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风力和太阳削减2025年2月8日
1。经济 - 本地：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻当地交通拥堵。2。经济 - 系统：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻系统供应量。3。自我施加 - 本地：自我安排的市场派遣以减轻当地交通拥堵。4。自我施加 - 系统：自我安排的市场派遣以减轻系统范围的过度供应。5。exdispatch-本地：杰出派遣来减轻当地拥塞。6。exdispatch-系统：出色的派遣来减轻系统范围的过度供应。
风力和太阳能减少2025年2月10日
1。经济 - 本地：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻当地交通拥堵。2。经济 - 系统：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻系统供应量。3。自我施加 - 本地：自我安排的市场派遣以减轻当地交通拥堵。4。自我施加 - 系统：自我安排的市场派遣以减轻系统范围的过度供应。5。exdispatch-本地：杰出派遣来减轻当地拥塞。6。exdispatch-系统：出色的派遣来减轻系统范围的过度供应。
2023 年可再生能源约束与削减年度报告
1 2009 年可再生能源指令 (2009/28/EC) 第 16C 条规定：“如果为保证国家电力系统安全和能源供应安全而采取重大措施削减可再生能源，成员国应确保负责的系统运营商向主管监管机构报告这些措施，并说明其打算采取哪些纠正措施，以防止不当削减。” 2 2011 年第 147 号法定文书第 4.4 条规定：“如果为保证电力系统安全和能源供应安全而采取重大措施削减可再生能源，输电系统运营商应向 CRU 报告这些措施，并说明其打算采取哪些纠正措施，以防止不当削减。”
通过减少预测解锁可再生能源的潜力
随着间歇性可再生能源的产生越来越普遍，因此减少的风险显着增长[13]。削减是脱碳的世界面临的关键挑战。例如，在欧洲和中国分别减少了5-15％的可再生能源[2]。在2022年，在美国，SPP减少了11,000 GWH的风能，这是该地区所有风能的10％以上[16]。Caiso限制了可再生能量的近2,450 gwh，几乎是所有太阳能生产的7％[9]，如图1。削减也经常发生，在Caiso的某些位置超过了2021年的所有时间步骤的30％，而Ercot和SPP中所有时间的60％以上。经常出现限制意味着有机会通过仔细的负载管理进行更大的减少减少。
英国风电场 ESS 附件：削减弃风量与……
更广泛的背景 在全球范围内，能源系统和网络正在经历巨大的转变。风能和光伏太阳能发电的大量扩张是这一变化的核心。英国电网也不例外，随着 VRE 容量的大幅扩大（尤其是风能），过渡网络（尽管有所扩张）和能源市场的困难也随之增加。增加采用电池储能系统 (BESS) 是解决这些困难的一个潜在解决方案。如果无法解决将增加的 VRE 发电整合到电网中的问题，那么价格波动等市场挑战以及可能导致削减的网络挑战将阻碍 VRE 的采用，并进而要求继续通过对环境影响较小的能源技术来满足需求。通过从技术经济角度研究英国风电场 ESS 附件的可行性，可以更好地了解这些存储系统对环境的影响及其在能源网络中的作用。这不仅对学术界很重要，而且对于正在研究扩大能源存储系统在其提出的许多转型途径中的作用的工业和能源政策制定者也很重要。
电网和技术变化背景下的太阳能光伏发电削减：预印本
太阳能光伏 (PV) 系统发电时没有边际成本或排放。因此，光伏发电几乎总是优先于其他燃料来源并输送到电网。随着光伏渗透率的提高，会出现光伏发电被削减的情况，要么是因为当地供需失衡，要么是为了保持系统灵活性。在本文中，我们对四个主要国家（智利、中国、德国和美国）近期的削减情况进行了新颖的综合分析。我们发现，2018 年这些国家削减了约 650 万兆瓦时的光伏发电量。我们发现，光伏削减在春季和秋季达到峰值，此时光伏发电量相对较高，但电力需求相对较低。与风电的情况类似，部分光伏削减归因于连接人口稀少的太阳能密集地区和负荷中心的输电能力有限。
建模用于传输网络管理的部分可再生能力削减
示例，[2]和[3]中的作品描述了一个基于功率传递分布因子（PTDF）（请参阅[8，9]）的动力学模型，该模型仅允许开始/关闭缩减决策，因此避免了对发电的元素操纵。由于现在可以考虑到传输系统运营商（TSO）的局部削减的可能性，因此本文介绍了一个动态模型，介绍了部分降低可再生能力所需的整个元素。所提出的方法基于PTDF建模框架，并针对使用基于模型的优化技术通过可再生功率部分削减和存储设备来最佳管理亚transmission区域充血状况的可能性。本文的目标是提供一个动力学模型，该模型可靠地描述了系统功能，并且适合基于模型的区域的最佳管理。由于通信约束，仅可用局部描述，并且与剩余网络的连接定义为作用在区域上的扰动。控制一个孤立区的主要挑战是针对该区域边界的全球功率流执行本地控制动作。的确，由于安全性和实际原因，不可能根据整个网络规模的状态测量做出决策。因此，要获得所考虑区域的近距离动力学模型是一个具有挑战性的问题。此外，我们提出了一种面向控制的建模方法。纸张的组织如下。符号：本文的最终目标是验证一个能够考虑传输网络从可再生能源中降低电源的可能性，并使用存储设备来考虑在线优化策略，以考虑电力线约束，控制动作延迟以及由于发电和模型近似而导致的不确定性。第二节介绍了考虑的建模。验证线性化动力学的模拟是在第三节中进行的，同时在第四节中概述了结论。
使用多源知识图谱方法分析英国风电削减情况
英国大规模采用风力发电技术，这越来越强调了解因弃风造成的能源损失的性质和原因。先前的调查强调成本结构（例如补贴、费用、证书）和输电限制是弃风的两个主要原因，同时也表明电网扩张可能会改变它们的影响。本文通过多源审查和数据驱动的分析，从全国、成本和具体地点的角度对英国的弃风情况进行了解决。特别是，对英格兰和苏格兰的陆上和海上风力发电场的产量和弃风水平进行了比较。地理空间分析得出的结论是，尽管电网扩张显著，但输电限制是风能弃风的主要原因。
输电阻抗控制对碳排放和可再生能源削减的影响
近年来，可再生能源渗透率的提高造成了新的拥堵模式。由于电网不是为新模式设计的，运营商可能需要削减可再生能源，以将传输流量保持在可接受的范围内。使用灵活交流输电系统 (FACTS) 设备的输电线路阻抗控制已被提议作为一种缓解输电系统拥堵和提高可再生能源利用率的方法。在本文中，我们进行了一项全面的研究，以深入了解 FACTS 实施对可再生能源整合和碳减排的影响。该研究考虑了可再生能源渗透率、系统负载模式、可再生能源发电位置和 FACTS 设备位置的变化。此外，还使用了来自著名区域输电组织 (RTO) 的发电组合数据来获得更现实的结果。对具有两阶段随机机组组合模型的改进型 RTS-96 系统进行了模拟研究。结果表明，尽管阻抗控制在降低成本方面是有效的，但它在促进具有著名廉价化石燃料发电厂的系统中可再生能源整合方面存在局限性。
基于机器学习的心血管检测
摘要 - 本文调查了传输水平能量系统模型中网络构成的影响，因为在空间汇总网络时，网络的更新能量产生和削减。我们寻求使用传输系统Pypsa-Eur的开放模型来繁殖2013 - 2018年在德国的历史降低。我们的模拟包括空间和时间考虑因素，包括每行拥塞以及每个控制区和四分之一的缩减。结果表明，由于电力需求的分配不准确和对超载地点的可再生能力分配，高网络分辨率下的缩减显着高估了。但是，随着网络聚集到较小数量的节点，传输网络的高拥塞率降低，从而减少了缩减。定义了电力需求和发电厂分配错误的措施，并提示了可取的空间分辨率。因此，我们能够平衡准确的节点分配和网络拥塞的影响，揭示了减少的模型可以从最新的历史数据中降低。这表明可以减少网络以改善计算时间并捕获网络约束对可变可再生能源进料的最重要影响。