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挖掘白皮书西门子的微电网juwi
资料来源：微电网网络研讨会（与JUWI），“能源系统的未来是混合动力的 - 采矿的微电网”，以及Juwi的“请蛋糕和食用”，由Roth-Deblon A. https://www.iea.org/data-and-statistics/charts/net-renewable-capacity-capacity-additions-2011-2022
微电网、燃料电池和电池储能系统
美国能源部微电网交流小组将微电网定义为“一组互连负载和分布式能源，位于明确界定的电气边界内，作为电网的单一可控实体。微电网可以连接和断开电网，使其能够以并网或孤岛模式运行。”
含有水力泵的潮汐弹幕的微电网的最佳操作
摘要 - 为了在N沿海和岛屿地区提供所需的负载，可以将潮汐弹幕整合到微电网中。为了从潮汐，潮汐弹幕中产生电力，在海边和储层之间通过装有涡轮机发电的水槽移动水。在操作阶段，产生的潮汐弹幕取决于涡轮机，凹槽和水力泵的数量。因此，为了最大程度地提高潮汐弹幕的产生能量，可以通过启发式优化技术获得最佳数量的涡轮机，凹槽和水泵。由于潮汐水平的变化，潮汐弹幕的产生能力会随着时间而变化。因此，利用了其他可再生资源，例如光伏设备，电池，基于燃料的生成单元和网格连接的微网络模式。在这项研究中，完成了由潮汐弹幕，光伏单元，电池和燃油基生成单元组成的微电网的两阶段最佳操作。在第一阶段，确定与潮汐弹幕有关的最佳数量的涡轮机，凹槽和水泵，以最大程度地提高研究期间的潮汐单位产生的能量。在第二阶段，微电网的剩余负载由光伏设备，电池，基于燃料的生成单元和主网络提供。为此，确定了微电网和主电网之间燃料基植物的产生能力和功率，以最大程度地降低微电网的工作成本。使用粒子群优化方法优化了运营成本，包括基于燃料的生成单位的运营成本，主电网和微电网之间交换功率的成本以及负载减少的惩罚。数值结果列出了不同优化算法，粒子群方法在潮汐弹幕研究方面表现最好。对于经过研究的微电网，潮汐弹幕的最大产生能量为25.052 MWH，微电网的最低工作成本为39868 $。
利用电池储能系统增强关键任务微电网
应用 #3：旋转备用。许多微电网使用多台发电机来满足负载。由于微电网的负载会波动，因此发电机的大小通常以增量方式调整，以满足负载需求的“阶段”。如果总负载较低，则第一阶段的发电机容量启动。当需要额外电力时，第二阶段的发电机容量将启动。这种策略的问题在于，燃气发电机具有首选的效率窗口，以优化效率和燃料消耗。这个“最佳点”通常在 30% 到 40% 左右，因此如果第二台（或第三台）发电机循环开启和关闭，则会降低效率、消耗更多燃料、产生更多排放并造成设备磨损。将 BESS 与发电机结合可确保它在激活另一台发电机之前能够满足额外的边际负载。这有助于将发电机保持在最佳效率窗口内。（见图 7。）
优化微电网管理的热能建模综述
摘要：近年来，由于技术进步、其优势日益得到认可以及成本降低，微电网越来越受欢迎。通过聚集分布式能源资源，微电网可以有效地将可再生能源整合到配电网中并满足最终用户的需求，从而在将现有电网转变为未来智能电网方面发挥关键作用。目前有许多关于微电网的研究和综述。然而，目前的文献中很少讨论最佳微电网管理中的热能建模。为了弥补这一研究空白，本文对热能建模在微电网最佳能源管理中的应用进行了详细的综述。这篇综述首先介绍了微电网的特点。然后，将讨论微电网中现有的热能建模，包括应用冷热电联产 (CCHP) 和热舒适模型来形成虚拟储能系统。分析了微电网能源管理热能建模的当前试验方案，并在最后讨论了一些挑战和未来的研究方向。本文对微电网能源管理中最新的热能建模应用进行了全面的回顾。
具有商业载荷的微电网的跳跃线性二次控制
摘要：由于衰老的电网基础设施和可再生能量的使用增加，微电网（µ网格）已成为有希望的范式。可以合理地期望它们将成为智能电网的基本构建基块之一，因为有效的能源传输和µ网格的协调可以帮助维持区域大规模动力机的稳定性和可靠性。从控制的角度来看，µ网格的关键目标之一是使用本地生成和存储进行负载管理以进行优化的性能。完成此任务可能具有挑战性，尤其是在本地一代在质量和可用性上都无法预测的情况下。本文建议通过制定新的最佳能源管理计划来解决该问题，该计划满足供求的要求。将在以下模型网格中描述的方法作为随机混合动力学系统。跳跃线性理论用于最大化存储和可再生能源的使用，马尔可夫链理论用于模拟基于真实数据的间歇性生成可再生能源的生成。尽管模型本身是相当笼统的，但我们将专注于太阳能，并将相应地定义性能度量。我们将证明在这种情况下，最佳解决方案是具有分段恒定增益的状态反馈定律。的仿真结果以说明这种方法的效果。
社区微电网中能源流的分布式优化调度
随着以可再生能源为主的并网微电网不断发展，其对配电网的负面影响也不容忽视。虽然这一负担由配电系统运营商 (DSO) 承担，但微电网用户可以根据 DSO 的要求提供灵活性，为电网拥塞管理做出贡献，以维持稳定的电网连接。本文使用雅可比交替方向乘数法来优化微电网和电网之间的功率交换，以协助拥塞管理。该算法将优化问题分解为使用拟合 Q 迭代在本地并行解决的子问题。局部优化规划热泵和电池的运行，以提供所需的灵活性。使用来自 30 名住宅产消者的真实数据来评估所提出框架的性能。模拟结果表明，使用拟合 Q 迭代解决子问题会在可接受的计算时间内产生可行的控制策略，同时为电网拥塞管理提供所需的灵活性。
校园微电网中基于电池的能源优化的峰值预测
基于电池的能源存储已成为各种电网能源优化（如调峰和成本套利）的有利技术。电池驱动的调峰优化的一个关键组成部分是峰值预测，即预测一天中需求最大的时段。虽然之前已经有大量关于负荷预测的研究，但我们认为，预测个人消费者或微电网需求高峰期的问题比预测电网规模的负荷更具挑战性。我们提出了一种基于深度学习的峰值预测新模型，该模型可以预测每天需求最高和最低的 k 个小时。我们使用来自 156 栋建筑的真实微电网的两年跟踪来评估我们的方法，并表明它比用于峰值预测的最先进的负荷预测技术高出 11-32%。当用于基于电池的调峰时，我们的模型每年可为该微电网的 4 MWhr 电池节省 496,320 美元。