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”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
使用可再生技术转换网格
美国国家理工学院Jamshedpur（NIT Jamshedpur）是一家国家重要的研究所，位于印度贾坎德邦的Jamshedpur。于1960年成立为区域技术研究所，于2002年12月27日升级到美国国家理工学院（NIT），并以视为大学的地位升级。这是印度的31个尼特人之一，因此直接在人力资源开发部（MHRD）的控制之下。这是印度政府第二五年计划（1956 - 61年）建立的八个nit链中的第三个。该研究所有十二个部门，包括工程，科学和人文科学。该研究所在各种流中提供4年技术学士学位。该研究所还提供了各种流的硕士学位和博士学位。该研究所与寻求
欧洲能源转型电网 | Ember
电网必须与可再生能源发电和清洁需求侧技术保持同步发展，才能将能源转型的好处带给消费者。TSO 的电网规划为未来的协调提供了宝贵的见解。能源供需情景是电网规划的核心，是否需要扩大或升级基础设施高度依赖于所探索的预测。为了评估这些情景与欧洲能源转型的当前轨迹的匹配程度，我们的分析将这些情景与最新的国家能源目标以及风能和太阳能的最新市场前景进行了对比。协调程度在很大程度上表明了国家输电网是否准备好适应能源系统的预期变化，以实现政策目标并促进加速可再生能源部署的整合。
英国的智能网格和储能解决方案
实现英国的净零目标需要多方面的方法。必须实施智能网格技术，以改善能量流并减少效率低下。储能系统（例如锂离子电池）需要缩放以管理可再生的可变性。分散的能源系统（包括微电网）可以为偏远地区带来清洁能源，同时增强整体电网弹性。根据国家电网倡议，例如东部链接和智能仪表的推广，已经在朝着更具弹性和高效的能源系统迈进了进步。
在尼日利亚农村将电子活动与迷你网格整合。Docx
●SIPA教师顾问，Christine Capilouto教授对Capstone项目的指导和监督。●尼日利亚的农村电气化机构（REA）在我们在尼日利亚逗留期间的热情款待 - 安排对Petti和Toto的现场访问，提供他们对迷你网格的见解，并将团队与其他利益相关者联系起来。特别感谢David Otu的勤奋努力和与REA的有效沟通，以确保富有成效的国内访问。●哥伦比亚大学的国际公共事务学院（SIPA）提供了有关旅行物流的财务支持和指导●尼日利亚政府的专家和从业人员，非营利组织，公司和多边组织以及学术界，并咨询了学术界，以分享他们的宝贵知识和专业知识。
可再生能源和智能电网
电力系统及其四个主要部门：发电、输电、配电和需求。最近用于发电的能源多样化以及将现代分布式可再生能源整合到传统电网的影响使得向智能电网过渡成为必要。现代化电网中能源储存的前景以及燃料电池和氢能储存的潜力。智能电网的组成部分、优势、局限性和运行。智能电网通信：有线和无线通信、物联网 (IOT)、智能电表、监控和数据采集 (SCADA) 和网络安全。
在智能网格的背景下，用可再生能源控制AC/DC微电网：包括辅助服务和电动移动性
4控制策略77 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 4.1.1模型简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.2超级隔离器子类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 4.2.1超级隔离器模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.2非最低相位问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.3控制诱导的时间尺度分离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82 4.2.4超级电容器控制应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.2.5零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87 4.2.6参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 4.3电池子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91 4.3.1电池模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。92 4.3.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 4.3.3零动力学分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 94 4.4 PV数组子系统。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 4.4.1 PV数组模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 96 4.4.2反馈线性化。 。 。 。 。 。93 4.3.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 4.4 PV数组子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 4.4.1 PV数组模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97 4.5 DC负载子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.1 DC负载模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。98 4.5.1 DC负载模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.2反向替代控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99 4.5.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 4.6再生制动子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102 4.6.1再生制动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。103 4.6.2再生制动控制应用。。。。。。。。。。。。。。。。。104 4.6.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。105 4.6.4参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 4.7 AC网格连接。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 107 4.7.1 AC网格模型。106 4.7 AC网格连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.1 AC网格模型。107 4.7.1 AC网格模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.4 PLL同步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 4.8系统互连。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.1直流总线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.2分层控制结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112 4.8.3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113 4.8.4稳定性分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113
图形神经网络，用于有效的交流电源电网预测
本文提出了一种使用图神经网络（GNN）的新方法来解决电网中的交流功率流问题。AC OPF对于在满足电网的操作限制的同时，对最小生成成本至关重要。传统求解器与可扩展性斗争，尤其是在具有续签能源的大型系统中。我们的方法将功率网格建模为图形，其中总线是节点，传输线是边缘。我们探索包括GCN，GAT，SageConv和GraphConv在内的不同GNN架构，以有效地预测AC功率流解决方案。我们在IEEE测试系统上进行的实验表明，GNN可以准确地预测功率流解决方案并扩展到较大的系统，从而在计算时间方面优于传统求解器。这项工作突出了GNNs对实时电网管理的潜力，并计划将模型应用于更大的网格系统。
从智能家园到智能电网
将可再生能源和现代监控系统集成到包括智能电网，微电网和智能家居在内的电力系统中，对稳定性，功率质量，网络安全，可靠性和保护提出了挑战。解决这些需要高级控制策略，强大的网络安全框架以及有效的能源管理系统，以处理可变的可再生能源，能源存储和复杂的电网动力学。这个特别会议强调了针对可再生能力系统的实时能源管理，网络安全，系统操作和高级控制技术的创新方法和研究。