他担任卫生局局长的主要参谋顾问，负责与陆军医学的医疗资源、人力、设施管理、项目分析和评估以及战略管理有关的所有政策、程序和管理。雷尼先生负责管理监督陆军医学超过 70 亿美元的预算的规划、计划、预算和执行；超过 69,000 名医疗保健人员的人力管理；超过 600 亿美元资产的财务和会计运作；陆军医疗设施设施生命周期管理的整合；以及支持陆军医学使命的企业分析、建模、系统优化和业务战略。 G-8/9 是提供资源和基础设施以提供持续的医疗服务和研究以支持整个部队的关键推动者，旨在确保部队做好战备并在照顾我们的士兵及其家人的同时保持战斗力。职业年表： • 2020 年 5 月 - 至今：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 资源、基础设施和战略副参谋长 (G- 8/9) • 2019 - 2020 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 资源、基础设施和战略代理副参谋长 (G- 8/9) • 2018 - 2019 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 副 G-8 兼计划与预算负责人，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2015 - 2017 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 预算官兼预算执行负责人，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2014 - 2015 年：Mission Trail 浸信会医院、Tenet Healthcare 副首席运营官，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2013 - 2014 年：成本管理分析与伙伴关系部负责人， G8，美国陆军 MEDCOM，JBSA，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2011 – 2013 年：德国巴伐利亚州维尔塞克卫生诊所指挥官 • 2009 – 2011 年：弗吉尼亚州贝尔沃堡社区医院首席运营官 • 2007 – 2009 年：弗吉尼亚州贝尔沃堡德威特陆军社区医院首席财务官 • 2004 – 2007 年：纽约州西点军校凯勒陆军社区医院首席财务官兼首席业务运营部 • 2003 – 2004 年：德克萨斯州萨姆休斯顿堡布鲁克陆军医疗中心预算官 • 1993 – 2003 年：陆军医疗部中心与学校、军官基础课程教员和 TOE 任务，包括德国第一步兵师、韩国第 168 医疗营和佐治亚州斯图尔特堡第 24 步兵师教育/认证：• 贝勒大学 MHA • 德克萨斯大学圣安东尼奥分校 MBA • 生物学理学学士，惠顿学院 • 指挥参谋学院 • 联合后勤军官高级课程 • 医疗后勤课程 • AMEDD 军官基础课程 • 美国医疗保健行政管理学院 (FACHE) 研究员
克里斯·雷尼先生 美国陆军医疗司令部 G-8/9 副参谋长兼陆军医疗部文职部队负责人 克里斯·雷尼先生是卫生局局长办公室 (OTSG) 的资源、基础设施和战略助理卫生局局长、美国陆军医疗司令部 G-8/9 副参谋长兼陆军医疗部文职部队负责人。他担任卫生局局长的主要参谋顾问，负责与陆军医学的医疗资源、人力、设施管理、项目分析和评估以及战略管理有关的所有政策、程序和管理。雷尼先生负责管理监督陆军医学超过 70 亿美元的预算的规划、计划、预算和执行；超过 69,000 名医疗保健人员的人力管理；超过 600 亿美元资产的财务和会计运作；陆军医疗设施设施生命周期管理的整合；以及支持陆军医学使命的企业分析、建模、系统优化和业务战略。 G-8/9 是提供资源和基础设施以提供持续的医疗服务和研究以支持整个部队的关键推动者，旨在确保部队做好战备并在照顾我们的士兵及其家人的同时保持战斗力。职业年表： • 2020 年 5 月 - 至今：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 资源、基础设施和战略副参谋长 (G- 8/9) • 2019 - 2020 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 资源、基础设施和战略代理副参谋长 (G- 8/9) • 2018 - 2019 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 副 G-8 兼计划与预算负责人，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2015 - 2017 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 预算官兼预算执行负责人，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2014 - 2015 年：Mission Trail 浸信会医院、Tenet Healthcare 副首席运营官，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2013 - 2014 年：成本管理分析与伙伴关系部负责人， G8，美国陆军 MEDCOM，JBSA，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2011 – 2013 年：德国巴伐利亚州维尔塞克卫生诊所指挥官 • 2009 – 2011 年：弗吉尼亚州贝尔沃堡社区医院首席运营官 • 2007 – 2009 年：弗吉尼亚州贝尔沃堡德威特陆军社区医院首席财务官 • 2004 – 2007 年：纽约州西点军校凯勒陆军社区医院首席财务官兼首席业务运营部 • 2003 – 2004 年：德克萨斯州萨姆休斯顿堡布鲁克陆军医疗中心预算官 • 1993 – 2003 年：陆军医疗部中心与学校、军官基础课程教员和 TOE 任务，包括德国第一步兵师、韩国第 168 医疗营和佐治亚州斯图尔特堡第 24 步兵师教育/认证：• 贝勒大学 MHA • 德克萨斯大学圣安东尼奥分校 MBA • 生物学理学学士，惠顿学院 • 指挥参谋学院 • 联合后勤军官高级课程 • 医疗后勤课程 • AMEDD 军官基础课程 • 美国医疗保健行政管理学院 (FACHE) 研究员
我国考虑负荷预测与储能系统优化配置的智能售电策略研究
摘要：随着电力体制改革的不断深入，售电公司需要采用新的售电策略，为客户提供更经济的营销方案。客户侧配置储能系统（ESS）可以参与电力相关政策，降低工商业客户的用电综合成本，提高客户收益，对于售电公司来说，也可以吸引新客户，扩大销量，快速占领市场。但目前研究的ESS评估模型大多是基于历史数据配置典型日储能容量和充放电调度指令，另外大多数模型没有充分考虑ESS的性能特性，不能准确评估储能模型的经济性。本研究提出了一种基于负荷预测、ESS优化配置参与的智能售电策略，基于长短期记忆（LSTM）人工神经网络对客户负荷进行预测分析，评估为客户增设储能的经济性。在两部制电价前提下，综合考虑能源电价和基本电价的节约效益，以最小化用户年度综合成本为目标，构建了储能系统评估模型，评估储能系统全生命周期的年化成本，以及电池容量衰减对经济性的影响。引入粒子群优化（PSO）算法对模型进行求解。通过对实际客户的算例模拟，客户的综合用电成本显著降低。此外，该智能售电策略可以根据客户的预期回收期提供不同的售电策略。与其他传统售电策略相比，该智能售电策略可以输出更准确的申报最大需量值，为客户提供更经济的解决方案。
考虑需求响应的电力-氢能储能混合系统优化规划
摘要：近年来随着可再生能源发电技术的不断发展,分布式电源(DG)的使用比例过大导致配电网稳定性下降,同时传统配电网运行模式无法保持源荷平衡,而有源配电网(ADN)的运行模式可以有效减缓DG比例过高导致的运行稳定性下降。因此,本文提出了一种考虑需求响应(DR)的ADN电氢混合储能系统(ESS)规划双层模型。上层以负荷波动最小、用户购电成本满意度最大、用户舒适度最高为目标;基于电价弹性矩阵模型,得到下层ESS规划的最优电价制定策略;在下层,以ESS全寿命周期成本(LCC)、ADN电压波动、负荷波动最小为目标,得到最优ESS规划方案。最后采用MOPSO算法对模型进行测试，并通过扩展的IEEE-33节点测试系统验证了所提方法的正确性，仿真结果表明电压波动降低了62.13%，负荷波动降低了37.06%。
考虑阶梯式碳交易机制及弹性负荷的园区级综合能源系统优化调度 孙红斌 a , 张新梅 S
为提高园区级综合能源系统（PIES）多能耦合利用效率，促进风电消纳，减少碳排放，构建融合灵活负荷和碳交易机制的园区级综合能源系统低碳经济运行优化模型。首先，根据负荷响应特点，将需求响应分为可转移、可转移、可减量和可替代四种类型。其次，考虑园区热电耦合设备、新能源和灵活负荷，给出PIES基本架构。最后，将阶梯式碳交易机制引入系统，以最小化运行总成本为目标，建立园区级综合能源系统低碳经济运行优化模型。利用YALMIP工具箱和CPLEX求解器对算例进行求解，仿真结果表明，电热耦合调度和灵活电或热负荷的参与可以明显降低系统运行成本，减小负荷峰谷差，缓解高峰用电压力。
采用动态电力进口限制策略的家庭能源管理系统优化能源成本：案例研究方法
摘要 — 如今，集中式电力系统正在向分布式系统转变，并且正在安装各种能源管理系统以实现高效运行。负荷侧管理是电网能源管理的一个重要方面。随着住宅需求的高速增长，家庭客户在成功实施需求响应 (DR) 计划中发挥着至关重要的作用。本文考虑单个客户拥有一套家庭能源管理系统 (HEMS)，用于基于恒温和非恒温特性的电器、光伏板、电动汽车和电池储能系统。讨论了各种 DR 策略的影响。通过采用基于实时价格的动态电力输入限制 DR 计划，对 HEMS 的混合整数线性规划模型进行调制和求解，以最大限度地降低电力消耗成本。考虑采用基于激励的 DR 计划来减少能源需求并在高峰时段保持能源平衡，并包括基于峰值定价的动态电力输入限制 DR 计划以进行负荷调整。还讨论了不同场景下负荷调整对峰均比的影响。最后，根据所提及的DR方案的纳入/拒绝情况，考虑其他测试用例，计算并分析总电价。