自主性与能源的考虑背景不同 2 [177,178] 本文仅将自主性作为未来目标提及 3 [179–181] 该研究的空间分辨率与我们对本地能源系统的定义不符(参见第 1 节) 122 单个消费者/家庭/建筑 41 [182–222] 单个商业应用 57 o 农业水井 2 [223,224] o 海水淡化装置 7 [225–231] o 蜂窝基站/电信装置 11 [232–242] o 医院/医疗机构 5 [243–247] o 酒店 5 [248–252] o 图书馆 1 [253] o 无线传感器节点 1 [254] o 机械实验室 1 [255] o 农业应用(农场或灌溉区) 6 [256–261] o 选民登记中心1 [262] o 沙漠狩猎营地 1 [263] o 旅游设施 1 [264] o 充电站 1 [265] o 采矿场 3 [266–268] o 工厂/企业 3 [269–271] o 炼油厂 1 [272] o 道路照明系统 1 [273] o 大学设施/学校 4 [274–277] o 清洁水和厕所系统 1 [278] o 废水处理厂 1 [279] 大区域 3 [280–282] 一个或多个国家 21 [283–303] 单个能源工厂/技术的分析 35 [304–338] 航空航天应用 2 [339,340] 气候分析 4 [341–344] 研究重点是能源系统的控制策略 13 [345–357] 研究引入了一种没有自主性案例研究的新模型 3 [358–360] 研究开发了离网区域的负载曲线 2 [361,362] 研究侧重于定性分析 15 [363–377] 对给定的 100% 可再生系统的分析 2 [378,379] 文本语言:韩语 2 [380,381] 未找到出版物 1 [382]
表2列出了发电技术的技术经济参数,包括成本,运营生活,效率和平均能力因素。成本(资本和固定),运营生活和效率数据是从国际可再生能源机构[7,8,9]的报告中收集的,并且适用于整个非洲。这些成本数据包括可再生能源技术的预计成本降低,如表3所示。假定在建模期间,假定化石产生技术的参数的成本和性能是恒定的。在此分析中,仅考虑固定电厂成本,它们捕获可变的操作和维护成本。突尼斯太阳能PV,风能和水力发电技术的特定国家能力因素来自可再生能源忍者和
过去三十年来,人们对分散式自主能源系统的研究关注度呈指数级增长,出版物的绝对数量和这些研究在能源系统建模文献中的份额就是明证。本文展示了本地自主能源系统研究的现状和未来建模需求。本文粗略研究了 359 项研究,其中 123 项研究进行了详细研究。根据这些研究的方法和应用特点对这些研究进行了评估,以得出共同的趋势和见解。大多数案例研究适用于中等收入国家,仅关注住宅部门的电力供应。此外,许多研究在目标和应用方法方面具有可比性。本地能源自主的成本很高,导致电力平准化成本平均为 0.41 美元/千瓦时。通过分析这些研究,可以发现未来研究的许多改进之处:这些研究缺乏对自主能源系统对周围能源系统影响的分析。此外,自主能源系统的稳健设计需要更高的时间分辨率和极端条件。未来的研究还应制定方法来考虑当地利益相关者及其对能源系统的偏好。
要在2050年实现气候目标,需要准确的能源系统优化(MIP)模型来帮助决策者制定投资计划。为了提高这些MIP模型的准确性,需要在时间和空间维度上进行高分辨率,以及有关能量发生器的运行能力的许多细节。但是,这会导致大规模模型,其中最佳解决方案无法在任何刻薄的计算时间内获得,甚至是使用最佳求解器的超级计算机。因此,研究人员经常寻求计算障碍和准确性之间的正确权衡。仍然忘记,从紧密度和紧凑性方面改善现有模型配方已经可以提高计算速度。如果LP - 放射率更接近MIP模型的凸壳,则配方的紧密度会发生。公式的紧凑性取决于约束矩阵中约束,变量和非零元素的(相对)数量。在我的演讲中,我想分享不同的方法来获取和证明紧密而紧凑的MIP模型,以改善大规模优化问题的计算障碍,并就我们如何自动进行更广泛的规模进行讨论,并就我们如何更自动地进行此操作。
摘要 —可重构电池系统 (RBS) 正在成为一种有前途的解决方案,可提高容错性、充电和热平衡、能量输送等。为了优化这些性能指标,需要制定和解决高维非线性整数规划问题。在此过程中,需要解决来自非线性电池特性、离散开关状态、动态系统配置以及大型系统固有的维数灾难的多重挑战。因此,我们提出了一个统一的建模框架来适应 RBS 的各种潜在配置,甚至涵盖不同的 RBS 设计,大大促进了 RBS 的拓扑设计和优化问题制定。此外,为了解决制定的 RBS 问题,搜索空间被定制为仅包含可行的 SSV,从而确保系统安全运行,同时大幅减少搜索工作量。这些提出的方法侧重于统一系统建模和缩小搜索空间,为有效制定和高效解决 RBS 最优控制问题奠定了坚实的基础。仿真和实验测试证明了所提出方法的准确性和有效性。
近年来,人工智能 (AI) 取得了长足的进步,改变了医疗保健、金融、能源管理和交通运输等众多行业和应用 [1]。随着人工智能系统变得越来越复杂并融入各个领域,人们越来越需要全面了解其底层流程、机制和交互。系统建模提供了一种强大的方法来表示、分析和优化复杂的人工智能系统 [2],[3]。系统建模是工程、经济学和社会科学等各个领域的一项重要实践,有助于更好地理解复杂系统的行为并做出预测。人工智能 (AI) 的进步极大地增强了系统建模的实践,为数据分析、模型构建、模型验证、模型细化和模型可视化提供了新技术和工具。人工智能可以帮助分析系统建模中经常涉及的大规模异构数据集,从而提供更准确的模型和预测 [4]。人工智能还可以使用神经网络 [5]、遗传算法 [6] 或贝叶斯网络 [7] 等技术自动构建系统模型,与手动构建模型相比,可以节省时间和精力。此外,人工智能还可以使用交叉验证 [8]、引导 [9] 或对抗性示例 [10] 等技术帮助验证系统模型,确保
Aurora 是微软的天气预测 AI 基础模型,能够以更快的速度和比传统数值天气预测系统更低的计算成本做出准确的操作预报。此类模型的一个好处是,在数据稀缺的地区表现良好,使低收入国家能够民主化地获取准确的天气和气候信息,从而支持气候适应工作。
图1。城市峡谷的概念示意图代表CLMU中的城市景观(改编自Oleson等,2008a)。特性是颜色编码的:蓝色用于辐射,橙色用于热和绿色的形态学。请注意,屋顶和壁厚(尽管与城市形态相关)被认为是热特性,因为它们主要用作加权因素,以计算CLMU中峡谷表面的传导通量(Lawrance等,2018; Oleson等人,2010年)。165
示范性研究工作分析了印度农村社区可用资源的技术经济模型和敏感性分析。本研究中使用的各种资源包括太阳能、风能、水力发电、电池和公用电网连接系统。并网系统在农村地区的用处在于,通过可再生能源 (RES) 生产的多余电力可以卖回给公用电网。分析了带和不带电网连接系统的各种资源的总共 12 种可能配置,以获得最低的平准化能源成本 (LCOE) 和总净现值 (TNPC)。此外,还对不同的敏感变量进行了敏感性分析,以了解该系统在农村社区更广泛应用的性质。观察到基于太阳能-风能-水力发电的公用电网连接网络是最佳配置,其最小平准化能源成本为 0.056 美元/千瓦时。模拟结果表明,有效利用 RES 是一种经济高效且可靠的系统,可用于偏远社区的电力供应。2022 作者。由 Elsevier BV 代表艾因夏姆斯大学工程学院出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
摘要可再生能源过渡正在导致美国和加拿大之间的电力贸易增加,加拿大水力发电提供了公司的低碳电源以及美国风和太阳能发电的可变性但是,长期购买协议和跨务传输项目是有争议的,魁北克,加拿大和美国东北部之间的四个拟议传输线被取消了2018年以来。在这里,我们认为,与替代方案相比,缺乏开源数据和工具来理解新水力发电生成和传输基础设施的权衡,这使争议加剧了。此差距包括增量传输和发电项目对整个系统经济学的影响,例如,新的传输项目如何影响对现有市场的出口或激励新一代。我们确定了数据合成和模型开发的优先领域,例如在能源系统模型中整合链接的水力发电和水文相互作用,并公开释放(通过公用事业)或(由研究人员)(研究人员)水力发电和操作参数。公开可用的环境(例如流量,降水)和技术经济(例如成本,储层尺寸,)数据可用于参数化自由使用且可扩展的模型。现有模型已通过加拿大公用事业的运营数据进行了校准,这些数据限制了这些工具已用于回答的科学和商业问题范围以及所涉及的当事方范围。使用高度解决的国家规模的公共数据进行的研究在其他国家(尤其是美国)存在,并证明了更大的透明度和可扩展性如何推动行业行动。改善加拿大的数据可用性可以促进(1)增加广泛参与者参与脱碳计划的方法; (2)允许公众对环境,健康和经济成果的独立特征; (3)确定与社区价值一致的脱碳途径。