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使用荷马软件的可持续，可靠和经济能源的微电网配置的创新优化
梅瓦尔大学（Mewar University）与高昂的能源成本捕捉约1kWh，电源不可靠，并且对柴油发动机和电网非常依赖。这种依赖性不仅会升级能源费用，还会导致温室气体排放，加剧气候变化，全球变暖和环境污染。为了减轻这些问题，本研究提出了一项优化的微电网设计，该设计集成了PV太阳能电池板，风力涡轮机，柴油发电机和网格连接，并利用Homer软件进行优化。该软件确定了多种配置，最佳设计通过太阳能PV（每年288,947,670 kWh）组合（每年288,947,670 kWh），风力涡轮机（每年36,825,618 kWH），以及对柴油生成器的最小依据。该系统将在低续签产量期间每年从网格中购买3,827,194 kWh，并在剩余生产中每年售出167,761,193 kWh。此设计的级别的能源成本（LCOE）为0.00146/kWh，投资回报率（ROI）为10.1％，总组件支出为16,207,384美元，涵盖资本投资，运营和维护（O＆M），以及燃料成本。太阳能光伏占年产量的83％，剩余的17％来自电网和风力涡轮机，由于其对可再生能源（RES）的严重依赖，因此该系统具有成本效益和环境友好。全面的可行性，技术，经济和敏感性分析证实了实施该建议系统的生存能力。最终，拟议的微电网设计有望为大学提供可持续，经济且可靠的能源解决方案。
专门针对住宅应用的DC微电网能源管理系统的审查
摘要：化石燃料的快速消耗以及对环境保护需求的越来越多的意识使我们陷入了能源危机。自从过去十年以来，科学家的集体努力就取得了积极的发展。在这方面，正在将可再生能源（RES）部署在电力系统中以满足能源需求。引入了微电网概念（AC，DC），其中分布式能源资源（DER），储能系统（ESS）和负载互连。DC微电网由于其高效率和可靠性性能而受到赞赏。尽管增长了显着的增长，但在网格结构和控制系统方面，DC微电网仍然相对新。在这种情况下，能源管理系统（EMS）对于以安全，可靠和智能的方式最佳使用DER至关重要。因此，本文致力于阐明DC微电网结构，控制结构和EMS。涵盖了有关EMSS角色的广泛文献调查，本文涵盖了与微电网能源管理相关的不同方法和策略。在大小和成本优化方面，更多的注意力集中在DC微电网上的EMS上。对多种优化方法和技术进行了非常简洁的分析，专门针对住宅应用。
引用 Numair M、Mansour D-EA 和 Mokryani G (2020) 提出了一种用于智能微电网有效能源管理的物联网架构。第二代新型英特尔
摘要 — 当前电网面临诸多挑战，因为缺乏有效的能源管理策略，无法将发电量与负荷需求相匹配。这个问题在微电网中变得更加明显，因为微电网的负荷变化明显，发电量主要来自可再生能源，因为它依赖于分布式能源的使用。建设智能微电网比将大型电网转变为智能电网更具经济可行性，因为智能微电网需要大量投资来用智能设备替换旧设备。本文在微电网的不同部分应用物联网 (IoT) 技术，以实现有效的物联网架构，并提出了资产互联网 (IoA) 概念，该概念能够将任何旧资产转变为智能物联网资产。这将允许所有资产有效地连接到基于云的物联网。其作用是对从智能微电网收集的数据进行计算和大数据分析，以向不同的控制器发送有效的能源管理和控制命令。然后，物联网云将发送控制操作来解决微电网的技术问题，例如通过设置预测模型解决能源不匹配问题，通过有效承诺 DER 来提高电能质量，以及通过仅关闭不必要的负载来消除负载削减，这样消费者就不会遭受停电之苦。还讨论了在微电网内各个部分使用物联网的好处。
社区微电网中公平成本分配的集成优化和游戏理论框架
摘要 - 社区微电网中的FAIR成本分配仍然是一个重大挑战，因为多个参与者之间具有不同负载概况，分布式能源资源和存储系统的复杂相互作用。传统的成本分配方法通常无法充分解决参与者贡献和收益的动态性质，从而导致成本分配不平等，并降低了参与者的满意度。本文提出了一个新颖的框架，将多目标优化与合作游戏理论整合在一起，以进行公平有效的微电网操作和成本分配。所提出的方法结合了混合组合线性编程，以最佳资源调度与沙普利价值分析，以进行公平的收益分配，从而确保系统效率和参与者满意度。在六个不同的操作场景中使用现实世界数据对该框架进行了验证，这表明技术和环保性能都有显着改善。结果表明，通过有效的储存集成，太阳能利用率从7.8％降低到62.6％，高峰降低到114.8％，并且每天的合作收益最高为$ 1,801.01。基于沙普利价值的分配实现了平衡的福利成本分配，净头寸在不同的负载类别的范围从-16.0％到 +14.2％，以确保可持续的参与者合作。
在智能网格的背景下，用可再生能源控制AC/DC微电网：包括辅助服务和电动移动性
4控制策略77 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 4.1.1模型简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.2超级隔离器子类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 4.2.1超级隔离器模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.2非最低相位问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.3控制诱导的时间尺度分离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82 4.2.4超级电容器控制应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.2.5零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87 4.2.6参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 4.3电池子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91 4.3.1电池模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。92 4.3.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 4.3.3零动力学分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 94 4.4 PV数组子系统。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 4.4.1 PV数组模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 96 4.4.2反馈线性化。 。 。 。 。 。93 4.3.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 4.4 PV数组子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 4.4.1 PV数组模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97 4.5 DC负载子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.1 DC负载模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。98 4.5.1 DC负载模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.2反向替代控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99 4.5.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 4.6再生制动子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102 4.6.1再生制动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。103 4.6.2再生制动控制应用。。。。。。。。。。。。。。。。。104 4.6.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。105 4.6.4参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 4.7 AC网格连接。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 107 4.7.1 AC网格模型。106 4.7 AC网格连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.1 AC网格模型。107 4.7.1 AC网格模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.4 PLL同步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 4.8系统互连。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.1直流总线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.2分层控制结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112 4.8.3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113 4.8.4稳定性分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113
了解微电网可持续性：系统全面的回顾
摘要：越来越多的研究者开始研究微电网，将其作为解决能源匮乏问题的方法。这些微电网可能是全球能源获取的关键，因为它们具有灵活性、效率和可靠性等诸多优势。尽管微电网具有这些优点，但由于没有明确的共识来解释导致这些故障的原因，因此，微电网仍然难以以可持续和有弹性的方式实施。为此，本文提出了一种新范式，对微电网的运行进行多学科和全面的审查。通过协调微电网固有的不同领域，本综述使人们能够在统一的框架内研究微电网。本文将通过能源、信息、金融和社会领域介绍微电网，以提供系统理解微电网所需的必要元素。每个领域都将介绍其内部元素、架构和重要问题。通过详细阐述微电网的这一新愿景，本文希望能够更深入地了解其系统运行并诊断其长期可持续性。
开发了用于微电网应用的高增益三合会双输出DC-DC转换器S. Patra A，A。Chatterjee A*，K。
本手稿讨论了新的三合会输入双输出（TIDO）高增益DC-DC转换器首选用于微电网应用的有效分析。Tido Converter允许在输入处使用多个可再生能源发电机，并提供具有不同电压级别的双输出端口。Tido转换器具有高压增益，具有双向设施的多个端口，电压降低，当前应力和更好的工作效率。通过稳态分析，相关电压方程和波形详细介绍了所提出的转换器的电路配置。有效分析包括组件应力分析，损失分析和TIDO转换器的比较分析。使用PSIM软件模拟了建议的高增益TIDO DC-DC转换器。结果通过具有高晶粒输出电压的组件来验证各种组件和电流的电压，以有效的稳态工作性能。最后，有效地分析了15.45 kW，1000 V〜500 V 〜500 V DC-DC转换器中的中电压DC（MVDC）分布或混合电动汽车应用。
共享光伏板和储能的智能微电网能源调度：以萨姆索岛巴伦码头为例
本文重点研究了基于模型预测控制 (MPC) 的智能微电网能源调度，该微电网配备不可控（即具有固定功率分布）和可控（即具有灵活和可编程操作）电器、光伏 (PV) 电池板和电池储能系统 (BESS)。所提出的控制策略旨在同时优化规划可控负载、共享资源（即储能系统充电/放电和可再生能源使用）以及与电网的能源交换。控制方案依赖于迭代有限时域在线优化，实施混合整数线性规划能源调度算法，以在随时间变化的能源价格下最大化太阳能自给率和/或最小化从电网购买能源的每日成本。在每个时间步骤中，解决由此产生的优化问题，提供可控负载的最佳运行、从电网购买/向电网出售的最佳能源量以及 BESS 的最佳充电/放电配置。
港口地区微电网的设计、规模和能源管理：综述
摘要：由于气候变化挑战和环境法规的演变，港口越来越重视能源效率和低碳能源系统。因此，必须对港口的众多系统进行技术突破，例如港口起重机、海港车辆或停泊船只的电源。这些方面可能需要在港口地区建立微电网。微电网在大陆和岛屿上得到了广泛的发展，主要用于国内负荷。然而，这些在港口地区仍然很少见。它们在这些地方的发展面临着许多挑战，例如高功率要求、对各种负载的监控和管理、能源政策框架等。此外，建立微电网涉及规模和能源管理的研究，以避免成本过高并验证负载要求。本文提供了与海港地区微电网发展相关的文献调查。首先，列出了港口微电网中的主要组件，然后对涉及规模和能源管理的研究进行了回顾。最后，从本次调查中列出了创新概念和障碍，并对全球海港微电网发展进行了最新回顾。
BOOST：使用序数优化进行微电网规模确定
摘要 — 向可持续能源系统的过渡凸显了微电网中可再生能源高效定型的迫切需求。特别是，设计光伏 (PV) 和电池系统以满足住宅负荷是一项挑战，因为需要在成本、可靠性和环境影响之间进行权衡。虽然之前的研究已经采用了动态规划和启发式技术来确定微电网的大小，但这些方法往往无法平衡计算效率和准确性。在这项工作中，我们提出了 BOOST，即电池-太阳能序数优化定型技术，这是一种用于优化微电网中 PV 和电池组件定型的新颖框架。序数优化能够以计算效率评估潜在设计，同时通过对解决方案进行稳健的排序来保持准确性。为了确定系统在任何给定时间的最佳运行，我们引入了一种混合整数线性规划 (MILP) 方法，该方法比常用的动态规划方法成本更低。我们的数值实验表明，所提出的框架可确定最佳设计，实现低至 8.84 ¢/kWh 的平准化能源成本 (LCOE)，凸显了其在经济高效的微电网设计中的潜力。我们的工作意义重大：BOOST 提供了一种可扩展且准确的方法，可将可再生能源整合到住宅微电网中，同时实现经济和环境目标。索引术语 — 微电网、序数优化、混合整数线性规划、动态规划