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新南威尔士州电力基础设施路线图 - 概述
4。基于国际能源机构（IEA）为经合组织整理的2018年工业能源价格信息，以及新南威尔士州一家小型工业客户的毕马威（KPMG）和部门分析。新南威尔士州基于Aurora能源研究的批发和计划成本预测，为该部门准备的，并根据IEA价格进行调整。新南威尔士州的价格包括典型客户的网络成本，每年使用10吉瓦小时在奥斯格里德网络地区，负载率为80％，零售商利润率为3％，现有的新南威尔士州和联邦计划（例如大规模发电证书，小规模的技术证书，能源储蓄证书，气候变化基金）。基于五年平均值的外汇率。
铺设 11kV 及以下地下电缆
所有设计工作以及相关的材料和设备供应都必须根据相关法律法规要求、Ausgrid 网络标准和规范的最新修订版以及澳大利亚标准进行。提交的设计应声明为适合用途。如果设计师希望加入网络标准的变更或当前已批准的替代材料或设备，设计师必须先获得网络标准所有者的授权，然后才能将网络标准的变更或替代材料纳入设计中。所有设计师（包括获得授权的认证服务提供商的外部设计师）都将通过 NS181 材料和设备及网络标准变更批准中概述的批准流程寻求批准。寻求批准将确保网络标准得到适当更新，并采用对立法框架的一致解释。
国家比迪路线图背景纸
We would like to acknowledge and thank all parties who made time to participate in the consultation process: Nissan, Polestar, Renault, Tesla Motors, Hyundai, Mitsubishi, Ford, The Australian Energy Regulator, Energy Consumers Australia, ,Monash University, Electric Vehicle Council, Australian EV Association, Electric Future, Jetcharge, Net Zero Engineering Solutions, JLL, EVSE Australia, Ambibox, Sigenergy, Fermata Energy, StarCharge, Next-Dimension, IEA Task 53, Australian National University, California Energy Commission, University of Technology Sydney, ACT Government, Amber Electric, German Ministry for Economic Affairs and Climate Action, Evergen, Kaluza, SwitchDin, AGL, Combined Energy Technologies, Reposit, The Mobility House, ActewAGL, Australian Energy Market Operator, CharIN, CSIRO, Dekra, NewVolt, Weavegrid，Delta，Team Global Express，美国能源部，协同，QLD政府，智能能源委员会，清洁能源委员会，Ausgrid，Citipower，Citipower，PowerCor＆United Energy，Endeavor Energy，Endeavor Energy，Energy Queensland，Essential Energial，Evereenergy，Evoenergy，EvoEnergy，South Authorn Australia Power Networks and Western Powers和Western Powers。
1 2024 年 7 月 18 日 Alisa Toomey 澳大利亚能源总监......
- 推出社区电池，目前我们的网络中已有 8 个社区电池在运行，另外两个将在未来几个月内在 Bondi 和 Cammeray 推出。我们的分析表明，到 2030 年，社区电池可以推广到我们网络中的 200 多个站点，提供高达 1.2 GW 的放电容量。 - 激励我们的客户在中午消耗更多能源，以吸收不断增加的太阳能输出。作为我们 2024-29 网络定价改革的一部分，Ausgrid 调整了其受控负载切换时间，以便以较低的价格在中午加热热水。 - 通过在现有电线杆上安装路边充电器以及通过网络电价鼓励家庭智能电动汽车充电，促进电动汽车 (EV) 的普及。 - 探索在我们配电网络的各个级别承载更多可再生能源发电和储能的机会，以减轻输电网络当前和未来的负担。我们正在通过与新南威尔士州和联邦政府进行联合测绘练习来实现这一目标，并正在考虑开发分布式可再生能源区（DREZ）。
能源报告
住宅需求响应是管理产消者负荷需求的关键支持技术之一。然而，由于涉及动态参数和可再生能源，负荷调度问题变得相当具有挑战性。为了解决这个问题，本研究提出了一种双层负荷调度机制，将动态电价与可再生能源和储能系统相结合。第一层涉及将负荷调度和优化问题制定为最佳停止问题，目标是最小化能源消耗和延迟成本。这个问题涉及实时电价信号、客户负荷调度优先级、基于机器学习 (ML) 的预测负荷需求以及可再生和储能单元配置文件，使用分支定界算法和分支定界算法的数学规划来解决。由于第一层优化问题被制定为停止问题，因此使用一步前瞻规则获得最佳时间段，以调度具有处理不确定性能力的负荷。第二层用于通过动态电价信号进一步建模负荷调度问题。然后使用遗传算法 (GA) 求解成本最小化目标函数，其中输入参数来自第一级优化解决方案。此外，还对时间因素和电价方面的负载优先级影响进行了建模，以允许最终用户控制其负载。使用太阳能家庭电力数据、Ausgrid、AUS 进行分析和模拟结果以验证所提出的模型。结果表明，所提出的模型可以处理负载调度过程中涉及的不确定性，并在成本和不适感降低方面提供具有成本效益的解决方案。此外，双层过程可确保成本最小化，同时使最终用户对动态电价信号感到满意。© 2022 阿尔卡拉大学。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。