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开发先进的高速飞轮能源系统...
第一部分对再生能源存储系统进行了粗略的盘点。首先，我们考虑了它们在节能减排方面的潜力。看来，移动应用的能源存储对于未来的环保车辆来说将变得非常重要。许多调查显示，城市地区的车辆应用在节能减排方面具有相当大的潜力。这是通过原动机的制动能量回收和转换改进实现的。目前，已实现的车辆应用再生能源存储系统在体积和重量方面的能量存储和功率容量过于有限，无法成功应用。另一方面，看来飞轮储能系统为移动应用提供了最好的前景。然而，需要进一步优化这种系统才能实现大规模应用。
生成式人工智能飞轮的创新动力
12 Sébastien Bubeck 等人，通用人工智能的火花：GPT-4 的早期实验。arXiv (2023)。在对定义进行大量争论之后，NSCAI 的委员们将当今与 AGI 之间的某种东西解释为“更通用的人工智能”。这一术语抓住了狭义人工智能与 AGI 理论概念之间的创新状态。请参阅国家人工智能安全委员会最终报告，第 35-36 页 (2021)。13 例如，请参阅 Linda Geddes，DeepMind 在《科学大跃进》中揭示 2 亿种蛋白质的结构，卫报 (2022)。有关创新的定义，请参阅 Fred Gault，《定义和衡量所有经济部门的创新》，研究政策 (2018)。14 Marco Ianisiti 和 Karim R. Lakhani，《人工智能时代的竞争：算法和网络统治世界时的战略与领导力》，哈佛商学院出版社 (2020)。 15 Madhumita Murgia，《为什么计算机生成的数据被用来训练人工智能模型》，《金融时报》（2023 年）。16 Michael Chui 等人，《生成式人工智能的经济潜力：下一个生产力前沿》，麦肯锡公司（2023 年）；另请参阅 Vildana Hajric 和 Lu Wang，《人工智能比美联储更能影响与经济脱节的股票》，彭博社（2023 年）。17 Eric Schmidt，《人工智能将如何改变科学研究的方式》，《麻省理工技术评论》（2023 年）。
生成 AI 价值的路径：让飞轮运转起来
一个世纪前，亨利·福特 (Henry Ford) 曾指出，当他的客户想要“更快的马”时，他就会给他们 T 型车。如今，早期的生成式 AI 用例往往侧重于提高现有解决方案和工作方式的效率——相当于更快的马。虽然飞轮框架可以帮助通过这种方法推动价值，但必须记住，更大的奖励是存在的。大多数企业不会将所有注意力都集中在边际改进上，而是希望根据可用的新选项彻底重新思考最佳解决方案是什么。为了避免在未来两到三年内陷入巨大的技术和流程债务问题，在评估未来价值和制定早期 GenAI 战略时，有必要密切关注长期重大颠覆和重塑的潜力。
电池和飞轮储能与天然气储能的比较
摘要：随着美国可再生能源发电量的增加，为确保电网稳定性，对频率调节的需求也日益增加。快速增长的天然气电厂通常用于频率调节，但这会产生与化石燃料燃烧相关的排放。电池和飞轮等储能系统 (ESS) 可提供替代的频率调节服务。然而，储能系统充电和放电的效率损失会导致额外的发电需求和相关排放。文献中对 ESS 充电和放电产生的这些间接排放没有很好的理解，大多数资料来源都指出用于频率调节的 ESS 排放量较低，但没有对这些排放量进行量化。我们创建了一个模型来估算提供频率调节的 ESS 的三种排放量（CO 2 、NO X 和 SO 2 ），并将它们与提供相同服务的天然气电厂的排放量进行比较。当天然气发电厂的发电量被计入时，储能系统的二氧化碳排放量比燃气轮机低 33% 至 68%，具体取决于美国 eGRID 子区域，但氮氧化物和二氧化硫排放量较高。然而，关于分析框架的不同合理假设可能会使储能系统成为更糟糕的选择，因此真正的差异取决于储能系统和天然气发电之间的替代性质。
利用飞轮储能技术优化风力发电场
由于风电场发电具有间歇性，发电量经常超过或未达到场地的出口限额。超过出口限额的多余发电量将被视为违规，并可能导致当地电网运营商罚款。超过出口限额的多余能源可用于补充发电量较低的时期，从而平滑风电场的产出，并提高场地的总产出。飞轮能够承受高循环率，因此非常适合在此情况下充当能量储存器。本文利用真实数据模拟与飞轮储能系统 (FESS) 协同运行的风电场，并评估不同储能容量的有效性。c ⃝ 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )。
基于FOPDT模型和CHR方法的飞轮储能集成微电网控制
孤岛微电网中频率不稳定或振荡的主要原因是负载不稳定和分布式发电机组 (DGU) 的功率输出变化。可再生能源供电的孤岛微电网系统面临的一个重大挑战是保持频率稳定性。为了解决这个问题，本文设计了一种比例积分微分 (PID) 控制器。首先，通过结合各种 DGU 和飞轮储能系统 (FESS) 构建孤岛微电网模型。此外，考虑 FESS 和 DGU 的一阶传递函数，得到一个线性化传递函数。该传递函数进一步近似为一阶加时间延迟 (FOPTD) 形式，以设计高效且易于分析的 PID 控制策略。使用 Chien-Hrones-Reswick (CHR) 方法评估 PID 参数，用于设定点跟踪和 0% 和 20% 超调的负载扰动抑制。与其他讨论的调整方法相比，用于 20% 超调的负载扰动抑制的 CHR 方法成为首选。所讨论方法的有效性通过频率分析和瞬态响应得到证明，并通过实时模拟得到验证。此外，表格数据呈现了调整参数、时域规范和比较频率图，支持了所提出的调整方法对所提出的孤岛模型的 PID 控制设计的有效性。
能源管理和控制系统设计的综合飞轮存储系统适用于住宅用户
摘要：本文介绍了住宅用户的综合式式储能系统（FESS）的能源管理和控制系统设计。所提出的fess能够在8 kW处绘制/传递8 kWh，并依靠大型表面安装的永久性磁铁同步ma-chine，其内旋翼的内转子会积分碳纤维，从而导致紧凑型和有效的候补饮食。拟议的能源管理系统基于四种不同的操作模式，这些模式是定义的，可以根据FESS速度和/或用户的喜好选择，而FESS Control System专用于机器和网格端转换器的Power/Current Tracking。实时模拟验证了拟议的解决方案的有效性以及所提出的FESS的整体能量性能，这些模拟将不同的操作条件和/或现实的场景介绍。
开发用于铁路飞轮储能系统的可承受大负载的超导磁轴承
山梨县的米仓山光伏电站已经演示了使用高温超导磁轴承 (SMB) 的飞轮储能系统 (FESS) 的应用。为了将 FESS 作为一种能够防止取消再生制动的系统应用于铁路，必须增加其储能容量。因此，进行了高达 158 kN 的悬浮力试验和确定悬浮力蠕变特性的试验，以验证 SMB 悬浮力的裕度。此外，为了评估 SMB 悬浮和旋转特性在转速反复变化下的长期可靠性和耐久性，正在开发能够同时测试 SMB 悬浮和旋转状态的新型 SMB 测试设备。
NRMM 使用飞轮和 H2-ICE 电池储能实现净零排放
飞轮是一种机械储能系统，主要用于辅助削减主电源工作周期的峰值，例如柴油发电机对周期性负载需求的反应。其好处在于节省燃料，同时减少二氧化碳和运营成本。飞轮的使用在业内并不常见，由于是一种经济高效的解决方案，Dumarey Green Power 已经利用了飞轮多年。飞轮利用了 F1 的技术，当时新混合动力时代于 2009 年首次引入，用于第一个动能回收装置系统 (KERS)。当时，飞轮和电池都在考虑之中。然而，由于人们预测公路车辆将实现电气化，而且 F1 受到 OEM 的影响，因此采用了电池。飞轮选项已发展到相当重要的功能阶段，非常适用于汽车、非公路和建筑行业，后者就是 Dumarey Green Power 生产的 Peak Power 200 系统。
使用飞轮技术增强芬兰FCR-N市场中的电池能量存储
摘要飞轮技术与电池储能系统的集成提出了一种有希望的策略，以改善储能解决方案的运营寿命和经济可行性，以提供辅助服务。在这项研究中，使用混合整数线性编程优化建模来研究在芬兰FCR-N市场中将电池与飞轮相结合的好处。不同的飞轮：电池容量比率用于研究最佳比率。此外，还考虑了电网频率和电池降解的影响。结果表明，电池降解对混合系统的最佳调度几乎没有影响。强调飞轮 - 击杆组合在减轻辅助服务期间电池降解方面的鲁棒性。调查结果表明，将飞轮整合到电池系统中可以延长运行寿命或通过减轻电池中的小周期的负担来降低电池的运行成本。具体来说，建议使用飞轮与击式容量比为0.2的混合系统，表现出明显的2.7倍延长电池寿命，并且与更高的容量比率相比，不同的网格频率场景的强烈影响较小。此外，Flywheels的合并释放了各种商机，从而提高了储能资产的整体经济价值。