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World File Search System风形
Invenergy的沙漏和Puggins风项目
加拿大和土地，水和资源管理部•启动基线早期自然环境监测•启动省环境评估过程•继续与当地原住民互动加拿大和土地，水和资源管理部•启动基线早期自然环境监测•启动省环境评估过程•继续与当地原住民互动
漂浮的海上风镜头概况
影响浮动海上风能的投资将通过利用2.8吨潜在电力来帮助您进入美国的清洁能源未来，这比当前美国目前的电力消耗的两倍。虽然在美国的这些资源开发必须以开放和透明的监管过程为指导，但即使占据少量潜力也可以为数千万的房屋和企业提供动力。迅速将美国从示范项目转移到商业规模的部署需要采取全政府的方法。
区域风有效承载能力研究...
根据 CPUC 决定 D.20-06-031 和 D.21-06-029，本报告讨论了能源部门 2024 年区域风能有效负荷承载能力 (ELCC) 研究的假设和结果，以供各方评论和 CPUC 考虑。本报告旨在遵守 D.21-06-029 的第 15 条命令：“能源部门被指示为 2022 年的 ELCC 更新制定风能资源的区域有效负荷承载能力 (ELCC) 值，以符合 2023 年的资源充足性合规年。”能源部门研究了 2024 年资源充足性 (RA) 合规年份，而不是 2023 年，以利用和巩固 2022 年 2 月 18 日报告中包含的工作，该报告题为“2024 年负荷损失预期 (LOLE) 和有效负荷承载能力研究结果”，在资源充足性程序 R.21-10-002 中发布以征求当事人意见。1
独立混合风的技术经济分析 -
摘要 - 减少化石能源资源并增加温室气体排放，每天增加对清洁和可再生能源的需求。可再生能源的来源之一是风能，近年来一直在不断发展。风力发电厂有时在高峰时段没有响应，因此对于这些发电厂来说，备用存储系统似乎至关重要。在这项研究中，提出了一个混合系统，用于与燃料电池和氢生产的风电厂的连接，以提供可靠的功率和有价值的副产品。在本文中，为Shahryar县的所需系统进行了案例研究。 上述系统的技术经济优化表明，在最佳设计（由三个风力涡轮机组成）中，混合系统的年生产能力为1795 MWH，其中12％是燃料电池的份额。 结果表明，混合系统将风力发电厂的容量因子增加2.8％。 混合系统计算出的能源成本（COE）和净现在成本（NPC）分别为$ 0.77和5 $ 5 235.066。在本文中，为Shahryar县的所需系统进行了案例研究。上述系统的技术经济优化表明，在最佳设计（由三个风力涡轮机组成）中，混合系统的年生产能力为1795 MWH，其中12％是燃料电池的份额。结果表明，混合系统将风力发电厂的容量因子增加2.8％。混合系统计算出的能源成本（COE）和净现在成本（NPC）分别为$ 0.77和5 $ 5 235.066。
当地风轮廓的表征：随机森林...
摘要。在转子扫地面积的高度上进行准确的风速确定对于资源进行至关重要。ERA5数据与通过“测量，相关，预测”（MCP）方法结合使用短期测量，在这种情况下通常用于离岸应用。然而，ERA5由于其低分辨率而引起的限制位点特异性风速变化。为了解决这个问题，我们开发了随机的森林模型，将近地面风速扩展到200 m，重点关注北海的荷兰部分。基于在四个位置收集的公共2年浮动激光循环数据，15％的测试子集表明，在其余85％的现场风能中，在其余85％的森林模型中训练的随机森林模型在准确性，偏见，偏见和相关方面都超过了MCP经过MCP校正的ERA5风能。在没有转子高度测量值的情况下，该模型在200 km区域内训练有效地处理垂直延伸，尽管偏置增加。我们受区域训练的随机森林模型在捕获风速变化和局部效应方面表现出较高的精度，与校正的ERE5相比，AV的偏差低于5％，并且与测量值的偏差为20％。10分钟随机预测的风速捕获了功率谱的中尺度部分，其中ERE5显示出降解。对于稳定条件，与不稳定的条件相比，根平方平方误差和偏置分别大于12％和29％，这可以归因于稳定地层期间在较高高度处的去耦效应。我们的研究通过机器学习方法（特定的随机森林）强调了风资源评估的潜在增强。未来的研究可能会探索扩展较高高度的随机森林方法，从而使新一代的离岸风力涡轮机构成新一代，并通过跨国公司的跨国激光雷达网络在北海中唤醒群集，这取决于数据可用性。
使用风在高速公路上发电的混合动力...
对太阳能和风能系统的综述，整合太阳能，风能和生物质来源，展示了各个部门的各种原理，类型和应用。该领域的研究探讨了多个太阳能和风能来源的协同组合，以克服个人局限性并最大化能量输出。这些系统经常采用控制策略来优化能源产生，存储和分配，从而确保电源的可靠性和稳定性。文献重点介绍了混合系统，包括偏远地区的网格电气化，网格连接的发电以及用于工业和住宅用途的分散能源生产。此外，将混合可再生能源系统纳入微电网和智能能源网络的趋势正在增长，从而实现了更有效和可持续的能源管理。研究强调，在设计和实施混合可再生能源系统时，考虑特定地点条件，资源可用性和技术经济因素的重要性，铺平方法，以实现更具弹性和环保的能源未来。
PV/风/电池系统优化应用程序
沙特阿拉伯Jubail皇家委员会Jubail Industrial College的电气工程系。B尼日利亚乔斯大学电气和电子工程系。 c电气工程系，艾哈迈德·贝洛大学，萨马鲁，萨马鲁，尼日利亚。 d电力技术工程系，阿尔 - 侯赛因大学学院，56001，卡尔巴拉，伊拉克E电气工程系，沙特阿拉伯HAFR BATIN，HAFR Batin。 f计算机，工程和建筑环境学院，爱丁堡纳皮尔大学，默奇斯顿校园，英国苏格兰爱丁堡EH10 5DT Colinton Road 10。 G Razak技术与信息学系，马来西亚Teknologi University，Jalan Sultan Yahya Petra，吉隆坡54100，马来西亚。 h太阳能研究所（SRI），电气工程学院，工程学院，马来西亚Shah Alam 40450的Teknologi Mara（UITM） f.muhammadsukki@napier.ac.uk（f.m.-s）B尼日利亚乔斯大学电气和电子工程系。c电气工程系，艾哈迈德·贝洛大学，萨马鲁，萨马鲁，尼日利亚。d电力技术工程系，阿尔 - 侯赛因大学学院，56001，卡尔巴拉，伊拉克E电气工程系，沙特阿拉伯HAFR BATIN，HAFR Batin。f计算机，工程和建筑环境学院，爱丁堡纳皮尔大学，默奇斯顿校园，英国苏格兰爱丁堡EH10 5DT Colinton Road 10。G Razak技术与信息学系，马来西亚Teknologi University，Jalan Sultan Yahya Petra，吉隆坡54100，马来西亚。h太阳能研究所（SRI），电气工程学院，工程学院，马来西亚Shah Alam 40450的Teknologi Mara（UITM） f.muhammadsukki@napier.ac.uk（f.m.-s）
北非风能与太阳能互补
1 弗罗茨瓦夫科技大学，波兰弗罗茨瓦夫 通讯作者：jakub.jurasz@pwr.edu.pl 2 梅拉达伦大学商业、社会与工程学院，瑞典韦斯特罗斯 3 CERIS，里斯本大学高等技术学院，Av.葡萄牙里斯本罗维斯科县 1，1049-001。 4 英国布里斯托大学地理科学学院 5 IGE、CNRS、GINP、IRD、格勒诺布尔阿尔卑斯大学，格勒诺布尔 6 哥伦比亚巴兰基亚海岸大学土木与环境系宫廷广场 1 | A-2361 拉克森堡，奥地利 8 世界资源研究所 (WRI)，非洲区域中心，埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴