随着化石能源危机和环境污染,风能和其他可再生能源一直在蓬勃发展。然而,风能的强烈间歇性和波动性使其整合到网格中。为了解决此问题,本研究提出了一种互补的发电模型,该模型是风能泵的存储系统,该模型使用水力发电和泵送存储来调整风力的极高。如何考虑风能输出的不确定性和不可预测性,并使更可靠的水力发电计划和抽水存储生成计划是在网格中以高比例的可再生能源而解决的关键问题。预测演化的martingale模型用于描述不同区域中风能的不确定性演变。根据该区域中的灵活载荷,灵活指数用于量化灵活性,交易价格设置为与灵活性成正比。然后开发了日间和实时调度模型的两阶段框架。在白日阶段,不同地区彼此交易。如果交易后的电力不平衡,它将由水电和满足电力需求的电网补充。在实时阶段,添加泵存储以快速平衡风能的偏差和实时和日间阶段之间的负载。最后,考虑到水力发电对电网中风能消耗的积极影响,提出了一种基于改进的沙普利价值方法的好处分配方法。测试案例以验证提出的分配模型和益处分配方法的合理性。在水力发电和抽水储存的合作之后,平均收入增长率为3.02%。改进的益处分配方案使水力发电和抽水储存更加好处,并促进了多参与者的合作。
摘要 伦理、法律和社会方面 (ELSA) 起源于第四个欧洲研究框架计划 (1994),而负责任的研究和创新 (RRI) 则源于 2010 年的欧盟研究议程。ELSA 在欧洲资助计划和研究中再次受到关注。这就引发了一个问题:这两种社会责任方法有何关联,是否有可能协调一致。有必要评估 ELSA 和 RRI 之间的关系/重叠,因为如果新的 ELSA 研究不与 RRI 研究中已有的文献相结合,就有可能重新发明轮子。这会带来不必要的额外官僚主义、研究议程的重新制定、额外投资和过多的框架需要实施,而且 ELSA 研究没有利用 RRI 中开发的研究成果。本文评估了 ELSA 和 RRI 之间的分歧、互补和协调。
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整合人工智能(AI),物联网(IoT)和机器学习(ML)技术纳入燃料电池系统,为各个部门提供了许多好处,应用和机会。本章探讨了燃料电池整合中AI,IoT和ML的协同潜力,概述了它们的优势,应用,挑战和潜在的解决方案。通过利用AI进行预处理维护,通过IoT传感器优化操作条件,并采用ML算法来提高效率,燃料电池系统可以实现更高的性能和可靠性。现实世界中的案例研究和示例表明,在运输,能源生产和制造等领域的成功整合。此外,本章讨论了未来的前景,包括数据分析,系统优化和可伸缩性方面的进步,以及与AI,IoT和ML一起推动燃料电池技术集成的创新。
在运输领域,电池和插电式混合动力汽车被全球采用,以减轻二氧化碳排放的方法。与此相一致,全球许多国家和政策机构提出了车辆排放目标,并在不久的将来采用和使用电动汽车的目标。需要对运输的广泛电气化,PV产生的电力和其他可再生能源,以利用EV的采用量为更重要的CO2降低。PV发电的分布性质为电池电动汽车充电提供了新的机会。电动汽车低碳充电的选项包括从现有的电网网络充电使用PV或其他可持续电源,从当地PV发电的专用充电点充电,或直接和独立地使用车载PV(PV供电车辆)。为了促进减少运输部门的二氧化碳排放并增强PV市场的扩展,IEA PVPS任务17的目的是阐明PV利用在运输中的潜力,并建议如何实现这些概念。任务17的范围包括各种PV驱动的车辆,例如乘用车,轻型商用车,重型车辆和其他车辆,以及用于电气系统和基础设施的PV应用,例如使用PV,电池和其他电力管理系统充电基础设施。在这些选项中,本报告专注于PV供电的车辆,并具有载板集成的PV Systems(VIPV)。这是本报告的主题。可以将VIPV系统描述为PV表面之间的组合,该组合集成在汽车主体,特定的电子系统和板上能源管理系统(EMS)之间,该系统与PV Energy的存储元件有关。在大多数情况下,PV元件的主要特征是标准辐照度(1000 W/m²,AM1.5 @25°C)下的峰值功率(WP)。这是预测我们每年可以从太阳获得和使用的太阳能的关键参数。由于PV表面不是平坦的,而是在汽车太阳能屋顶上弯曲,因此不匹配以辐照度和细胞温度为单位。它由于模块表面上的光入角度不均匀而导致能量损失。