XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOPF
2024 年圣诞市场
降临节市场 Grafenwöhr 2024 年 12 月 7 日 菲尔塞克 / Burg Dagestein 圣诞市场 2024 年 12 月 7 日 魏登历史圣诞市场 2024 年 11 月 28 日至 12 月 23 日 安贝格圣诞市场 2024 年 11 月 28 日至 12 月 23 日 拜罗伊特圣诞市场 2024 年 11 月 25 日至 12 月 23 日 自由圣诞市场 2024 年 11 月 30 日 埃申巴赫降临节市场 2024 年 12 月 1 日 Sorghof 圣诞市场 2024 年 12 月 21 日 Wildenreuther Adventszauber、Erbendorf 2024 年 11 月 30 日和 12 月 1 日 Kemnather Wintergarten 2024 年 11 月 28 日至 12 月 21 日（仅限周四至周六） 霍恩费尔斯地区贝拉茨豪森 2024 年 12 月 7 日和 8 日 迪特富特圣诞市场 2024 年 12 月 12 日至 12 月 15 日 卡斯特尔降临节市场 2024 年 12 月 7 日和 8 日 吕普堡堡圣诞市场 2024 年 12 月 7 日和 8 日 新市场圣诞市场 2024 年 11 月 28 日至 12 月 23 日 帕尔斯贝格城堡圣诞市场 2024 年 11 月 23 日至 24 日和 11 月 28 日至 12 月 1 日 费尔堡圣诞市场 2024 年 12 月 14 日和 15 日 雷根斯堡圣诞市场 2024 年 11 月 25 日至 12 月 23 日 加尔米施地区
使用基于 MPC 的关键服务恢复实现配电系统的弹性运行：预印本
摘要 -- 配电系统更容易发生中断，并导致大多数电力系统停电。我们提出了一种服务恢复技术，用于在极端事件触发的变电站停电后恢复系统服务（电力输送）。所提出的技术考虑了控制配电系统分布式能源 (DER) 的问题，目标是在满足网络流量和电压约束的同时实现最大负载恢复。该问题被表述为模型预测控制 (MPC)，其中采用线性化最优功率流 (OPF) 模型来描述网络。该公式通过增加 DER 的储备产品来增强，以确保随着时间的推移单调地恢复负载。我们考虑了集成了风能、太阳能、微型涡轮机和储能设备的 IEEE 13 总线测试馈线进行模拟。我们证明了所设计的技术在单调恢复系统负载方面的有效性，而不会切断先前恢复的负载。我们还展示了 DER 的功率和储备产品的共同优化对服务恢复的好处。此外，还展示了该技术在调节节点电压和减少可再生能源削减方面的能力。
量子计算在电力系统中的应用
由于不断扩张，当前的互联电力系统是地球上最大、最复杂的人造动态系统。这些庞大的系统具有高度的非线性，在空间和时间上表现出多尺度行为。此外，由于可再生能源的整合，电力系统的随机性和不确定性越来越强。日益增加的复杂性使得分析电力系统中的一系列相关问题变得越来越困难。这里，我们提供了一些典型的例子。暂态稳定评估（TSA）是确保当今庞大电网安全的关键技术，高度的非线性使得电力系统的暂态稳定性分析变得越来越困难。最优潮流（OPF）是能源行业的一个重要的优化问题，它用于系统规划、确定日前市场的价格以及有效分配一天中的发电能力。潮流方程的约束使得OPF问题非凸且难以求解。机组组合（UC）是电力系统调度中一个非常重要的优化问题，它可以建模为NP难混合整数非线性规划。还有与电力系统分析相关的其他问题，例如经济调度、静态稳定性等。一般而言，由于电力系统规模和复杂性的增加，所有上述问题对于传统计算范式来说都变得越来越困难。研究人员正在尝试寻找其他更有效的计算范式来解决这些多方面的问题。随着量子硬件的发展，量子计算作为一种有前途的计算范式开始受到越来越多的关注。诸如HHL、Shor's Factorization和Grover搜索之类的算法可以在量子硬件上实现，以利用量子特性（即叠加和纠缠）来实现量子优势。大规模纠错量子计算机可以解决甚至最大的经典超级计算机都无法解决的问题。然而，在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代，由于量子比特资源的限制（包括但不限于量子比特数量和量子电路深度），在量子硬件上实现的量子算法很难在短时间内应用于实际工业。因此，又提出了另外两类有趣的算法。一类是混合量子-经典算法，将量子计算与经典计算相结合，以降低量子比特资源需求。另一类是量子启发算法，它在经典计算机上运行，并将量子概念引入经典算法。这两类算法也可以带来潜在的性能改进。上述三种量子相关算法的开发和应用引起了广泛关注，并已应用于包括电力系统在内的许多场景。本期特刊旨在探索电力系统问题的新量子相关方法，例如经济调度、最优潮流、机组组合、暂态稳定性和静态稳定性。这些方法基于量子计算 (QC) 技术的应用（即采用量子算法、量子启发算法、量子强化学习或量子神经网络）。通过探索
通过网格安全性分散的以p2p的P2P电力市场协调
摘要：越来越多的生产商和随附的分散能源（DERS）随附的，为传统的电力系统和电力市场带来了新的机遇和挑战。微电网，虚拟发电厂（VPP），点对点（P2P）交易和联合发电厂（FPPS）提出了不同的计划，以实施生产商协调，并有可能成为电力市场和电力系统运营的新范式。本文提出了针对能源社区的P2P交易计划，该计划在参与的生产商之间以不足的可再生能源供应和具有剩余供应的生产商在避免避免关键的网格条件的同时最大程度地提高社区福利的方式。为此，提出的方案基于最佳功率流（OPF）问题，其多双边经济调度（MBED）公式作为目标函数。基于放松的共识 +创新（RCI）算法，以完全分散的方式实现了解决方案。通过网络代理组织的基于关税的系统来确保网络安全性，该系统利用RCI算法的产品差异化功能。发现拟议的机制准确发现并防止了危险的网络操作，例如网格总线中的过电压，同时成功地为Posumumers的可再生能源提供了经济价值，在P2P的自由市场范围内。
住宅光伏发电的两阶段博弈论方法...
摘要 — 本文针对具有潜在光伏产消者的配电网，提出了一种新颖的两阶段博弈论住宅光伏 (PV) 板规划框架。一项创新贡献是将住宅光伏板位置分配模型与能源共享机制相结合，以增加光伏产消者的经济效益，同时促进住宅光伏板的合理安装。住宅光伏板规划决策的优化被制定为一个两阶段模型。在第一阶段，我们开发了一个基于 Stackelberg 博弈的随机双层能源共享模型，以确定具有不确定的光伏能量输出、负载需求和电价的光伏板的最佳尺寸。我们没有使用商业求解器直接解决所提出的双层能源共享问题，而是开发了一种基于有效下降搜索算法的解决方法，可以显着提高计算效率。在第二阶段，我们为所有光伏产消者提出了一个基于随机规划的住宅光伏板部署模型。该模型被制定为最优功率流 (OPF) 问题，以最小化有功功率损耗。最后，在IEEE 33节点和123节点测试系统上的仿真证明了所提方法的有效性。
实时最佳功率基于基于基于电源的分布式能源资源管理系统（DERMS）
基于智能仪表的实时最佳功率流（RT-OPF）分布式能源资源管理系统（DERMS）是一项技术，可实时监视，控制和协调大量的分布式能源（DERS），以为电力公司提供敏捷的网格服务，以向电力公司提供敏捷的网格服务，以使客户的偏好和整合客户的偏好。尽管最近已经开发了许多皮肤溶液，但它们通常以缓慢的时间尺度运行。使用集中的计算重优化方法；无视电源系统的操作约束。相比之下，国家可再生能源实验室（NREL）基于电表的RT-OPF DERS提供了一个独特的实时，分布式和插件的优化平台，可协调大量DER的运行，以确保电压和电力质量，以确保最大程度地提高社交福利，并最大程度地利用虚拟的动力工厂（VPPS）。平台的分布式性质允许使用本地运行应用程序的低功率微控制器（例如在住宅，变电站和服务变压器中）可扩展数百万的DER。这些显着特征创造了成熟的条件，使RT-OPF皮肤被广泛采用和商业化。商业化路径着重于通过电表将技术嵌入实用性基础设施中。此途径利用了公用事业硬件和通信投资，并加速了朝着电网现代化目标，公用事业对DER的控制以及最终用户客户福利的需求。
电力电网和天然气网络操作和协调
List of Acronyms BAU Business as Usual CBI Cross-border import CGS City gate stations DA Day-ahead DC Direct current DOE Department of Energy Dth Dekatherm (equal to 1 mmBtu) EC Economic dispatch EIA Energy Information Administration FERC Federal Energy Regulatory Commission GCV Gross calorific value GFPP Natural gas-fired power plants GNS Gas not supplied ID Intra-day IEEE Institute of Electrical and Electronics工程师IID协调ISO独立系统运营商JISEA战略能源分析的总数电力流RT实时RTO区域传输组织SDGE圣地亚哥天然气和电动TSO传输系统运营商UC单元承诺UC单位承诺和经济调度UGS UGS地下气体存储VO＆M可变操作和维护
应用能源 - -ORCA - 卡迪夫大学
向分时电价 (ToU) 过渡已成为解决可再生能源系统安装增加所带来的电力系统挑战的一种有希望的解决方案。ToU 电价鼓励住宅采用电池储能系统 (BESS)，通过在低价区间（例如中午）最大限度地利用能源存储来降低客户账单。但是，同时对 BESS 充电会影响负载的多样性，这可能导致违反配电网络约束。传统的网络管理采用保守的固定和静态功率限制，导致网络容量使用效率低下，因为它们没有考虑网络运行条件和 BESS 设施状态的变化。特别是，当部分 BESS 设施处于闲置状态时，这些方法不允许更高的进口限制。为了更好地将配电网容量分配给活跃的 BESS 设施（充电/放电），本研究引入了一个独立的存储运营商，通过采用时变和自适应功率限制来协调 BESS 控制操作。为此，提出了一种混合整数线性规划 (MILP) 算法，供存储运营商管理 BESS 设施，同时尊重网络约束和客户的期望账单。在每个时间步骤中，该算法根据预定义的线性函数决定活跃 BESS 设施的功率限制。这些函数是通过使用最佳功率流 (OPF) 离线生成的，以建立功率限制和活跃 BESS 数量之间的关系。在真实的约旦配电网中应用该算法证明了其有效性，与使用固定功率限制相比，它可以让更多的客户实现他们期望的账单。
考虑储能系统和发电机运行和衰减成本的虚拟发电厂优化能源管理
摘要：尽管利用可再生能源 (RE) 发电和使用电动汽车 (EV) 实现交通电气化可以减少气候变化的影响，但可再生能源和电动汽车充电需求的不确定性对电力系统的能源管理仍是重大挑战。为了解决这个问题，本文提出了一种使用虚拟发电厂 (VPP) 概念的电力系统最佳能源管理方法，其中考虑了太阳能光伏 (PV) 和电动汽车充电站 (EVCS)。差分进化 (DE) 算法用于管理电力系统中的能源，以最大限度地降低发电机的运行成本以及储能系统 (ESS) 和发电机的退化成本。使用 MATLAB 程序中的 MATPOWER 工具在 IEEE 24 总线可靠性测试系统 (RTS 24) 上检查和测试了所提方法的有效性，以计算最佳功率流 (OPF)。在本研究中，考虑了应用所提方法之前和之后的两种情况。仿真结果表明，在使用 VPP 概念进行最佳能源管理之前会发生分支约束违规。为了解决这个问题，应用了使用 VPP 概念进行最佳能源管理的 DE 算法，将研究案例分为以下两个子案例。对于第一个子案例，考虑两个目标，即最小化发电机运行成本和最小化 ESS 中的电池退化成本。在第二种情况下，考虑三个目标，包括上述两个目标和最小化发电机退化成本。结果表明，应用使用 VPP 概念的最佳能源管理可以避免分支约束违规。本研究还建议在目标函数中考虑发电机退化成本，与第一种情况的总成本相比，这可以将每天的总成本降低 7.06%。