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微电网激励计划 (MIP) 手册
必要时，微电网可以成为独立的能源，并在大型电网发生断电时独立供电。断电可能是计划内或计划外的，发生断电的原因多种多样，包括恶劣天气、野火、公共安全断电 (PSPS) 或其他安全或可靠性原因。当微电网在断电期间与大型电网断开连接时，它会保持通电状态。1 这称为孤岛模式。但是，大多数时候，微电网都处于蓝天模式。在这种情况下，大型电网在正常条件下运行，如果微电网边界内的资源在蓝天条件下被授权与电网互连，它们可以与电网并行发电和储存能源，并参与区域能源市场。
用电池和超级电容器混合系统优化微电网效率
摘要。微电网是小型网络，由几种可再生能源组成，例如风光，阳光，地热，生物能源，水等。，但是该系统的缺点是在波动的力量，当源在一定时间不会产生功率时。因此，当源无法提供足够的负载时，需要电源媒体（例如电池和超级电容器）来保持意外情况。这项研究的目的是对使用电池添加超级电容器并在没有超级电容器的情况下比较电池存储介质的效果。从研究的结果中发现，超级电容器的添加可以将电池稳定性从50％的充电状态（SOC）降低到47％，然后开始时，它在1秒时将其增长了50％，并且可以将其他充电设置为我们的喜好。如果电池存储介质没有超级电容器，则电池充电往往会从50％下降，并且继续下降而没有任何增加。因此可以得出结论，加上超级电容器能够维持微电网系统中电池的性能。1简介微电网是由许多分散能源组成的小型独立电源系统。将可再生能源整合到当前电网中是一个明智的举动，因为它由电荷和存储设备组成[1]。通过微电网将风和太阳能整合到分布网络中，被广泛认为是使用环境可再生能源的成功策略。然而，微电网的大小很小，自我调节的能力较差。因此，由于主动功率和电压稳定性的平衡[1] [13]非常容易受到风与太阳能输出功率的变化以及用户能源需求的变化，因此必须解决微电网操作的关键问题。为了克服电力供应和负载的波动，现在正在开发储能技术。一种智能解决方案是将不同类型的储能存储的优点结合到一个混合系统中。结合了一包超级电容器和锂离子电池包的配置，能够覆盖每种存储的弱点，同时利用两种互补的优势[2] [14]。超级电容器为应对瞬时负载变化提供了即时功率，而锂离子电池则存储了大量能量以进行长期备份。因此，该混合系统可以是将波动可再生能源整合到电网中的可靠解决方案[2] [3]。此外，还将模拟单个能量存储（电池），以查看与双/混合能源存储的比较。提出的解决方案是通过应用杂交概念来提高系统效率，
Schneider Electric启动用于微电网的多合一电池存储系统（BESS）•维护最高，最严格的安全标准，
Schneider Electry推出了微电网的多合一电池能量存储系统（BES）•维护最高，最严格的安全标准，BES将在世界各地的各个市场中提供法国Rueil-Malmaison的各个市场，2024年4月26日，施耐德电气公司 - 施耐德电气公司（Schneider Electric可扩展，体系结构。bess是由Schneider Electry的控件，优化，电气分配以及世界知名的数字和现场服务驱动的完全集成的微电网解决方案的基础。气候危机和地缘政治张力意味着今天不能保证能源安全。可以通过确保快速，有效，安全地访问和存储各种现场能源的访问和存储来提高韧性。作为微电网系统不可或缺的一部分，Bess捕获了来自不同来源的能量，积累了该能量，并将其存储在可充电电池中，以供以后使用。电池能源存储是唯一可以使客户能源使用案例的分布式能源资源（DER），包括弹性，降低需求充电，服务，可再生自我消耗，电能的脱碳以及可变的生成平滑。“可靠的能源供应不能理所当然。拥有超过二十年的电力转换和电池专业知识，存储是施耐德电气主张的核心。现在，我们很自豪地引入了一种经过彻底设计和测试的解决方案。“我们的目的是将这种基石技术交付给市场，以使多种用例以弹性，可持续性和能源成本节省。，我们通过使我们的本地专家合作伙伴提供安全兼容的系统来为微电网行业提供更大的需求侧灵活性。”由电池模块，电池架，电池管理系统，电源转换单元和控制器组成，BES已经过测试和验证，可作为Schneider Electric的Microgrid Systems作为不可或缺的组件。它也已完全集成到软件套件中，其中包括生态式微电网操作和Ecostruxure Microgrid Advisor。具有定义的商业参考和选项，选择包括配置和高级安全控制，bess最小化能源成本并提供以下功能：
微电网设计综合指南：应用和...
摘要。如今，追求独立于集中生产的能源系统变得越来越必要，取而代之的是利用可再生能源等分散资源并迅速响应本地需求，微电网就是一个典型例子。微电网的概念为传统电网系统带来的挑战提供了一个有希望的解决方案，具有弹性、可持续性和效率。尽管人们对微电网的兴趣日益浓厚，但要充分发挥其潜力，需要深入了解其多样化的结构和设计考虑因素。本文通过彻底探索各种研究的微电网结构、进行定性评估以辨别其优缺点，并最终提出一个在现实场景中设计和实施微电网的强大框架，为现有的知识体系做出了贡献。通过对案例研究的分析，本研究旨在阐明利用微电网满足现代社会能源需求同时促进可持续性和弹性的最有效策略。
微电网能源管理解决方案
nEMS 旨在加快预防性维护计划的上市时间。从多个站点的类似设备收集数据，以了解设备行为模式并识别性能下降。nEMS 应用机器学习和大数据挖掘算法来预测设备健康状况并在恶劣条件下安排维护。
可再生微电网中故障检测的机器学习方法
摘要。本文介绍了机器学习技术的新颖使用，以识别分散能源系统领域内可再生微电网中的故障。该研究研究了机器学习模型在识别动态和可变微电网环境中异常的有效性。它利用一个综合数据集，其中包括太阳能，风能和水力发电，能源存储状态和故障指示器等参数。调查表明，与常规的基于规则的方法相比，在识别故障的识别优势方面具有94％的精度，这表明了机器学习的优越性，该方法的准确率为80％。精确度和召回措施强调了机器学习模型的均衡性能，降低了误报和假否定性，并保证了精确的问题检测。断层对微电网效率的影响大大降低，在断层情况下仅记录了2％，这表明模型维持有效的能量供应的能力。一项比较研究表明，与常规技术相比，准确性提高了14％，强调了自适应和数据驱动方法在识别复杂的断层模式方面的益处。灵敏度研究验证了机器学习模型的弹性，证明了它们适应不同设置的能力。模型的实际应用通过模拟
波利哥泉氢能存储系统面向 H2 驱动的 100% 可再生微电网
– 公用事业技术经济分析不考虑氢资产。目标是包括用于社区技术经济分析的更新氢资产模型。 – 综合氢资产规模要求以实现特定社区弹性目标。 – 开发硬件在环 (HIL) 设置并演示微电网控制器操作以实现社区弹性目标。
独立微电网设计和优化软件工具评估 2024
文献中报道了各种支持微电网初始定型和分析的公开软件工具（无论是免费还是付费）。然而，问题是：它们真的用于定型和优化吗？如果是，那么应该使用哪一个？如果有多个类似的工具可用，它们是否会对相同的输入产生类似的结果？如果结果相似，哪个工具提供的结果与测量数据更一致？这些是用户在选择用于预设计和优化 SM（使用单个或多个能源）的软件工具时常见的问题。在此背景下，本报告试图回答这些问题，以帮助工程师、设计师和规划人员在设计和优化 SM 的初始阶段根据他们的要求选择合适的软件工具。