微型发电是一种清洁高效的电力供应方式。然而,风能和太阳辐射的不可预测性对满足负载需求和维持微电网 (MG) 稳定运行提出了挑战。本文提出使用群体智能算法对具有净计量补偿策略的混合 MG 系统 (HMGS) 进行建模和优化。使用来自西班牙地区的真实工业和住宅数据,带有通用 ESS 的 HMGS 用于分析四种不同的净计量补偿水平对成本、可再生能源 (RES) 百分比和 LOLP 的影响。此外,还根据 MG 提供的最终 $/kWh 成本评估了两种 ESS,即钛酸锂尖晶石 (Li4Ti5O 12 (LTO)) 和钒氧化还原液流电池 (VRFB) 的性能。结果表明,净计量政策将盈余从 14% 以上减少到 0.5% 以下,并将可再生能源在 MG 中的参与度提高 10% 以上。结果还显示,在年度预测中,与使用不带净计量的 LTO 系统的 MG 相比,使用具有 25% 补偿政策的 VRFB 系统的 MG 可以节省超过 100,000 美元。
缩略词列表 BLR Blue Lake Rancheria CHP 热电联产 CPUC 加州公用事业委员会 DER 分布式能源 DOE 能源部 DOE-OE 能源部电力办公室 EaaS 能源即服务 EDS 能源输送系统 kV 千伏 EPIC 电力计划投资费用 HECO 夏威夷电力公司 HPUC 夏威夷公用事业委员会 ICC 伊利诺伊州商业委员会 ICE 中断成本估算 IOU 投资者所有的公用事业 MEA 马里兰州能源管理局 NARUC 国家监管公用事业委员会协会 NRRI 国家监管研究所 NREL 国家可再生能源实验室 NELHA 夏威夷国家能源实验室管理局 MaaS 微电网即服务 MGS 微电网服务 MW 兆瓦 NASEO 国家州能源官员协会 NWA 非电线替代品 OEMHS 应急管理和国土安全办公室 PCC 公共耦合点 PG&E 太平洋天然气和电力公司 PPA 购电协议 PRS 部分需求服务 PSHQ 公共安全总部 PSPS 公共安全断电 PUC 公用事业委员会RFP 征求建议书 R&D 研究与开发 RD&D 研究、开发和部署 SCE 南加州爱迪生公司 SDG&E 圣地亚哥天然气和电力公司
在电力系统中,运营商应考虑发电机组的最优运行,以适应高效的系统和更清洁的生产。本文考虑了发电资源的年度同步规划和调度,以确定微电网 (MG) 的最优发电资源容量和类型。在所提出的方法中,除了柴油发电机外,微电网的每个母线还纳入了可再生能源 (RES),包括风力涡轮机 (WT) 和光伏系统 (PV)。应用 Kron 的损耗公式计算微电网的功率损耗。考虑了三种不同的负载类别。还分析了消费者的角色对需求响应计划 (DRP) 性能的影响。由于 RES 的随机性会影响可靠性,因此研究了 DRP 对未供应能源 (ENS) 的影响。所提出的多目标模型包括几个相互冲突的目标函数,包括 ENS、污染、DRP 和运营成本。该模型通过 ε 约束方法求解,并采用交易市场算法 (EMA) 进行优化。模拟结果突出了发电资源类型对 MG 的运营成本、污染、可靠性和功率损耗的影响。所提出的方法将产生一个生产更清洁、财务状况改善的系统。由 Elsevier Ltd. 出版。
摘要 —本文研究了插电式混合动力汽车 (PHEV) 的不协调、协调和智能充电对微电网 (MG) 优化运行的影响,并结合了动态线路额定值 (DLR) 安全约束。当配电线路达到最大容量时,DLR 约束(尤其是在孤岛模式下)会影响 MG 馈线的载流量。为了克服任何线路中断或应急情况,智能 PHEV 可用于帮助提高电网安全性。但是,使用 PHEV 会导致更高的功率损耗和馈线过载问题。为了解决这些问题,本文采用了一种重构技术。一种启发式算法(称为基于集体决策的优化算法)用于克服问题的非凸性和非线性。采用无迹变换技术来模拟由太阳辐射、负载需求和天气温度引起的 DLR 不确定性,以及由不同的充电策略、正在充电的 PHEV 数量、充电开始时间和充电持续时间引起的 PHEV 不确定性。此外,设计了一种深度学习门控循环单元技术来预测可再生能源输出,以减轻可再生能源组件中的不确定性。部署了经过修改的 IEEE 33 总线测试网络来评估所提模型的效率和性能。
摘要:随着微电网(MG)的发展,能源管理系统(EMS)得到了确保,以确保MG系统的稳定且经济高效的操作。在本文中,通过利用深厚的增强学习(DRL)技术提出了智能EMS。drl被用作处理MG EMS电池能量存储的最佳调度/放电的计算硬度的有效方法。由于电池充电/放电的最佳决定取决于其连续时间步骤给出的充电状态,因此需要全日制安排以获得最佳解决方案。但是,这增加了EMS的时间复杂性,并将其变成了NP障碍问题。通过将储能系统的充电/放电功率视为控制变量,DRL代理进行了训练,以研究确定性和随机天气情况的最佳能量存储控制方法。这项研究中建议的策略在最小化购买能源的成本方面的效率也从定量的角度显示了通过编程验证和与混合整数编程和启发式遗传算法(GA)的结果进行比较。
摘要 在重组后的电力系统中,可再生能源 (RES) 得到了发展。这些发电机的不确定性降低了电力系统的可靠性和稳定性。电力系统正常运行的频率和电压必须始终保持在标称值内。辅助服务 (AS)、储能系统 (ESS) 和需求响应计划 (DRP) 可以有效解决上述问题。微电网 (MG) 可以通过参与各种市场来提高利润和效率。本文通过考虑 ESS、DRP、部署 AS 的要求以及风能和太阳能生产的不确定性,为 MG 同时参与耦合有功、无功功率和 AS 市场(调节、旋转备用和非旋转备用)提供了最佳调度。能力图;数学方程用于对发电机组的有功和无功功率进行建模。本文中的风险管理是通过条件风险价值 (CVaR) 方法进行的,概率分布函数 (PDF) 用于对风速和太阳辐射的不确定性进行建模。 ERCOT(德克萨斯州电力可靠性委员会)市场是用真实世界的数据模拟的。
首字母缩略词清单Blr Blu Blu Blue Lake Rancheria CHP结合了热量和电力CPUC加利福尼亚公共业公用事业委员会DER分发能源部能源部DOE Energy Doe-oe Enigity of Electricity Electricity Election e eaas Enecome-aas-Service-Service-Service KV KILOVOLT KV KILOVOLT MEA Maryland Energy Administration NARUC National Association of Regulatory Utility Commissioners NRRI National Regulatory Research Institute NREL National Renewable Energy Laboratory NELHA National Energy Laboratory of Hawaii Authority MaaS Microgrid-as-a-Service MGS microgrid service MW megawatt NASEO National Association of State Energy Officials NWA non-wires alternative OEMHS Office of Emergency Management and Homeland Security PCC point of common coupling PG&E太平洋天然气与电力PPA电力购买协议PRS PORTSIAL SERVIES服务PSHQ公共安全总部PSPS PSPS公共安全关闭PUC公用事业委员会RFP RFP要求提案R&D Reseant RD&D RD&D RD&D研究,开发与部署,SCE SESTOR SCE南加州Edison Sdg&E Sanivo&E Sanivo&E Electric and Electric and Electric and Electric and Electric and Div>
摘要 - 本文提出了一种新颖的方法,将深钢筋学习(DRL)与常规的虚拟同步发电机(VSG)集成在一起,以解决微网(MG)控制的双重目标;频率调节和精确的主动功率共享。mgs通常由多个基于逆变器的分布式生成剂(IBDG)组成,这些生物(IBDG)通过不同的线阻抗并行连接。VSG的常规活动电源循环(APL)遇到明显的稳态频率误差,因为岛岛操作期间的负载增加/减小。为了减轻此问题,将次级控制器(如比例积分(PI)控制)添加到APL中以调节IBDGS的频率。但是,当每个IBDG连接馈线的阻抗值不匹配时,PI控制会损害功率共享功能。为了消除频率错误并同时实现准确的功率共享,本研究采用了基于DRL的策略。代理商从微电网中的每个IBDG收集状态信息作为输入,并使用制定的奖励功能同时满足这两个目标。在MATLAB/SIMULINK设计的两连电微电网系统中证明了受过训练的代理的性能,并与传统方法进行了比较。
传统电力系统正在经历一场重大革命,这场革命的主要驱动力是绿色转型和数字化。本文利用数字化带来的创新,为住宅交流/直流微电网 (MG) 提出了一种先进的系统级 EMS。所提出的 EMS 支持绿色转型,因为它是为包括可再生能源 (RES)、电池和电动汽车的 MG 而设计的。此外,还自动提取了住宅用户的用电行为,以创建更灵活的 MG。部署了深度学习支持的非侵入式负载监控 (NILM) 算法来分析和分解 MG 中每个家庭的聚合消费信号。设计了一个两级 EMS,使用优化、预测和 NILM 模块来协调家庭和 MG 组件。所提出的系统级 EMS 已在实验室环境中进行了实时测试。实验考虑了不同的优化周期,并证明了所提出的 EMS 对不同优化范围的有效性。以调峰策略为基准,提出的24小时EMS可将住宅MG日常运行成本降低12.36%。
将肾上腺素注射到 1.0 mg/mL 水溶液中(1:1000 稀释) 使用预先量好的或预充的注射器或自动注射器在大腿中外侧肌肉注射 0.3 mg 剂量 如果使用其他肾上腺素制剂,建议剂量为 0.01 mg/kg,成人剂量从 0.3 mg 到最大剂量 0.5 mg。 如果在等待快速反应/EMS 到达时没有反应或反应不足,则可以在短短 5 分钟内重复一次肾上腺素剂量。 如需任何额外剂量,请从有资质的医疗服务提供者那里寻求口头医嘱。这些常规医嘱不涵盖 2 次以上的肾上腺素剂量。 可选治疗:可以给予一剂口服 H1 抗组胺药以缓解瘙痒和荨麻疹(荨麻疹)。这些药物不能缓解上呼吸道或下呼吸道阻塞、低血压或休克。一线治疗是肾上腺素。仅在气道和/或吞咽不受影响时使用。一次口服 50 毫克苯海拉明 (Benadryl) 3. 密切监测患者,直到 EMS 到达。如有必要,进行心肺复苏术 (CPR),并保持气道通畅。除非患者呼吸困难,否则让患者保持卧位(平躺)。如果呼吸困难,可以抬高患者的头部,前提是血压足以防止失去意识。如果血压低,抬高双腿。每 5 分钟监测一次血压和脉搏