XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHRES
https://dx.doi.org/10.12785/ijcds/120166 独立混合可再生能源的最佳经济规模
收到日期：2021 年 2 月 21 日，修订日期：2020 年 2 月 20 日，接受日期：2022 年 3 月 29 日，发布日期：2022 年 9 月 30 日 摘要：本文利用不同的进化优化算法，研究了印度库鲁克谢特拉社区独立式 (HRES) 的最佳经济规模。在优化过程中，将光伏 (PV)、风力涡轮机 (WT)、电池和柴油发电机 (DEG) 等不同子系统的数量视为感兴趣的变量，以净现值成本、回收期、计算成本和平准化能源成本 (LCOE) 作为绩效衡量标准。通过对结果的分析，可以确定与粒子群优化 (PSO)、引力搜索算法 (GSA)、灰狼优化器 (GWO) 和组合 PSO-GSA 算法提供的解决方案相比，鲸鱼优化算法 (WOA) 提供的解决方案在 LCOE、净现值和回收期方面表现最佳。对这些算法的相对性能进行了定性和定量比较和对比，不仅突出了研究结果，而且突出了从经济角度对独立 HRES 进行最佳定型（根据问题陈述），还突出了其他性能指标，例如收敛时间、计算成本和复杂性。模拟在 MATLAB 软件中执行。关键词：经济定型、HRES、LCOE、独立、优化算法
癌症靶基因从癌症到癌症治疗剂的细胞适应性表型
摘要：建筑物负责全球最终能源消耗的30％以上，占CO 2排放量的近40％。因此，需要在该部门快速渗透可再生能源技术（RETS）。将可再生能源（RES）的整合到住宅建筑中不仅应保证长期视野（NZEB概念）的总体中性能量平衡，而且还提供了更高的灵活性，实时监控和与最终用户（智能建筑概念）的实时互动。因此，对混合可再生能源系统（HRE）和多能建筑物的概念产生了越来越多的兴趣，在这些建筑中，几种可再生和不可再生能源系统，能源网络和能源需求在各个层面上相互最佳相互作用，在各个层面上相互最佳相互作用，从而在系统和矢量之间进行所有可能的交互（电力，热，冷却，良好，fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels）之间。在这种情况下，本文概述了HRE在多能建筑物中的功能集成，这些建筑物表明了与HIRS在住宅建筑部门中应用有关的许多问题和潜力。使用至少两个Ress（即风能，太阳能地球和太阳能 - 生物量）建筑综合的呼吸。提出了住宅部门中最施加的HRES溶液，并研究了HRE与与外部多元能网络连接的住宅建筑物中的热和电荷载的整合。注意力集中在功能整合可以在能源网格的灵活性服务方面提供的潜力。针对管理问题的新整体方法和最佳控制的更复杂的体系结构。
混合可再生能源系统投资模型的决策指导框架
摘要：本文着重于为混合可再生能源系统（HRES）提出最佳投资和运营建议。为此，我们为HRES投资开发了一个模块化的综合分析性能模型，该模型基于可扩展的原子组件模型库，包括可再生资源，例如太阳能和风，电源，电源，电源合同以及可编程客户负载的交换机。绩效模型正式表达了可行性限制和关键绩效指标，包括所有权，环境影响和基础设施弹性的总托，这是投资和运营决策变量的函数。基于绩效模型，我们设计和开发了一个决策引导系统，以实现可行的投资建议，以优化受网络相关的操作约束的关键绩效指标。最后，我们在一个基于市政电力公司的现实世界示例的案例研究中演示了该模型。
混合可再生能源系统中的电能质量问题
* 通讯作者：Ashok Kumar 摘要：由于发达国家和新兴国家城市化和工业化进程的加快，对能源的需求也在稳步增长。目前的能源需求主要依赖于化石燃料，而化石燃料不仅稀缺且在地球表面分布不均，而且还会对环境产生重大影响。另一方面，最纯净的电力是由可再生能源产生的，这些能源似乎在环境中丰富且取之不尽。然而，它们有许多缺点，包括严重依赖外部条件，而外部条件因地而异，因此会影响拟议的设计。本研究考察了影响 HRES 系统可靠性的因素。关键词：HRES、电能质量、太阳能、风能、控制策略 1. 简介
基于微系统的混合可再生能源系统...
混合可再生能源系统 (HRES) 被视为克服某些可再生能源（如太阳能和风能）波动性和随机性的解决方案。将波动的可再生能源与可控能源（如生物质燃料微型热电联产）相结合，构成了可显着减少 CO 2 排放和一次能源消耗的 HRES。本文旨在回顾基于微型热电联产的混合可再生能源系统的研究工作，并提出优化太阳能微型热电联产系统的案例研究。首先，根据原动机技术介绍可再生能源燃料微型热电联产系统：斯特林发动机、有机朗肯循环和光伏热能 (PVT)。根据不同原动机的优点、缺点和市场可用性对其进行评估。接下来，总结了包括太阳能和微型热电联产技术在内的混合可再生能源系统的几项研究工作，并强调了关键发现。最后，介绍了案例研究的结果，以论证系统混合的必要性。结果表明，需要更多关于 HRES 的实验数据以及关于能源管理策略和随机优化模型的研究工作。案例研究的结果显示，最大热可靠性和电可靠性分别为 68% 和 70%。优化的 PVT/电池/热存储系统无法满足案例研究的所有能源需求，但需要支持热源和电力来源。
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。
离网岛屿可再生能源微电网能在没有补贴的情况下持续运行吗？
菲律宾拥有数千个离网岛屿，这些岛屿距离大陆太远，因此接入主电网的成本很高。这些岛屿通常由柴油发电机供电，随着燃料成本不断上涨，这些发电机将需要更多的补贴。混合可再生能源系统 (HRES) 是一种替代能源，对燃料和发电成本的依赖较低。在这项工作中，评估了在菲律宾不同大小的离网岛屿部署 HRES 的财务可持续性。巴通贡岛、拉皮尼甘岛、巴拉巴克岛和锡布延岛被选为案例研究，因为它们的峰值电力需求从巴通贡岛的 4.4 千瓦到锡布延岛的 3.2 兆瓦不等，占该国离网岛屿的很大一部分。这些岛屿上的 HRES 由太阳能光伏、风力涡轮机、锂离子电池和柴油发电机组成，采用内部能源系统建模工具岛屿系统 LCOE 最小算法 (ISLA) 进行建模。然后，在不同电价下计算净现值、内部收益率 (IRR) 和回收期 (PBP) 等盈利指标。大锡布延岛在 0.2 美元/千瓦时电价下已经盈利，与大陆电价相当，这表明可以取消大岛的补贴。11% 的低 IRR 和 13 年的 PBP 可能对私人投资者没有吸引力，但可以通过提高电价来缓解这一问题。然而，其他岛屿仍将需要补贴，因为小巴东贡岛的盈利能力仅为大陆电价的 1.5 倍。这项工作通过提供许多技术经济研究中缺乏的财务见解来鼓励私营部门的参与。此外，这项研究还让公共部门了解到在小型离网岛屿提供能源接入的补贴的必要性。
在最近的高影响力极端事件上验证深度学习天气预报模型
摘要：机器学习的预测准确性（ML）天气预测模型正在迅速改善，导致许多人谈到“天气预报的第二次革命。”有了多种方法正在开发和有限的物理保证，ML模型提供了对这些新兴技术的全面评估的迫切需要。虽然这一需求已被基准数据集完成了部分满足，但它们几乎没有提供有关稀有和有影响力的例外事件或复合冲击指标的信息，因为该模型的准确性可能由于变量之间的依赖而降低了。为了解决这些问题，我们比较了ML天气预测模型（Graphcast，Pangus-Weather和Fourcastnet）和ECMWF在三个案例研究中的高分辨率预测系统（HRES）：2021年西北西北热场，2023年南亚Humid Heatwave，以及2021年North American Winter Storm in 20221。我们发现，ML天气预测模型在局部实现了与创纪录的西北热波上的HRE相似的精度，但是当在时空和时间上汇总时表现不佳。但是，他们预测复合冬季风暴基本上是赌注。我们还强调了HRES和ML模型的误差如何构建该事件的结构差异。ML预测缺乏重要的变量，用于详细评估2023湿热的健康风险。使用可能的替代变量，预测误差显示了ML模型估计的孟加拉国危险水平最高的空间模式。通常，案例研究 - 以影响为中心的驱动，以影响为中心的评估可以补充现有的研究，增加公共信任，并有助于开发可靠的ML天气预测模型。
使用Homer_评论
由于人口增长和工业化的增加，世界能源消耗正在增加。传统的能源无法满足这些要求，以通知其挑战，例如温室气体排放和较高的生命周期成本。可再生能源资源是传统资源来满足不断增长的能源消耗的适当替代方法，尤其是在电力领域。将可再生能源资源与传统化石资源集成，除了储藏外，还会创建混合可再生能源系统（HRESS）。要获得最低投资和运营成本，并满足技术和排放限制，应确定HRES设备的最佳尺寸。最有力的工具之一是由美国国家可再生能源实验室（NREL）开发的电动可再生能源（Homer）软件的混合优化模型。该软件已被世界各地的许多研究人员广泛使用。在本文中介绍了对最新研究的最新研究的审查，这些研究将荷马用于HAR的最佳计划。＆2016 Elsevier Ltd.保留所有权利。
