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征求建议书 (RFP) UAS24-RFP-CSPL3 ...
并网系统主要依靠电网供电，利用太阳能和电池储能，确保电网中断时系统持续运行。白天电网中断时，太阳能电池板将为系统供电，电池处于待机模式。如果遇到阴天或夜间太阳能不足的情况，电池将自动提供备用电源。电池将通过充电和放电模式切换来管理电力储备，当电池的总容量放电量达到 80% 时，电池板即可为其充电。这种设计确保所有学校即使在日照不足或夜间也能拥有不间断的自给自足电源。
Phase One 航拍相机
小巧轻便、高分辨率 Phase One iXU 相机非常小巧，机身仅比镜头筒宽一点。相机重量为 1.25 千克起，配备 80 毫米镜头，非常适合需要小巧轻便且焦距范围广的相机的用户。iXU 相机使用可拆卸的 Schneider-Kreuznach 快速同步镜头，焦距范围从 55 毫米到 240 毫米。更长的飞行时间 iXU 1000 和 iXU 150 的 CMOS 技术使您可以使用更高的 ISO 并在当天晚些时候和阴天拍摄图像，使这些相机成为光线条件无法预测的项目的理想选择。
6 月份 PJM 容量拍卖导致容量价格大幅上涨，这意味着俄亥俄州所有消费者的电力成本将大幅上升，因为
• 能源来源多样化：通过将风能、太阳能和其他可再生能源引入能源市场，电网对单一电源的依赖性将降低，从而提高整体可靠性。• 峰值需求管理：太阳能尤其有助于满足晴天的峰值需求，从而减少高需求期间电网的压力。• 能源存储集成：将可再生能源与电池存储系统相结合，可以在需求高或可再生能源发电量低时（例如夜间或阴天）存储和使用多余的能源。• 电网弹性：分布式可再生能源系统（如屋顶太阳能电池板）可以通过提供局部发电来增强电网弹性，减少停电和输电瓶颈的影响。• 环境效益：可再生能源有助于清洁环境，从而带来长期健康和经济效益，间接支持更稳定和可持续的能源系统。
分布式发电计量白皮书 V.1.01
DG 可用于各种应用以及大型和小型系统。例如，房主可以使用太阳能电池板来满足个人家庭的用电需求；而大型大学校园可以使用小型太阳能发电场为校园内的所有建筑供电。DG 系统可以独立运行，无需连接到电网，也可以集成到电网中。连接到电网的 DG 站点有时称为微电网。对于微电网，在需求旺盛或可再生能源不可用（例如阴天）时，电网的能源可用于在必要时补充 DG 能源。多余的 DG 能源可以卖回给电网，供其他客户使用。当电网因天气相关事件或其他原因停电时，许多大型工业、大学和市政当局也依赖 DG 站点来供应能源。
使用麻疯树油作为储热材料的箱式太阳灶性能评估
太阳能灶是发展中国家的一个好选择，因为这些国家的太阳能潜力很大，可用于环保烹饪并减少森林压力。然而，它们仍然受到太阳间歇性的影响。为了解决这个问题，在本文中，我们制造并试验了一种集成了麻疯树油作为储热材料的箱式太阳能灶。该设计经检验的最高停滞温度为 157.7˚C。记录的烹饪功率在 78.4 到 103.6 W 之间消失，而热效率从 41.26% 到 58.78% 不等。包括充电和放电在内的能量转换循环测试表明，通过灶具损失的 91.18% 的热量可以被储热装置回收，并且在阴天或温度扰动期间，大量的热量会被恢复到系统中。
双眼摄像机应用程序：视障
第二部分仍然保密，详细介绍了涉及Feedgy的PV温室试点系统的现实应用程序。本节提供了配备辐照传感器的实验设置。分析了自2024年2月以来收集的数据，以了解温室内的辐照行为。开发了一种基本的辐照模型，称为组成模型。该模型使用简化的光学，物理和几何系数结合了用于扩散辐照度的光学VF模型与直接辐照模型。模型验证和对实验数据的分析表明，该模型可以有效地执行，尤其是在阴天天数，显示内部和外部辐照行为之间的线性相关性很强。尽管具有简单性和效率，但由于试验系统和数据质量的限制，该模型仍存在局限性。尽管如此，它为APV市场中目前普遍存在的更复杂和计算密集的方法提供了一种有希望的替代方法。
BESS NOPA 出版日期为 TK060623 - CSLB
光伏系统是一种将太阳能转化为电能供最终用户使用的太阳能系统。电池储能系统 (BESS) 是可以补充光伏系统的独立电力系统。电池储能系统可以储存电能，供光伏系统不发电时（例如，在夜间或阴天）使用，或者在电力中断期间提供备用电源。电池储能系统可以作为光伏系统安装的一部分最初安装，也可以在未来添加到现有光伏系统中，或者单独安装以储存电网能量，而无需使用光伏系统。关于储能，单个电池储能系统的容量以千瓦时 (kWh) 为单位，它描述了电池充满电时储存的最大电量（以小时为单位）。
利用深度强化学习实现天气感知数据驱动的微电网能源管理
摘要 — 在本文中，我们开发了一个深度强化学习 (DRL) 框架，以在发电不确定性的情况下管理以产消者为中心的微电网中的分布式能源 (DER)。不确定性源于影响住宅太阳能光伏 (PV) 板发电的不同天气条件（即晴天与阴天）。在我们提出的系统模型中，微电网由传统电力消费者、具有本地电池存储的产消者和分销商组成。产消者和分销商配备了人工智能 (AI) 代理，它们相互作用以最大化他们的长期回报。我们研究了天气条件对储能充电/放电的影响，以及产消者向微电网注入的电量。为了证明所提出方法的有效性，我们使用 Deep-Q 网络 (DQN) 实现了 DRL 框架。我们的数值结果表明，所提出的分布式能源管理算法可以有效应对发电不确定性，并且对天气预测误差具有鲁棒性。最后，我们的结果表明，在住宅侧采用储能系统可以缓解发电过剩期间的限电现象。