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深度强化学习实现多能源智能电网的优化能源管理
摘要。本文提出了一种深度强化学习方法，用于智能电网中多能源系统的优化管理。智能电网中生产和存储单元的最优控制问题被表述为部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP)，并使用参与者-评论家深度强化学习算法进行解决。该框架在一个新型多能源住宅微电网模型上进行了测试，该模型涵盖电力、供暖和制冷存储以及热力生产系统和可再生能源发电。处理此类多能源系统的实时最优控制时面临的主要挑战之一是需要同时采取多种连续行动。所提出的深度确定性策略梯度 (DDPG) 代理已证明能够很好地处理连续状态和动作空间，并学会了同时对生产和存储系统采取多种行动，从而可以联合优化智能电网中的电力、供暖和制冷使用情况。这使得该方法可应用于更大规模多能源智能电网（如生态区和智能城市）的实时最优能源管理，这些电网需要同时采取多项连续行动。
混合可再生能源电网中电池存储系统的天气驱动优先充电
摘要 — 可再生能源融入电网通常受到其分散的基础设施的阻碍，由于能源生产的多变性和对天气条件的依赖，导致利用效率低下。电池存储系统虽然对于稳定能源供应至关重要，但也面临着诸如能源分配不均、加速电池退化和降低运营效率等挑战。本文提出了一种应对这些挑战的新解决方案，即开发一个大规模、互联的可再生能源网络，以优化能源存储和分配。拟议的系统包括战略性放置的电池存储设施，通过补偿可再生能源产出的波动来稳定能源生产。优先充电算法由实时天气预报和负载监控提供信息，可确保在不同条件下为最合适的电池系统充电。在每个存储设施内，次要优先充电算法通过根据健康状态 (SoH) 和充电状态 (SoC) 等关键参数对电池进行排序并决定对哪些电池进行充电，从而最大限度地减少电池退化。这种综合方法提高了电池存储系统的效率和使用寿命，提供了更可靠、更具弹性的可再生能源基础设施。 1
Elec 7006高级智能电网和分布式发电
描述此主题旨在建模，分析和控制分布式生成和智能电网的新开发领域。主题将涵盖对此类系统的建模，控制，模拟和保护。该受试者还将涵盖可再生能源和电力电子对智能电网和微电网运行的影响。该主题还将涵盖此类系统的环境和经济影响。
通过人工智能绿色氢能智能电网实现能源转型 Bhavay Bhaskar Singla*、NS Thakur** *（印度国家能源研究中心
智能微电网是可以单独运行或与电网并行运行的局部电网。智能微电网可以使用太阳能电池板、风力涡轮机、电池和绿色氢系统来产生本地可持续电力。智能微电网还可以通过实现需求响应、负荷管理和电网服务来增强电力系统的弹性、效率和安全性。[2] 人工智能可以为这些系统的设计、运行和管理提供智能和最佳解决方案，在加速向基于绿色氢的智能微电网过渡方面发挥重要作用。人工智能 (AI) 可以帮助模拟和优化基于绿色氢的智能微电网的规模和设计，这取决于可再生能源供应、负荷需求、电价、电解和燃料电池性能以及温室气体排放。神经网络、强化学习和模糊
16690/24 1 TREE.2.B 电网行动计划后续行动...
主题：2024 年 12 月 16 日运输、电信和能源委员会会议的 AOB 电网行动计划的后续行动 - 来自委员会和主席国的信息
太阳能融入智能电网：挑战与……
摘要 太阳能是增长最快的可再生资源之一，具有改变全球能源系统的巨大潜力。然而，将其无缝集成到智能电网中带来了复杂的技术和监管挑战。这项研究严格审查了太阳能与智能电网的整合，重点关注与提高电网效率、确保稳定性和驾驭监管框架相关的多方面挑战和机遇。2023 年 6 月至 2024 年 6 月，在美国拉马尔大学工程学院，12 个月内从 5 个不同地区的 10 个开创性智能电网项目中精心收集了数据。该研究采用混合方法，将严格的电网性能数据定量分析与对 30 位行业专家的深入定性访谈相结合。关键指标包括能源效率提高、电网稳定性波动和存储容量挑战。太阳能的整合使评估项目的电网效率显著提高 28%，碳排放量减少 18%。尽管如此，由于太阳能发电的间歇性，72% 的电网面临严重的电压不稳定问题，65% 的电网需要大量投资于先进的存储技术才能确保可靠性。此外，75% 的利益相关者认为政策支持不足是阻碍太阳能更广泛融入的主要障碍。 太阳能融入智能电网为提高能源可持续性提供了变革机遇。然而，解决间歇性等技术障碍、投资存储解决方案和营造更先进的监管环境对于充分发挥其潜力至关重要。 关键词：太阳能一体化、智能电网、电网效率、储能、监管挑战 引言 新的全球能源格局正在迅速出现，随之而来的是迫切需要过渡到更清洁、更可持续的低碳能源 [1]。清洁、可再生、丰富的太阳能已成为这一变化的关键。随着通过政府政策、企业举措和个人选择等应对气候变化和减少对化石燃料依赖的努力不断推进，太阳能在我们的能源结构中的作用变得越来越重要。然而，尽管前景如此光明，太阳能仍面临着技术、经济和监管方面的诸多挑战（特别是在智能电网的背景下），这些挑战阻碍了其迄今为止的应用。智能电网是一种新的
智能电网中的可再生能源系统
关于学院 瓦朗加尔国立科技学院（前身为地区工程学院）成立于 1959 年。多年来，该学院已发展成为一所顶尖的高等学府，并跻身印度顶尖技术教育机构之列。学院下设 14 个院系，提供 8 个本科课程和 31 个研究生课程，此外还有博士课程。大约有 5000 名全国学生和约 500 名国际学生在校园学习。这是一个占地 250 多英亩的全住宅校园，基础设施优良。 关于部门 电气工程系是瓦朗加尔国立科技学院 (NITW) 最古老的院系之一。该系成立于 1959 年，是学院的主要院系之一，一直积极从事电气工程各个领域的教学和研究。该系拥有优秀的师资队伍，提供电气和电子工程本科（B.Tech）课程和“电力电子与驱动”、“电力系统工程”、“智能电网”、“控制与自动化”研究生（M.Tech）课程，还提供电气工程博士学位课程。该系拥有设备齐全的最先进的实验室，以扩充课程并提高研究潜力。该系拥有一支充满活力的教师队伍，他们在学术、研究和工业方面拥有丰富的经验，致力于教学过程，并积极参与前沿研发活动，拥有广泛的专业领域，例如：电力电子与驱动、电力电子在节能照明系统中的应用、DSP 控制的工业驱动、电动汽车和无线电力传输以及电能质量改进、电力系统的状态估计和实时控制、ANN 和模糊逻辑在电力系统中的应用，
当今能源领域基于量子计算的智能电网
本文旨在研究如何使用量子计算来优化电力系统，并解决量子计算机可能遇到的一些困难及其解决方案。本文还介绍了量子计算的基本思想，以及它们与传统计算的区别。在智能电网框架内，量子计算 (QC) 是解决迫在眉睫的计算难题的下一代替代方法。QC 是一种相对较新但令人兴奋的技术，它利用量子力学的特殊性质来分析数据和执行计算。这种新范式可以克服计算限制的障碍，比以往更有效、更快速地解决优化、模拟和机器学习问题。最近在开发复杂的量子硬件和软件技术方面取得的重大进展提高了将 QC 应用于各种研究领域（包括智能电网）的可行性。显然，已经进行了大量研究，而且研究正在进行中。因此，本文进一步定义了未来的智能电网应用，并介绍了最新文章的研究成果，强调了它们对将量子计算机方法应用于各种智能电网应用的建议。它陈述了他们的计划、方法和成果。本研究还讨论了最新量子计算机的局限性，以及它们如何显著影响能源系统的优化。
用于预测和管理智能电网电动汽车负载的机器学习模型
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