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电池和超级电容器之间的经济比较，用于每小时调度波转换器功率：预印本
与电池或SC存储系统相关的成本主要取决于两个方面：（i）ESS的寿命，以及（ii）ESS所需的最低容量。ESS的使用寿命主要取决于DOD的使用以及充电功率变化的速率。通常，储能制造商将储能循环寿命指定为DOD的函数，而储能的深层排放降低了寿命，并相应地增加了其成本。因此，ESS的负责状态一直受到监管，以防止ESS的耗尽超出其建议的DOD，这有助于增加其寿命。但是，这种SOC法规还限制了ESS的全部利用，这是可以增加所需的储能尺寸的一个因素。因此，根据SOC的使用，服务寿命与ESS所需的最低能力之间存在权衡。在这项研究中，我们研究了DOD的最佳价值，该价值显示出每小时向实用程序网格派遣WEC功率的最佳竞争性ESS成本。
通过纹波型控制实现电力系统的紧急电压调节：预印本
摘要 — 随着不稳定的可再生能源发电和网络物理中断的日益普及，确保大容量电力系统的安全运行已变得前所未有的具有挑战性。由于通信和计算成本限制了集中式系统调度只能每隔几分钟调用一次，而且纯本地方案已被证明是不够的，因此人们提倡使用分布式控制来实时处理意外的系统状况。然而，分布式控制方案的适用性从根本上受到其需要广泛通信和模型认知的限制。在这种情况下，我们提出了一种混合、低通信、饱和驱动的协议，用于协调分布在物理系统上的控制代理，并允许通过“热线”通信网络与对等代理通信。根据该协议，当代理根据本地测量观察到约束违规时，它们会在本地做出响应，直到其控制资源饱和，在这种情况下，它们会向对等代理发送信标以寻求帮助。该方案确保通过快速的本地控制有效缓解轻微违规行为，而严重违规行为则可以通过相对较小的代理集之间的协作来处理。我们通过 IEEE 14 总线测试馈线上的数值测试来评估该方案的性能，其中代理在负载变化和严重低压/高压事件的各种场景下根据噪声测量采取行动。
使用修剪的物理感知神经网络增强配电系统状态估计：预印本
数据或通过插值观察到的测量数据来计算。在配电系统中，伪测量可以从智能电表数据、基于光伏 (PV) 辐照度或风速预测模型的分布式能源发电中获得。在 [4] 中，研究了一种基于博弈论的数据驱动技术，目的是在配电系统状态估计 (DSSE) 中生成伪测量。开发了并行机器学习模型来学习负载模式，然后生成准确的有功功率伪测量。出于同一目的，在 [5] 中，实现了一种基于频率的聚类算法，该算法确定负载模式并估算每日能耗。另一方面，使用概率数据驱动方法为未测量的 PV 系统生成时间序列伪测量 [6]。除了利用来自丰富数据的伪测量来改进电网监控之外，配电系统运营商 (DSO) 还将受益于能够以有限的传感预测系统状态的方法。[7]–[10] 提出了一种结合预测和状态估计模型的估计方法。这些方法提出了数据驱动模型，这些模型依赖于最小均方估计和贝叶斯估计。优点是这些方法不需要可观测性或冗余测量。最近，[10] 中的作者提出了一种基于深度学习的贝叶斯状态估计方法，用于不可观测的配电网。数据驱动技术为提高配电系统中的电网可观测性提供了一种非常有前途的解决方案。受这些方法的启发，我们提出了一种具有有限感知的数据驱动状态估计来解决 DSO 面临的问题。在 [11] 中，提出了一种称为物理感知神经网络 (PAWNN) 模型的方法。其思想是将配电系统的物理连接嵌入神经网络模型中；然而，模型中连续层之间的连接保持不变，这可能导致不必要的连接。为此，本文提出了修剪的物理感知神经网络 (P2N2)。图 1 显示了所提出方法的图形摘要。首先，使用设置 Monte Carlo 模拟
通过模型预测控制器增强配电网弹性，实现优先负荷恢复策略：预印本
摘要 — 有效的弹性改进策略使电网能够应对破坏性的极端事件。大多数电网停电都是由配电网中断引起的。受电力系统弹性研究的迫切需求的推动，本文提出了一种优先级加权最佳负荷恢复技术，以增强配电网对极端事件的弹性。所提出的技术基于智能配电技术，并被设计为顺序多步决策过程 (MDP) 和混合整数线性规划 (MILP)。它被公式化为具有模型预测控制 (MPC) 方法的最优控制问题。我们将设计的基于 MILP-MPC 的负荷恢复技术应用于简化的单总线版本的 IEEE 13 总线配电系统，该系统集成了分布式能源 (DER)，例如风力涡轮机、光伏阵列、微型涡轮机和储能设备。该技术使用可再生能源的预测信息、微型涡轮机的燃料状态和储能设备的充电状态，在每个控制步骤中实时执行缩减和滚动优化。我们考虑了触发上游公用电网停电并导致配电网孤岛运行的极端事件。我们证明了所提出的 MPC 方法在主电网停电导致孤岛运行期间根据优先级恢复配电网负载的有效性。
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。
使用GIS和网格分析的快速电动汽车的快速充电站的位置选择：预印本
摘要 - 这项工作提出了一种基于地理空间和电网分析的重型电动汽车（EV）的快速充电站的位置选择的系统方法。地理空间分析基于道路网络和现有支持基础架构的现实世界地理信息系统（GIS）数据。基于节点级别对分配系统电压和功率损耗的潜在影响的分析实施网格分析。使用来自加利福尼亚州的现实，三相，不平衡的分配馈线和提取现实世界中的GIS数据的案例研究，用于证明提议的方法论在考虑电动和现有运输基础设施的重型电动汽车的快速充电站的位置选择中，提出的方法的透度和有效性。
使用集成电池存储系统提供的光伏电厂提供网格服务：预印本
摘要 - Battery -Sovelsone Systems（BESS） - 由于它们的巨大用途和配置 - 可能通过提高电源系统的灵活性来以多种方式帮助光伏（PV）集成。在本文中，我们描述了国家可再生能源实验室（NREL）和第一个太阳能开发控制措施的研究项目的结果，并证明了许多用于PV-BESS系统的用例，包括（1）通过减少PV Cortailt的匹配生成，以通过时间转移，加载时间来加载； （2）通过通过辅助服务平衡电网来促进更高水平的光伏渗透； （3）使用PV-BES系统以振荡阻尼控件的形式提供广阔的区域稳定服务； （4）使用Gird Forming Bess启用黑色启动和岛化应用程序的应用程序。
美国东部和西部电网之间HVDC能力增加的价值：互连接缝研究：预印本
这项工作是由美国能源公司联盟（Alliance for of Contery No.DE-AC36-08GO28308。由美国能源部能源效率办公室和可再生能源风能技术办公室和美国电力部电力局提供的资金，以支持电网现代化倡议。此处表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了不可限制的，有偿的，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制这项工作的已发表形式，或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。
Yan等人预印本，SARS-COV-2
关于SARS-COV-2的潜在起源的几项分析已在科学期刊上发表，这些期刊在发表之前提供同行评审。2、3、4、5、6、7、8、9的同行评审对于科学过程至关重要，因为专家的审查允许得出有意义的结论，并减少了不适当的外推或误解。这是一个不完美的过程，经常被批评为缓慢，但是同行评审是科学记录中构建可靠性的必要部分。最好的科学细节最好由其他人也是技术领域的专家来理解和批评。当文章的受众被扩大到相邻科学领域的技术受众中，数据可能比实际情况更光滑，相互冲突更少，从而导致其真实含义的模糊或歪曲。