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考虑到电力系统开发计划的余额可靠性
[3，4，6等]和外国出版物[5等]通过BR的概率指标，给定的建议最充分满足： - 功率不足（J d）发生的整体概率或EPS领土区域中的缺失（ρ）； - 平均每年电力不足的天数（负载预期损失-Lole [5]）; - 平均每年的小时容量赤字数量（负载小时损失-LOLH [5]）。确定在我们国家和国外开发的模型中BR的概率指标是通过对由戒断生成设备引起的随机生成能力的随机状态进行建模，该状态是在负载变化的一定时间间隔内进行紧急维修的。在我国，在密歇根州2003年，建模是在12月一天的每日时间表进行的24步，其延长至一年中的所有工作日（250）[1，4，7]。在北美，对365个每日载荷值的最大值进行建模以获得BR Lole指标。目前，在确定BR J D指示器以及确定欧洲BR LOLH指示器时，对所有8760个小时负载变化的间隔进行了建模[2，8]。
在微电网中的各种监管框架下，电池储能系统和可靠性分析的最佳尺寸
电池储能系统（BES）与微电网（MG）的集成对于提高可再生能源（RES）集成的依赖能力和灵活性至关重要。但是，可靠性和监管政策是影响MG在市场上最佳运行的关键因素。这项研究旨在通过评估其在不同的监管框架下的性能，即馈电关税（fit），净计量（NM）和储能激励（ESI）来提高与RES和BES的MGS的可靠性。此外，动态拟合（D-FIT）框架也被用来提高MG的可靠性。人造蜜蜂菌落优化算法用于优化每种监管政策的BES大小，以最大程度地减少MG的总成本。每个策略都是根据问题中的特定约束来制定的。随后，为每个优化解决方案计算了负载期望损失（LOLE）和未提供的预期能量（EEN）的可靠性指标。此外，我们将动态热等级（DTR）系统集成到了我们提出的模型中，重点是系统组件评级的安全增强。研究发现，D拟合和标准拟合框架提供了最佳的可靠性水平，而ESI政策下的可靠性提高并不重要，因为MG的大部分需求都是由主要网格提供的。此外，研究表明，Eens的改善高于Lole，这表明安装BES会减少能量损失，而不是中断小时的数量。d-fit框架对两个可靠性指数都有重大的积极影响，与其他对Eens产生更大影响的框架不同。此外，与静态热等级（STR）系统相比，当考虑DTR系统时，我们已经注意到可靠性指数的次级稳定性提高。
2024 年夏季负荷和资源评估
CAISO 对预计 2024 年夏季资源组合的概率评估 2 基于加州公用事业委员会 (CPUC) 于 2024 年 2 月通过的首选系统计划 (PSP)，并根据当前预期进行调整，结果显示预计不会出现容量短缺。 概率评估衡量的是采取紧急措施的可能性，而不是实际的稳定负荷损失。 临近 2024 年夏季，CAISO 预计将有 2,550 MW 3 的盈余，以满足“每 10 年一天的负荷损失预期”（“1-in-10 LOLE”）的规划目标。 4 这与 CPUC 的分析在方向上一致，该分析模拟了 2024 年的盈余情况。 5 概率分析考虑了合理的历史趋势和历史；它没有考虑极端和紧急事件。
2024 年区域资源评估
资源扩展支持 RRA 的另外两个部分。第一部分是资源充足性分析，它评估成员和州为实现其政策目标可能选择构建的资源组合是否足以满足 10 年内 1 天的负荷损失预期 (LOLE) 目标，这是电力行业常用的标准。该分析还评估了随着成员越来越多地用间歇性可再生能源和储能取代传统资源以实现其政策目标，该地区的季节性和昼夜风险状况可能如何变化。第二个部分是灵活性评估，它评估不确定性和预期变化源如何增加电网的运营复杂性，延长系统压力期，并推动对更大的系统灵活性（例如可调度的快速爬坡资源）的需求。
储能和可再生能源降额因素
下图显示了 y 轴上较短持续时间存储降额系数（0.5 小时、1 小时和 2 小时）与 x 轴上 0.5 小时至 2 小时持续时间内预计的总安装容量之间的关系（拟合了对数曲线以说明一般拟合度），来自之前的 ECR。出现这种趋势的原因是，当安装更多较短持续时间容量时，3 小时 LOLE 的压力事件分布会转向较长事件，因为使用短持续时间存储容量可以避免更多较短事件。请注意，如果较长持续时间（例如 4-12 小时）被归类为持续时间受限，也会受到此趋势的影响（见下一张幻灯片）。
技术附录：RRA假设和方法论
基础和资源评估模型的综合结果用于进行两种类型的分析。第一个是灵活性评估，以检查该区域的灵活性需求，鉴于天气依赖性可再生能源（例如风能和太阳能）的能力增加。该分析将调查风险，鉴于将来的变异性和不确定性增加，以及变化的昼夜和季节性模式。第二是资源充足性分析，以检查未来一代产品组合是否足以满足已建立的负载期望（LOLE）要求。该分析研究了负载风险损失的驱动因素，并估计了各种资源类型的季节能力贡献。RRA使用带有反馈循环的迭代过程将关键结果和对下一个迭代进行建模。
波多黎各电力局审查
能源局于 2024 年 5 月 17 日发布了一项决议和命令 (5 月 17 日 R&O)，命令 LUMA 提交对第三个 2024 年综合资源计划 (2024 IRP) 预先提交信息请求 (RFI) 的回复。LUMA 特此遵守并提交对 5 月 17 日 R&O 附件 A 的回复，该回复回答了以下问题：1) PLEXOS® 建模涉及 a. 旧机组的容量；b. 强制和计划停机；c. 发电机组；d. 发电资源；2) FEMA 紧急发电；3) 发电计划的改进；4) LOLE 目标风险措施；5) 核心负荷和负荷修正器（存储、DPV）；6) “更多土地”情景下的 LCOE 太阳能资源。
区域风有效承载能力研究...
根据 CPUC 决定 D.20-06-031 和 D.21-06-029，本报告讨论了能源部门 2024 年区域风能有效负荷承载能力 (ELCC) 研究的假设和结果，以供各方评论和 CPUC 考虑。本报告旨在遵守 D.21-06-029 的第 15 条命令：“能源部门被指示为 2022 年的 ELCC 更新制定风能资源的区域有效负荷承载能力 (ELCC) 值，以符合 2023 年的资源充足性合规年。”能源部门研究了 2024 年资源充足性 (RA) 合规年份，而不是 2023 年，以利用和巩固 2022 年 2 月 18 日报告中包含的工作，该报告题为“2024 年负荷损失预期 (LOLE) 和有效负荷承载能力研究结果”，在资源充足性程序 R.21-10-002 中发布以征求当事人意见。1
欧洲资源充足评估2023 Edition
在ERAA 2023年报告中描述的奥地利的充分指标显示，在两个方案A和B.在两种情况下，中期地平线的平均lole值均低于1H（直至2030年），而目标年度为2033年的较高值（场景A的1.44h，场景b的2.69h）。这些结果表明，尽管RES容量的内部增长（主要是太阳能光伏和风能陆上）和关键战略水力发电项目的调试，但预期的电力需求的快速增长以及加热和运输部门的普遍电气化可以构成重大挑战，以维持所需的家庭安全供应水平。为评估电动汽车和热泵的渗透，进行了临时科学工作，这有助于确定驱动因素增长的电动迁移和供暖/冷却，并完善电力需求预测中相应的小时剖面。系统的弹性需要通过灵活的资源的不断增长来支持。目前在奥地利没有具有法律约束力的可靠性标准（RS）。尽管如此，我们看到有必要密切监视国内资源的可用性，以确保在中期，尤其是长期观点的奥地利资源充足性。此外，在2023年ERA 2023输入数据中，所有部门的电气化开发并未完全捕获，因此将在未来的充足性评估中对其进行密切监控和调查。实际上，在方案A和B的情况下，p95负载持续时间损失（LLD）的损失值分别增加至2033年，每年增加14h/年，显示出某些极端但可能的情况的高影响，以及相对于户外温度剖面的峰值载荷的敏感性提高。apg（奥地利电力TSO）打算继续监控国家是否适当的水平，以提供TSO和国家主要利益相关者对国内充分指标的量身定制和互补的见解，除了ERA 2023年ERA 2023年报告的报告外，特别是考虑到奥地利电力系统的特征，这是不适合ERA的特征。其中包括但不限于（i）复杂的水电存储系统的精确建模，（ii）内部高压传输网格的特异性，（iii）对可用容量，需求和其他关键输入数据的其他敏感性和方案。
清洁能源电网的资源充足性
需要澄清的是，资源充足性分析只是衡量电力系统无法满足负荷的风险。它可以量化短缺事件发生的可能性及其严重程度，但它本身并不能确定所需资源的数量或特征。要确定需求，资源充足性分析（以没有足够资源满足负荷的概率来衡量）必须转化为容量需求。在许多司法管辖区，这是通过计划储备裕度 (PRM) 来实现的，它量化了相对于峰值负荷的剩余容量 (MW)，以满足 10 天 LOLE 目标所需的剩余容量，是用于确定总系统需求的指标。由于不同的资源具有不同的运行特性和可用性，因此需要确定每种资源对 PRM 的估计贡献。我们称贡献认证指标为“容量值”，通常以“容量值”来衡量。