与我们的Bess Powerbox满足 - 一个针对灵活性市场及以后的多合一电池存储系统。配备了高级锂离子电池技术,北欧控制,PC,云连接性和聚合器服务,它为任何应用程序提供了无缝集成和适应性,包括FFR和FFR和FCR-D。为工业环境建立了艰难,它可以确保可靠的性能。
文章 - 公用事业§1-101。(a)在此部门中,以下单词具有指示的含义。(b)(1)“聚合器”是指代表客户购买电力或天然气的实体或个人。(2)“聚合器”不包括:(i)购买电力或天然气以自身使用或使用其子公司或分支机构的实体或个人; (ii)仅在其分销领域服务的市政电力公司或市政天然气工具;或(iii)购买电力或天然气供政府单位使用的政府单位的组合。(c)“经纪人”是指在出售和购买电力或天然气中充当代理商或中介机构的实体或个人,但不拿到电力或天然气。(d)“委员会”是指公共服务委员会。(e)(1)“普通承运人”是指从事租赁人,土地,水,空中或任何合并的人,公共权威或联邦,州,地区或市政交通单位。(2)“公共承运人”包括:(i)一家航空公司; (ii)汽车公司,汽车公司,汽车公司或汽车巴士公司; (iii)一家动力船公司,船舶 - 船公司,汽船公司或渡轮公司; (iv)铁路公司,街头铁路公司或睡车公司; (v)出租车公司;
Sol Systems 代表 16,000 多家太阳能系统所有者汇总和融资环境商品,为有意获得长期可持续能源和节约的企业和机构客户提供太阳能(现场和场外),代表保险公司、银行和企业管理太阳能税收股权投资,并通过开发资本、项目收购资本、为太阳能开发商提供选择性股权投资。全方位服务提供商、SREC 聚合器
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摘要:电动汽车 (EV) 预计将高度融入未来的智能电网,因为它们在实现安全环境和可持续交通方面发挥着重要作用。电动汽车的充电/放电灵活性(可由代理聚合)提供了参与能源网络需求侧管理的机会。消费者在系统层面的个人参与是不可能的,主要有两个原因:(i) 一般来说,他们的个人容量低于参与电力系统市场所需的最低限度,(ii) 市场参与者的数量会很大,因此个人交易量很难管理。为了促进消费者和电网之间的互动,需要一个聚合代理。许多研究从不同的规划和运营角度研究了电动汽车聚合领域及其整合挑战和对电力市场和配电网的影响。本文旨在对电力能源系统中的电动汽车聚合模型进行全面的回顾和展望。作者旨在研究近期论文的主要目标和贡献,并详细研究这些领域中提出的模型。此外,本文还讨论了各种研究报告中提到的电动汽车聚合器的主要考虑因素和挑战性问题。此外,拟议的研究概述了电动汽车聚合器的未来趋势及其在电力系统中的作用。
文章 - 公用事业§1-101。(a)在此部门中,以下单词具有指示的含义。(b)(1)“聚合器”是指代表客户购买电力或天然气的实体或个人。(2)“聚合器”不包括:(i)仅用于自身使用或使用其子公司或分支机构的实体或个人; (ii)仅在其分销领域服务的市政电力公司或市政天然气工具;或(iii)购买电力或天然气供政府单位使用的政府单位的组合。(c)“经纪人”是指在出售和购买电力或天然气中充当代理商或中介机构的实体或个人,但不拿到电力或天然气。(d)“委员会”是指公共服务委员会。(e)(1)“普通承运人”是指从事租赁人,土地,水,空中或任何合并的人,公共权威或联邦,州,地区或市政交通单位。(2)“公共承运人”包括:(i)一家航空公司; (ii)汽车公司,汽车公司,汽车公司或汽车巴士公司; (iii)一家动力船公司,船舶 - 船公司,汽船公司或渡轮公司; (iv)铁路公司,街头铁路公司或睡车公司; (v)出租车公司;
摘要 - 不监督的单眼深度估计框架 - 作品显示出有希望的自主驱动性能。但是,现有的解决方案主要依靠一个简单的召集神经网络来进行自我恢复,该网络努力在动态,复杂的现实世界情景下估算精确的相机姿势。这些不准确的相机姿势不可避免地会恶化光度重建,并误导了错误的监督信号的深度估计网络。在本文中,我们介绍了Scipad,这是一种新颖的方法,它结合了无监督的深度置式联合学习的空间线索。具体来说,提出了一种置信度特征流估计器来获取2D特征位置翻译及其相关的置信度。同时,我们引入了一个位置线索聚合器,该位置线索聚合器集成了pseudo 3D点云中的depthnet和2D特征流入均匀的位置表示。最后,提出了一个分层位置嵌入喷油器,以选择性地将空间线索注入到鲁棒摄像机姿势解码的语义特征中。广泛的实验和分析证明了与其他最新方法相比,我们的模型的出色性能。非常明显的是,Scipad的平均翻译误差降低了22.2%,而Kitti Odometry数据集的相机姿势估计任务的平均角误差为34.8%。我们的源代码可在mias.group/scipad上找到。
摘要 — 将大量分布式能源 (DER) 整合到电网中需要一种可扩展的电力平衡方法。我们将电力平衡问题表述为一个前瞻优化问题,由基于模型预测控制 (MPC) 框架的配电系统聚合器按顺序解决。解决大规模前瞻控制问题需要正确配置控制步骤。在本文中,为了解决大规模控制问题,我们提出了一种可变的时间粒度,其中靠近当前控制步骤的控制时间步骤具有更精细的分辨率。聚合器目标包括最大化电力生产收入并最小化电力购买费用、可再生能源削减以及能源存储和电动汽车 (EV) 充电站的里程成本,同时满足系统容量和运营约束。控制问题被表述为混合整数线性规划 (MILP),并使用 XpressMP 求解器进行求解。我们进行了模拟,考虑了由 2507 个设备(可控 DER)组成的大型配电网络的铜板表示,包括可削减的光伏 (PV)、储能电池、电动汽车充电站以及带有供暖、通风和空调装置 (HVAC) 的建筑物。我们展示了所提出的方法在交互式管理 DER 以实现最大能源交易利润和本地供需电力平衡方面的有效性。最后,我们证明了所提出的方法在计算时间方面优于其他基准控制器,同时不影响运行性能。索引术语 — 配电系统、DER、电网整合、电力市场、模型预测控制、电力平衡。
荷兰一家大型能源分销商 Alliander 目前正在试行实时匹配地方供需的项目,并推出了实时能源交易所 (REX)。市政层面的一个例子包括智能控制,可在最佳时间打开和关闭路灯,从而节省能源。在家庭层面,REX 可在供应充足、电价低廉的时候(例如夜间)运行非必要电器。通过充当聚合器,交易所允许在能源交易市场上交易剩余能源。