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SRP电池存储和AVEVA™PI System™
SRP对太阳能的需求正在迅速增长。需要存储电池以支持太阳能和风力的间歇性质。为了使SRP将电池存储纳入我们的系统中，我们将需要更好地了解电池存储的功能，局限性和其他特征。
倒计时到2035：我们可以满足净零能源系统目标吗？
到2030年，英国雄心勃勃的50GW海上风能目标将需要大幅度持续的交付率提高。但是，最近的事件提供了一个明显的提醒，无法保证实现这一目标；从最近的差异合同（CFD）分配回合的失败到更广泛的认识，即未来的海上风能价格必须上涨，以提出新的投资并确保提供计划的项目。当近海风的财务案例与计划系统的根本改革的不确定性相结合时，需要进行大规模网格升级以及增强灵活性以整合离岸风力的扩展；结论必须是，迫切需要一个详细的交付框架。
极热对可变可再生能源（VRE）一代的影响
在此案例研究中，采用了大型太阳能农场模型1，描述了天气变量与典型装置的发电机输出之间的关系。风场“电力转换模型”是由Aemo开发的，用于此案例研究，该案例使用了观察到的众多操作风电场的性能（图2）。太阳能农场模型描述了不同水平的全球水平辐照度（GHI），直接正常辐照度（DNI）和风速在10 m处的归一化交流功率变化。风电场模型将输出描述为在150 m和温度下风速的函数。太阳能或风力的输出被标准化（从0到1的比例描述），因为实际输出将取决于面板的大小，品牌和数量。
Avidyne IFD540 GPS/NAV/COM - 萨拉索塔航空电子设备
在传统导航仪中，矢量到最后进近过渡是一个单独的程序，飞行员通过暂停飞行计划排序来执行。使用 IFD540，飞行员在获得最后进近的 ATC 矢量时，仍可驾驶 FMS。这是通过调整导航源航向来实现的，自动驾驶仪始终与 FMS 保持耦合。FMS 使用飞行员设置的航向，并在地图上显示一条虚线洋红色线，这是补偿风力的预计地面轨迹。通过这条矢量线和 FMS，您可以清楚地看到最后进近航线以及飞机将如何拦截它。如果您“准备”拦截，则此线将绘制为到最后进近的曲线拦截，并且只需按一下按钮即可解除或准备拦截，具体取决于 ATC 是否批准“最后拦截”。
地面碳上和下方
庇护所是减少风力的树木或灌木。它们可以减少土壤侵蚀，增加农作物的产量并保护牲畜免受热和寒冷的侵害。他们美化了景观，还支持缓解气候变化。在农业和土地使用部门中，植树被认为是对缓解气候变化的重要贡献。零净战略（英国政府，2021年）渴望通过每年从2025年种植30,000公顷或更多的林地，从而将林业覆盖从2050年提高到17％。朝向该目标，英格兰树木行动计划（ETAP）2021-24在2025年3月之前每年寻求7500公顷的种植率。林地外的树木也很重要。ETAP谈到农林业扮演着“在农场和我们的景观上提供更多树木，改善气候弹性并鼓励我们的农业系统中更多的野生动植物和生物多样性的重要作用”。
基于条件价值风险的有条件价值
抽象风力的不确定性来自风速的间歇性和波动，这给解决电力系统的动态经济调度问题带来了巨大的挑战。使用风存储组合系统，本文提出了一个动态经济调度模型，该模型考虑了基于条件价值风险（CVAR）的AC最佳功率流量。由于所提出的模型难以求解，因此我们使用Big-M方法和二阶锥形描述技术将其转换为可跟踪的混合式二阶圆锥编程（MISOCP）模型。通过比较IEEE 30总线系统的调度成本和IEEE 118-BUS系统的置信度不同，这表明CVAR方法可以充分估计风险并协助决策者根据其风险承受能力进行合理的派遣时间表。同时，可以通过分析不同存储能力和初始/最终状态下的调度成本风险来确定最佳的运营能源存储容量和初始/最终储能状态。
可再生能源丰富的电网中客户消费的演变
3. 风力涡轮机模型和轮毂高度对估计输出和容量信用有重大影响。了解合同风力的物理属性对于有效的全系统规划至关重要。例如，对安装在 110 米轮毂高度的转子直径为 110 米的风力涡轮机进行建模，其年发电量比安装在 80 米高度的转子直径为 80 米的涡轮机高出 72%。此外，对安装在 110 米高度的转子直径为 110 米的风力涡轮机进行容量信用分析，其容量信用为 68%，而对安装在 80 米高度的转子直径为 80 米的涡轮机进行分析，其容量信用约为 45%。这相当于需要 57 兆瓦的固定容量变化来填补 BYPL 的容量规划储备金缺口。由于这一差异大于其中一个风力发电厂的标称容量，因此确定这些参数对于在未来的分析中产生精确的结果是必不可少的。
生命周期评估意大利电网内的固定存储系统
摘要：混合风能和电池储能系统的合并操作可用于将廉价的山谷能源转换为昂贵的峰值能源，从而改善了风电场的经济利益。考虑到峰值 - 瓦利电价，开发了合并风向储存系统的经济利益的优化模型。提出了电池存储系统的充电/放电策略，以最大程度地利用基于预测风力的风能 - 存储系统的经济利益。根据场景分析获得了最大的经济利益，考虑到风力预测错误以及与电池寿命，电池运行和维护损失相关的成本。案例模拟结果突出了提出的模型的有效性。结果表明，混合风储存系统不仅能够在山峰时期将廉价的电力转换为昂贵的电力，从而导致较高的经济利益，而且还可以平衡风力发电机实际产出和计划之间的偏差，从而减少了损失损失。分析的示例表明，与不利用储能存储的风电场相比，使用充电/放电策略的预测风能偏差增加后，联合风储存系统的效果可以增加45％。此外，随着偏差罚款偏差系数的增加，与单独的系统相比，合并的风量存储系统的效果可以增加16％。
螺旋桨和机翼螺旋桨推力矢量 - eCommons
摘要 本研究调查了安装在螺旋桨尾流中的基于叶片的推力矢量系统的效率，该系统在净推力损失最小的情况下支持前向力。矢量系统本身既可以放置在独立螺旋桨配置中，也可以放置在机翼内螺旋桨配置中。代顿大学低速风洞 (UD-LSWT) 使用现成的 R/C 螺旋桨进行静态和基于风力的实验。灵敏度分析确定了叶片偏转角对推力矢量的影响以及螺旋桨相对于集成机翼上表面的位置对系统性能的影响。静态测试结果表明，当矢量设计放置在机翼中时，叶片性能显着改善。实现了推力矢量控制，随后俯仰力矩发生变化，在两种螺旋桨俯仰情况下，叶片偏转角逐渐增加：75° 和 90°。标准 90° 俯仰方向的集成式机翼螺旋桨系统的风洞试验结果显示，在前进比低于 0.3 时，推力矢量控制成功，这对于大多数相关应用而言都是实用的；螺旋桨叶片系统的 75° 俯仰方向观察到推力矢量控制能力扩展到 0.7 的前进比。敏感性分析表明，暴露在流动自由流中的螺旋桨的整体效率高于完全嵌入模拟机翼的螺旋桨，尽管嵌入式情况具有更好的推力矢量控制能力。致谢 衷心感谢亨利·卢斯基金会通过克莱尔·布思·卢斯 (CBL) 研究计划提供的支持。另一位重要的捐助者蔡杰龙先生（Jacky）对本作品在整个过程中给予的持续指导深表感谢。