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基于电池和柴油发电机的电动汽车充电...
在这个项目中，为了在孤岛、电网连接和 DG 连接模式下提供不间断充电，使用了太阳能 PV（光伏）阵列、电池储能（BES）、柴油发电机（DG）组和基于电网的 EV 充电站（CS）。充电站主要设计用于使用太阳能光伏（PV）阵列和 BES 为电动汽车（EV）电池充电。但是，如果蓄电池电量耗尽且太阳能 PV 阵列发电无法使用，充电站会智能地从电网或 DG（柴油发电机）组获取电力。但是，为了在所有负载条件下实现最佳燃油效率，DG 收集的电力通常以 80-85% 的负载运行的方式获取。此外，充电站无需机械速度控制器即可与蓄电池一起控制发电机电压和频率。此外，为了实现不间断充电，PCC（公共耦合点）电压与电网/发电机电压同步。为了提高充电站的运行效率，充电站还进行了车对网有功/无功功率传输、车对家和车对车功率传输。利用Matlab/Simulink软件对充电站的运行进行了验证
基于非整数一般 II 型模糊系统的直流纳米电网稳定性
摘要 — 本文提出了一种基于动态一致性算法的非线性 IV 下垂控制，用于平衡直流纳米电网 (DCNG) 中储能系统 (ESS) 的充电状态。动态一致性算法 (DCA) 提供了一种协调的二次控制，在分布式发电 (DG) 单元之间共享信息，以根据 ESS 的容量和充电状态 (SoC) 调节每个 DG 的输出功率。此外，在二次控制级应用了一种新型高带宽分数阶广义 2 型模糊逻辑比例积分微分 (FOGT2FPID) 控制器，以确保快速准确的电压调节和 DCNG 中的 SoC 平衡。在一次控制级，非线性 IV 下垂控制方法可在 DG 之间提供快速动态和准确的功率共享。此外，所提出的控制方法可以提供可靠性、模块化和灵活性。与传统方法相比，所提出的控制器可以防止 DG 的过流故障和突然断开。此外，它可以通过平衡 DCNG 中的 SoC 来提供电压调节。实验结果显示了使用奥尔堡大学微电网实验室的设施在不同场景下验证所提出的控制方案的有效性。
用于能源系统优化的机器学习
本社论概述了特刊“2021 年能源系统机器学习”的内容，并回顾了机器学习 (ML) 技术在能源系统 (ES) 优化中的趋势。本期特刊重点回顾了严峻的挑战（例如，数据质量差、拟合不足、拟合过度或缺乏训练数据）、前沿贡献（例如，考虑成本和电网运营约束的 ES 优化）以及 ES 的 ML 趋势。为此，我们收集了几篇关于未来 ES 的论文，由于分布式 ES 以及采用先进技术（例如高效联合循环燃气轮机）增强的传统发电厂的容量增加，这些 ES 必然会表现出更高的复杂性。这样的 ES 不仅需要更高的可靠性和安全性，还需要将分布式 ES 顺利集成到现有电网中，而不会失去高功能改进。本文总结了特刊的主要发现和讨论，其中包括 13 篇关于 ES ML 技术的研究文章。此外，本文详细介绍了 ES 优化面临的挑战和解决问题的技术，特别是使用 ML 技术的挑战和解决问题的技术。我们希望这期解决 ES 各种优化问题的特刊能够帮助学术界、工业界和其他研究人员提高 ES 的可靠性和性能，为包括 ES 在内的任何其他应用（例如热能提供系统）开发 ML 技术，并研究优化后的 ES 对其与传统系统的无缝集成的影响。电能系统 (ES) 通常旨在为客户提供可靠、安全的电能服务。然而，分布式发电 (DG) 资源或风能和光伏 (PV) 资源的安装本质上包括其输出的不确定性和多变性，增加了电网运行和控制的复杂性 [1]。此外，抽水蓄能系统、压缩空气、电池（锂离子、铅酸、锂铁、液流电池等）、飞轮和超级电容器等储能系统与 DG 资源一起部署，以补偿 DG 资源的多变性。因此，大多数与储能系统相关的机器学习 (ML) 算法都试图处理 DG 资源和储能系统的最佳规模、放置、调度、协调和选择。优化分配的 DG 资源可以对 DG 资源顺利融入电力系统产生直接和间接的影响。直接影响可总结如下 [2-4]：（1）提高通过电压支持输送能量的能力，（2）提高灵活性和可靠性以满足负荷变化，（3）减少由于 DG 资源反向功率流造成的损耗，（4）更有效地减少峰值负荷以降低昂贵的发电成本，(5) 当 DG 资源的总发电量超过预设孤岛区的总需求时，以及为了实现协调一致的保护，则可进行孤岛运行 [5]。间接影响可概括为：降低发电成本 [6]；
日本的圆形
eu-j apan c end operation operation eu-japan工业合作中心（http://wwwww.eu-eu-japan.eu//）是欧洲委员会的独特企业（局长，内部市场，内部市场，Entrepreneurship and Smes，dg，DG，DG的成长）和日本政府的工业，富有竞争）（日本政府），富有国际机构和日元的行业。旨在通过促进欧盟和日本公司之间的竞争力和合作来促进欧盟和日本之间的各种形式的工业，贸易和投资合作，并促进欧盟与日本企业之间的经验和知识。欧盟 - 日本中心在东京设有总部，并在布鲁塞尔设有办事处。本报告已作为欧盟 - 日本工业合作中心密涅瓦市场与政策情报计划的一部分。
总干事办公室（战略与实施）
为常任秘书 (MFH) 提供持续的支持和建议，并就与总干事办公室职能直接相关的事项以及总干事负责领导和/或协调的所有其他事项为 MFH 组成理事会提供指导。总干事负责确保实现该部的目标（如相关选举宣言倡议、预算措施、简化措施和监督机构提出的建议中所定义），并充分履行相关报告义务。实现该部的目标包括积极参与该部战略方向的设计和实施、持续的内部合作以及积极参与不同的论坛、董事会、委员会和工作组，最终目标是提供卓越的服务。总干事还履行以下职能：
研究文章的不同方案用于减少碳排放，最佳尺寸和IRR的独立混合可再生能源系统的最佳尺寸和设计
在偏远和孤立的地区，向农业用水供水的灌溉系统至关重要。但是，这些领域通常会面临挑战和障碍，因为许多依赖柴油发电机（DGS）来发电，因此在获取灌溉的能源方面存在挑战和障碍。位于约旦Al-Jafr的偏远地区的一个农场使用100 kW DG来满足其对灌溉用途的需求。其能耗为500 kWh/天，$ 0.29/kWh。本文通过使用Homer（多种能源资源的混合优化）软件进行仿真设计了该农场的新混合可再生能源系统（HRE）。该新系统由太阳能光伏（PVS），电池，逆变器和100 kW DG组成。结果表明，基线DG系统与杂交系统在能源成本和碳排放方面存在明显的不同。HRES的能源价格为0.107/kWh，二氧化碳排放量从纯DG系统的184,917千克/年降低至27,378千克/年。此外，进行了与60 kW DG的替代HRE的模拟和比较。基于仿真结果，能源价格为0.091美元，而不是0.19美元，二氧化碳（CO 2）排放量为15,847 kg/yr而不是115,090 kg/yr。可以得出结论，使用混合可再生能源系统为偏远地区的灌溉提供动力，成功降低了能源成本，燃料消耗，排放和整体成本。荷马计划在四种策略（以下，循环充电，组合调度和预测性调度）之间进行了准确的比较，并根据来自该系统的成本，排放，燃料消耗以及可再生能源的百分比选择最佳系统。
改进的Mayfly算法用于混合光伏系统优化设计...
摘要 本文介绍了中国毛乌素沙漠偏远地区混合可再生 PV/DG/电池系统的最佳规模选择。其思路是通过最小化混合系统的年总成本来选择最佳数量的 PV 板、DG 和电池存储单元。该问题的优化是基于一种新的改进版本的 Mayfly 算法 (IMA) 进行的，该算法的引入是为了提高优化在准确性、收敛性和一致性方面的有效性。将所提算法的仿真结果与一些不同的优化算法进行了比较，以显示该方法的突出性。所提出的方法表明，优化系统的最佳数量包括 28 块 PV 板、88 个电池单元和 1 个 DG 单元。最终结果表明，与其他系统相比，利用建议的混合系统可以使系统运行成本最低。
做出贡献 - 加入欧盟委员会
欧洲互联总司制定并实施政策，使欧洲适应数字时代。我们投资于值得信赖的绿色数字技术的研究、创新、部署和采用，以改善我们的经济和人民生活。通过资金、立法和政策举措，我们帮助确保欧洲在关键数字技术领域的领导地位和独立性。CNECT.C1“高性能计算和应用”部门的使命是支持欧洲 HPC 战略、目的地地球计划、欧洲开放科学云 (EOSC)（与 RTD 总司合作）和 GÉANT（面向研究和教育界的泛欧数据网络）的制定和实施。该部门的信息和通信官员负责设计和实施上述所有政策领域的交流活动。他/她还将支持欧洲互联总司 C 司“使能和新兴技术”中的其他部门（量子技术、微电子和光子学、新兴和颠覆性技术）。在内部，他/她与 DG CONNECT 的通信部门、通信总司 (COMM) 和发言人服务处以及其他委员会部门和机构密切合作。在外部，他/她确保协调和指导外部利益相关者的沟通活动：目的地地球实施实体（欧洲航天局 (ESA)、欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 和欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)）、高性能计算联合项目 (EuroHPC)、GÉANT 协会以及欧洲开放科学云 (EOSC) 周围的利益相关者社区。
安娜·泽维尔
个人简介 — Ana Xavier Ana Xavier 拥有葡萄牙里斯本新经济商学院经济学学位和英国约克大学经济学博士学位，并曾在该校卫生经济中心担任研究员。 2000 年，她移居比利时，在鲁汶天主教大学转型经济中心担任高级经济学家，研究从计划经济向市场经济转型的国家。 自 2004 年起，她一直在欧盟委员会工作。她曾在就业、社会事务和包容总司以及经济和金融事务总司担任过各种职务，负责处理各种问题，包括制定共同目标和指标以及分析健康、长期护理和养老金制度的可持续性。她曾担任就业、社会事务和包容总司专题分析部门副主任，负责协调对欧洲就业和社会状况的分析，并担任欧洲学期社会方面部门副主任，负责协调学期工作并与就业委员会合作。 2017 年至 2020 年，她领导了经济和金融事务总司负责捷克共和国、波兰、斯洛伐克、马耳他和英国经济政策监测和分析的部门。 自 2020 年起，她领导了税收和关税同盟总司负责税收经济和政策分析以及提供评估和影响评估支持的部门。 该部门负责两份年度出版物：《2021 年税收趋势报告》和《2021 年税收年度报告》。