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并网光伏与混合储能系统的电源管理方案
摘要 — 可再生能源 (RES) 在配电系统中的渗透对现有电力系统的可靠和安全运行构成了挑战。可持续能源的零星特性以及随机负载变化极大地影响了系统的电能质量和稳定性。因此，需要具有高能量和高功率处理能力的存储系统在微电网中共存。本文针对与超级电容器和电池混合存储相结合的并网光伏系统设计了一种高效的能量管理结构。组合的超级电容器和电池存储系统可控制平均和瞬时功率变化，从而快速控制直流母线电压，即稳定系统并有助于实现光伏功率平滑。通过检查电池的充电状态 (SOC) 来实现电网和电池之间的平均功率分配，并提出了一种有效且高效的能量管理方案。此外，使用超级电容器可在发电功率和负载需求出现意外差异时减轻电池系统的电流压力。模拟研究证实了所提出的能源管理方案的性能和功效。
co-po
在电动汽车（EV）存储系统中，通常会串联连接大量电池电池，以增强电机驾驶的输出电压。电化学特征的差异将导致电荷（SOC）和不同细胞之间的末端电压失衡。在本文中，提出了涉及电池能量管理和电动机驱动器的混合级联多级转换器。在拟议的拓扑结构中，可以控制每个电池电池以连接到电路中，也可以被半桥转换器绕过。所有半桥都级联以输出楼梯形状直流电压。然后，使用H桥转换器来更改DC总线电压的方向以组成AC电压。转换器的输出是多级电压，谐波较少，DV/DT较低，这有助于提高电动机驱动器的性能。通过单独控制每个单元的SOC，可以改善电池的能量利用率。也可以避免端子电压和SOC的不平衡，可以通过模块化的级联电路轻松实现容错的距离，因此电池堆栈的寿命将延长。模拟以验证提出的转换器的性能。
人工智能的图形用户界面的设计...
微电网作为一种结构，随着能源损失率的降低，可再生能源的有效利用，使用储能系统自动运行的可能性以及其提供的盈利能力，它每天都变得更加重要。此外，这种有助于减少碳足迹的结构将在不久的将来使用纳米格里德和智能电网而变得至关重要。创新的动态能源管理系统将使微电网提供的这些优势更容易访问，同时促进电动汽车的整合和有效贡献。另一方面，由于机器学习和深度学习中的有前途且有用的发展和算法，基于人工智能（AI）的控制方法和应用程序不断增加。因此，强化学习的概念（RL）对系统的控制提供了非常规的观点。这项研究是创建基于AI的能源管理系统的最后一步，根据所有这些要求和发展，介绍了图形界面设计。在这项研究中，用于确定管理措施的深度RL代理以及为做出必要预测的预测模型所收集的预测模型都聚集在一个屋顶下。索引术语 - 强化学习，GUI设计，微电网，深度学习，能量管理，人工智能
微电网分销网络中用于能量调度游戏的神经动力学算法
并实现MG系统的最大收益[3，4]。通常，EMS的控制模式主要是集中式控制。为了最大程度地降低温室气体的排放成本，能源成本并最大化可再生能源的产出，已使用一种集中式方法来协调MG和主要功率网格之间的能源管理[5]。但是，集中式控制无法提供强大的计算能力来处理一定数量的数据，并遭受单点故障和隐私披露。如今，在微电流能量管理的分布式优化方面已经进行了大量研究。 与集中的能源管理相比，分离的优化为微电网系统（MGS）提供了更有效，可靠的能源管理策略[6-9]。 在[6]中，多MGS的实时能源市场通过分布式强大算法优化。 提出了分布式算法来解决经济调度问题，其中一些发电机单元被考虑[7]。 参考[8]提出了用于能源互联网管理的分布式神经动力优化算法。 在[9]中，提出了一种基于分布式的算法来解决MG中的经济调度问题。游戏理论已广泛应用于社会和资源环境模型[10]，网络拥塞控制（NCC）[11-13]和能量管理[12，14 - 16]。 在[14]中，在多MGS中应用合作游戏进行能源和储备发货。如今，在微电流能量管理的分布式优化方面已经进行了大量研究。与集中的能源管理相比，分离的优化为微电网系统（MGS）提供了更有效，可靠的能源管理策略[6-9]。在[6]中，多MGS的实时能源市场通过分布式强大算法优化。提出了分布式算法来解决经济调度问题，其中一些发电机单元被考虑[7]。参考[8]提出了用于能源互联网管理的分布式神经动力优化算法。在[9]中，提出了一种基于分布式的算法来解决MG中的经济调度问题。游戏理论已广泛应用于社会和资源环境模型[10]，网络拥塞控制（NCC）[11-13]和能量管理[12，14 - 16]。在[14]中，在多MGS中应用合作游戏进行能源和储备发货。但是，实际上，这些人实际上关心自己利益的最大化，这可以通过非合作游戏充分说明。参考文献[12]考虑了非合作代理的人群，所有竞争对手的成本功能与平均人口状况和共享约束有关，所提出的方法适用于NCC和需求端管理。总体游戏用于建模并分析智能电网中的电消耗控制[15]，并解决了一日电动汽车电荷问题[16]。考虑在退出作品中对能源管理的分布式优化和游戏理论方法，本文的主要贡献如下。
并网光伏与混合储能系统的电源管理方案
摘要——可再生能源 (RES) 在配电系统中的渗透对现有电力系统的可靠和安全运行构成了挑战。可持续能源的零星特性以及随机负载变化极大地影响了系统的电能质量和稳定性。因此，需要具有高能量和高功率处理能力的存储系统在微电网中共存。本文针对与超级电容器和电池混合存储相结合的并网光伏系统设计了一种高效的能量管理结构。组合的超级电容器和电池存储系统可控制平均和瞬时功率变化，从而快速控制直流母线电压，即稳定系统并有助于实现光伏功率平滑。通过检查电池的充电状态 (SOC) 来实现电网和电池之间的平均功率分配，并提出了一种有效且高效的能量管理方案。此外，使用超级电容器可在发电功率和负载需求出现意外差异时减轻电池系统的电流压力。模拟研究证实了所提出的能源管理方案的性能和功效。
风/PV/电池可再生的智能能源管理...
摘要。智能电网允许消费者和公用电网进行通信，从而最有效地利用了基于环境，价格和系统技术因素的生成能量。该系统的主要优点之一是能源管理，该能源管理与物联网（IoT）一起进行，并实时监视设备和控制数据处理。该项目中物联网的目的是建立一个智能控制系统，通过远程监视生成和使用的电力来管理几个纳米网格之间的发电。一组多函数传感器用于无线感知实时数据并将其转换为必要的格式，并通过“ Internet Connection”将感知的数据移动到网络云上。微电网（SN）中存在几个从属节点。每个SN都用作其自身的网格（纳米网格），具有两个或三个独立的可再生能源连接到中央控制单元（MN）的主节点。为确保令人满意的结果，使用太阳能电池和风力涡轮机作为电源构建了原型，并使用Arduino微控制器管理和控制从属节点之间的功率传递。实际结果显示了模拟和实际结果之间的匹配。关键字：物联网，光伏，风力涡轮机，混合能量，能量管理
通过体积复杂材料实现空间电力推进系统的推力致密化
空间电力推进 (EP) 技术的推力致密化对于实现未来雄心勃勃的太空任务和探索（例如载人火星任务）必不可少。EP 致密化主要受限于推进器材料承受极端等离子体条件的能力。本研究调查了最大化电流增强的相互关联的动力学、随后的溅射和电弧腐蚀挑战，以及一类有前途的新型先进材料——体积复合材料 (VCM) 对空间电力推进系统的影响。与标准材料相比，VCM 表现出增强的管理高水平等离子体能量和电流的能力，这主要归功于几何捕获和等离子体注入等原理的综合优势。研究了 VCM 中的能量管理和溅射剂传输机制，以深入了解最佳 VCM 几何形状，并探索利用先进增材制造方法的潜力。还通过耦合计算和实验分析确定了 VCM 电弧响应和有利的升华腐蚀特性。这一发现强调了 VCM 具有彻底改变与 EP 相关的面向等离子体应用的材料设计的潜力，为更耐用、更高效的推进系统铺平了道路。
基于安全离线加固的层次结构生态驱动
（通讯作者电子邮件：zhangyahui@ysu.edu.cn（Yahui Zhang））摘要以及智能转换系统（ITS）和网络技术的快速发展，车辆可以访问更丰富的交通数据，为现在更有效的驱动控制铺平了道路。提出了一种专门针对混合电动卡车导航复杂多相交场景的新型分层生态驾驶策略。最初，模拟场景旨在模拟逼真的卡车遵循场景。随后，使用安全离线深层确定性政策梯度（SDDPG）算法制定了高层卡车跟随策略。此策略完全使用了领先的车辆和交通信号数据的见解。具体来说，考虑安全约束的逻辑判断模块已集成到培训处理中，以最大程度地减少碰撞风险。此外，设置了安全奖励功能，以指导代理学习更安全的动作。转移到下层，使用深厚的增强学习（DRL）技术提出了能量管理策略。引入了独特的奖励成型功能，以有效地指导学习过程。最终，与动态编程（DP）方法相比，提出的方法表明，省油速度为97.46％。关键字：混合动力卡车，卡车跟随，SDDPG，能源管理策略
深度学习网络 - 物理微电网中的基于预测的应用：最新进展和未来方向
摘要：可再生能源可以使用微电网的概念在本地和有效地部署。由于可再生能源资源的产出能力的自然不确定性，对微电网进行适当运行的计划可能是一项艰巨的任务。此外，有关负载及其功耗的信息可能会创造出利益，以提高微电网的效率。但是，由于原因，例如消费者的行为不可预测，电力负载可能会有不确定性。要利用微电网，在运营和控制层的上层需要能量管理，以降低成本。能源管理系统最重要的任务之一是满足负载，换句话说，制定了一项计划，以保持发电和电力消耗之间的平衡。要获得有关可再生能源资源和功耗的输出功率的信息，可以将深度学习作为强大的工具实现，能够预测所需的值。此外，天气条件可能会影响可再生能源资源和消费者的行为的产出能力，从而影响功耗。因此，可以为预期天气条件而部署深度学习。本文将研究与深度学习相关的最新作品，该作品已实施，以预测可再生能源资源（即PVS和风力涡轮机），电气负载以及天气条件（即太阳辐照度和风速）。此外，对于可能的未来方向，建议一些策略，其中最重要的是在网络物理微电网中实施量子计算。
识别能源设计的关键参数...
摘要 — 锂离子电池因其价格下降和特性改善而在各种应用中变得越来越重要。为了正确使用此类存储系统，需要一种能量管理算法 (EMA)。鉴于电池问题的多样性，最近已经发布了许多具有各种特征的 EMA。确定性电池问题的 EMA 通常基于优化算法。这种算法的选择取决于一些需要识别和仔细分析的问题特征。本文的目的是确定决定最适合锂离子电池的 EMA 的关键优化问题参数。为此，起点是锂离子电池的详细模型。基于用于解决确定性问题的算法，即动态、线性和二次规划，设计了三种 EMA 来优化此类电池的能量调度。使用实际辐照和电价数据，将这些 EMA 的结果与各种案例研究进行比较。鉴于没有任何一种 EMA 能够在所有分析案例中取得最佳结果，因此确定最合适算法的问题参数有四个：（i）所需的计算强度，（ii）电池老化模型的特性，（iii）电池能量和功率能力和（iv）优化变量的数量，由储能系统的数量、优化问题的长度和所需的时间步长决定。