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考虑激励政策的可再生能源微电网技术经济分析
摘要：为了应对日益增长的能源需求、高水平的温室气体 (GHG) 排放、能源损失以及传统能源资源的枯竭，世界各地都在提倡基于可再生能源的微电网 (MG)。然而，微电网的高投资成本以及向主电网出售能源的低价格是伊朗等发展中国家实现微电网的两大挑战。因此，政府应该制定一些激励政策来吸引投资者对微电网的关注。本文旨在制定一个考虑激励政策的可再生能源微电网最佳规划框架。为了研究激励政策对规划制定的影响，在伊朗的一个试点系统中引入了三种不同的政策。在两种不同情况下，获得政府激励的可再生能源在微电网中的最低渗透率分别定义为 20% 和 40%。结果表明，提出的激励政策降低了微电网的总净现值成本 (NPC) 和二氧化碳 (CO 2 ) 排放量。与基准方案（采用激励政策）相比，最大 NPC 和 CO 2 减排量分别为 22.87% 和 56.13%。使用电力可再生能源混合优化模型 (HOMER) 软件进行模拟。
多微电网：架构和运行及控制策略回顾
摘要：通过将多个微电网 (MG) 互连并形成多微电网 (MMG) 系统，可以缓解单个微电网 (MG) 的若干问题，例如电压和频率波动，这些问题主要由于可再生能源 (RES) 发电的间歇性而引起。MMG 系统可提高电力系统的可靠性和弹性，提高 RES 的利用率，并为消费者提供具有成本效益的电力。本文全面回顾了 MMG 领域的研究，总结了文献中提出的不同运营目标和约束，以实现 MMG 的高效运行。此外，还讨论了可以将 MG 互连以形成 MMG 系统的不同 MMG 架构及其特性。本文还对集中式、分散式、分布式和分层结构中 MMG 的运行和控制的不同控制策略和运营管理方法进行了最新回顾。还介绍了 MMG 系统中不同不确定性来源的分类以及提出的不确定性处理策略。最后，本文补充讨论了MMG系统的主要开放问题和未来研究方向。
对微电网优化的综述，使用元热门技术：范围，趋势和建议
微电网（MGS）使用可再生能源来满足对消费者需求和技术进步不断增长的能源需求的增长。他们使用分布式能源资源独立用作小规模的能源网络。但是，可再生能源和功率差的间歇性是必不可少的操作问题，必须减轻改善MG的性能。为了应对这些挑战，研究人员引入了MGS的启发式优化机制。然而，本地的最小值以及无法找到全球启发式方法的最小值，在非线性和非convex优化方面造成了错误，在处理MG的几个操作方面时，挑战构成了挑战，例如能源管理优化，成本效益的调度，可靠性，存储能力，存储量，网络攻击最小化以及网格最小化和网格整合。这些挑战通过增加存储容量的管理，成本最小化，可靠性保证和可再生资源的平衡来影响MG的绩效，从而加速了对元神灵优化算法（MHOAS）的需求。本文介绍了MHOAS的最新评论及其在改善MGS运营绩效中的作用。首先，讨论了MG优化的基础知识，以探索MG网络中MHOAS的范围，必需品和机会。其次，描述了MG结构域中的几个MHOA，并总结了MG技术经济分析，负载预测，弹性提高，控制操作，故障诊断和能量管理的最新趋势。摘要表明，在这些领域的研究中，近25％的研究利用了粒子群优化方法，而遗传和灰狼算法分别被近10％和5％的本文研究，分别用于优化MG的性能。该结果总结了MHOA提出了一种系统不合稳定的优化方法，为增强未来MG的有效性提供了新的途径。最后，我们强调了在将MHOAS整合到MGS中时出现的一些挑战，有可能激励研究人员在该领域进行进一步的研究。
整合社区能源存储以实现拥堵管理和能源成本优化：TLBO 解决方案
近年来，主动配电系统比过去更容易出现拥塞。在这方面，文献中研究了不同的拥塞管理机制。采用能源存储系统 (ESS) 共享框架来应对分布式能源 (DER) 的长回报期和高投资成本，可以为缓解拥塞带来有希望的解决方案。本文提出了一种利用社区能源存储 (CES) 同时进行能源成本优化和拥塞管理的框架。作为一个案例研究，考虑了配电系统中连接到四个微电网 (MG) 的 CES。共享存储系统通过使用启发式优化算法（特别是基于教学的优化 (TLBO) 算法）优化电池的运行，使 MG 能够降低能源成本。同时，配电系统运营商 (DSO) 利用共享存储从 CES 管理器购买充电电力来缓解拥塞。在所提出的方法中，DSO 为 CES 充电的电力支付溢价，超过拥堵时段的现行电价。此外，为了管理由负载变化和间歇性可再生能源 (RES) 引起的不确定性，本研究采用了蒙特卡罗模拟。通过全面的模拟和分析，所提出的方法证明了 CES 作为配电系统中拥堵管理和运营成本优化的有效工具的潜力，并为 MG 和 DSO 带来经济效益。
与可再生能源整合的环境和经济派遣的明智优化
摘要 - 近年来，由于其在不同的时间间隔内有效管理分布式生成（DG）的能力，对微电网（MG）的最佳调度方法（MG）的关注已加剧。风能和太阳能等可再生能源的间歇性质对MG内的经济调度构成了重大挑战，因为它们的不可预测性使能源之间的协调复杂化。本文考虑了MGS中多目标最佳调度的新颖，全面的框架，考虑到生态和经济因素。框架集成了各种生成单元，包括光伏（PV）系统，风力涡轮机（WT），微涡轮机（MT），燃料电池（FC）和电池存储（BT）系统。为了解决平衡多个目标的复杂性和可再生能源的随机性质，该研究旨在制定可行的多目标最佳调度策略，从而通过使其更快，更稳定和更有效地收敛来改善MG操作。高级优化技术，尤其是智能算法，在强大的模拟环境中用于应对挑战。该研究开发并部分测试了一个数学模型，以进行多个客观最佳调度，从而促进动态参数计算，以确保尽管有可再生能源复杂性，但仍确保有效的系统操作。这项研究证明了使用智能优化进行高效，可持续的MG调度系统的潜力，为未来的实验实现和完善提供了见解。
培养未来的高级枪手
主炮手课程中有相当多的变化，这将有助于为艾布拉姆斯和布雷德利平台生产更多的机枪。主炮手共同核心课程将于 2024 年 10 月关闭，届时我们将开设纯 AMG/BMG 独立课程。AMG/BMG 课程先决条件将重新建立并执行。随着 MOS 19C 的实施，装甲学校将与其他支持者合作，确保适当调整单位授权（尤其是布雷德利主炮手）。最后，装甲学校将提出一个常设操作程序 (SOP)，用于识别、培训和选择参加 AMG/BMG 课程的候选人。该标准操作程序将要求第三军、拥有 ABCT 的师和装甲学校共同努力，确保尽早确定未来的 MG 并在单位级别进行标准训练，并选出最优秀的士兵参加 AMG/BMG 课程。
基于区块链的随机能量管理，考虑激励价格
摘要 - 将大分布网格分解为互连的微电网（MG）可以潜在地增强电力系统的效率，可持续性，弹性和可靠性。但是，整个网络中的能源管理将更加复杂和具有挑战性。本文为基于区块链技术的互连MGS开发了一个新颖的能源管理框架。利用区块链技术可以潜在地提高系统安全性，还可以降低系统风险，减少财务欺诈并降低运营成本。首先定义优先级列表，以进入相互联系的MGS内的有效的能源折衷。此外，提出了内置合同，为从一个亚mg购买更多电力的一方提供价格折扣。还建立了基于无意义转换技术的随机框架，以管理与可再生能源的小时负载需求和输出功率相关的不确定性。所提出的模型被形成为混合企业线性编程问题，并通过基于区块链的能量/功率管理算法解决。案例研究包括住宅，工业和商业MG，即三个住宅，一个商业和一个关键负荷（医院）。类似结果表明，提出的模型的效率和有效性很高，并验证了其经济和可靠性的优点。
改编在现实世界分布式能源系统操作
由于预期的行业和运输快速电气化以及人口不断增长，最近的预测显示到2050年的电力需求显着增加，例如，新西兰的10–60 TWH [1]，全球约50％，达到45万亿千万千万千万的小时（kwh）[2]。可再生能源将在全球电力发电中发挥重要作用，到2050年，约有50％的总需求[2]。当前的集中基础设施将无法满足这一需求，建造新的发电厂以及相关的传输和分配线是昂贵且不可持续的。另外，“。。。传统的电网网络由于使用了许多分布式世代时的控制和保护而被过时了。因此，需要替代可持续的智能技术来满足未来的能源需求。微电网（MG）技术可以通过替代传统的电力网络来应对能源需求的增加，同时解决源于电力系统快速增长的可靠性的需求[3]。近年来，MGS物理成分的技术已经成熟，包括光伏系统（PV），天然气燃料燃烧涡轮机，燃料电池和电池，以及将MGS整合到能量系统中的好处[3，4]。采用分布式可再生能源系统（DRES）是实现可再生发电的政府目标的潜在转换解决方案。DRES使用分布式的微型太阳能和风能产生零排放的当地能量需求。但是，关于微观的科学知识差距
（28700）信息技术学士学位：4年学习计划
第二年秋季 (16) 第二年春季 (16) MATH 2110 离散结构 (3) MATH 2526 应用统计学 (3) CPS 2231 计算机编程 (4) CPS 2240 IT 数据结构 (3) TECH 2920 计算机系统 (3) TECH 2520 网络技术 (3) ENG 2403 世界文学 (3) COMM 3590 商务与职业沟通 (3) GE 2024 研究与技术 (3) MGS 2030 管理学原理 (3) TECH 2010 职业教育 (1) - 自由选修课 #2 实习、暑期课程或暑期研究