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储能系统（ESS）的研究，例如
在储能系统（ESSS）（ESSS）（例如电池，超级电容器和电压）中储能系统的建模，控制和集成对于培养使用可再生能源（RESS）和电力运输（E-Transansportation）的开发是必不可少的。ress的特征是间歇性，不能将其作为常规能源来派遣。esss是解决此问题的关键技术，从而增加了Ress在公用事业网格中的渗透。esss也是提高微电网性能的重要组成部分，并且是智能电网操作的促成技术。主要的Challenges是高性能和具有成本效益的ESS的设计，可以安全地满足整个预期寿命的能量和电力需求。This “Special Section on Modeling, Control and Integration of Energy Storage Systems in E-Transportation and Smart Grid” of the IEEE TRANS- ACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS collects 24 research papers, discussing innovative solutions for the design and management of ESSs, as well as the required power electronics interface and control systems for their effective integration into utility grids and E-Transportation.24篇论文可以分为三个主要领域。从第1项的论文到附录6）附录的第6篇论文，涉及锂离子电池的建模，控制和管理。在附录的项目1）中提出了一种提高锂离子电池中剩余能量估计的准确性和鲁棒性的新方法。该方法将电池模型与一个分析模型相结合，以考虑电池初始充电状态（SOC），负载电流速率和方向，工作温度和老化的影响。在附录的第2项中，研究了机器学习技术的应用，基于具有长期短期记忆的经常性神经网络，以对电池SOC进行准确的估计。在附录的第3项中，在线性时变时间变化的模型预测控制算法中引入并应用了面向控制的电化学热模型，以制定健康意识到的快速充电策略。第一个区域中的其他论文集中于高压电池的均衡，由许多串联连接的电池组成，这是延长电池寿命的关键目标。例如，附录的第4项第4项提出了基于具有能量转移电感器和模糊逻辑控制的两个阶段双向均衡电路的非隔离均衡方案。一种不同的非隔离平等方法，同时达到
协调存储系统作为快速储备提供商的计划
不确定性模型nace sece sece sece res load/cgs esss frp线性分解[2] -[11] [15]-[16]17] [19]频率约束[20]强壮[24]强[25]稳健[29]
含可再生能源发电和储能的微电网运行随机优化
摘要 — 在电力系统中，可变可再生能源 (VRES) 和 ESS 必须有助于确保供应，因此储能系统 (ESS) 的运行可视为对稀缺性的套利。即时使用储能的价值必须与其潜在的未来价值和未来的稀缺风险相平衡。本文提出了一种多阶段随机规划模型，用于运行带有 VRES、ESS 和火力发电机的微电网，该模型分为短期和长期模型。短期模型利用每六小时更新一次的预测信息，而长期模型则考虑预测期以外的储能价值。该模型使用随机对偶动态规划和马尔可夫链求解，结果表明，对于可变可再生能源发电和 ESS 程度高且可调度发电容量有限的系统，考虑短期和长期不确定性的重要性增加。
微电网中分布式发电机和储能系统的最佳位置和尺寸：评论
摘要：本文回顾了电气网络中分布式发电机（DGS）和储能系统（DGS）和储能系统（DGS）的最佳位置，尺寸和操作所采用的主要方法。为此，我们首先分析了在具有分布式能源资源（DERS）及其操作模式的环境中包含微电网（MG）的设备。之后，我们研究了本研究中考虑的每个DER的计划和操作（DGS和ESSS）。最后，我们解决了DGS和ESS与MGS的联合整合。从本文献综述中，我们能够确定最常用的目标功能和约束，这些目标功能和约束是为了提出MGS中DGS和ESS的最佳集成和操作问题的问题。此外，这项审查使我们能够确定用于整合的方法以及领域中当前的需求。有了这些信息，目的是开发新的数学公式和方法，以将DER的最佳集成和操作用于提供财务和运营收益的MGS。
储能量的排放效应频率调节
摘要：随着美国可再生能源产生的增加，越来越多的频率调节以确保电网的稳定性。快速升起的天然气植物通常用于频率调节，但这会导致与化石燃料燃烧有关的排放。储能系统（ESS），例如电池和飞轮，提供了替代的频率调节服务。但是，充电和排放存储系统的效率损失会导致额外的发电要求和相关排放。在文献中收取和排放ESS的这些间接排放没有很好的了解，大多数消息来源都表明，用于频率调节的ESS的排放较低，而没有量化这些排放。我们创建了一个模型，以估算提供频率调节的ESS的三种排放（CO 2，NO X和SO 2），并将它们与提供相同服务的天然气厂的排放。当天然气厂以
![arxiv：2009.08594v1 [cond-mat.mtrl-sci] 18 Sep 2020](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b381f6e26a406ad239e4c41ace8f45d561c7c209.webp)
arxiv：2009.08594v1 [cond-mat.mtrl-sci] 18 Sep 2020
摘要 - 本文提出了一个大型互连电力系统的动态频率调节（FR）模型，包括储能系统（ESS），例如电池储能系统（BESS）和Flywheel储能系统（FESSS），考虑到频率控制过程中的所有相关阶段。交流延迟在FR控制循环和ESS中的传输中被考虑，并且考虑了其负荷（SOC）管理模型。系统，ESS和SOC组件从FR的角度详细建模。基于北美东部互连（NAEI）的实用瞬态稳定模型（NAEI）的实用瞬态稳定模型对该模型进行了验证，结果表明，所提出的模型准确地代表了包括ESS在内的大型互连功率网络的FR过程，并且可以用于长期FR研究。还研究和讨论了ESS设施在区域控制错误（ACE）中的沟通延迟和SOC管理的影响。
复合储能直流微电网无通信电压恢复功率共享
在本文中，我们提出了一种新的分散控制和功率共享策略来管理能源 (ES)、储能系统 (ESS) 和公共直流链路之间的功率流。在所提出的技术中，我们消除了 ESS 之间的所有通信，以降低复杂性并提高可靠性，保持直流链路电压恢复。在这种情况下，电池和超级电容器 (UC) 是 ESS，而 ES 可以是任何电源，例如光伏、风能、燃料电池等。该技术根据电池的充电状态 (SoC) 和能量容量按比例共享电池之间的微电网功率不平衡，实现 SoC 均衡。该技术还促进了 UC 的电压恢复，在功率瞬变期间提供功率峰值后保持其平均电压恒定。对于所有 ESS，仅测量局部变量，例如局部电流和直流链路电压，ESS 之间没有共享数据。进行了小信号和稳定性分析，以及实验室台架上的实验结果，证明了该技术的可行性和性能。
约旦案例研究
使用可再生能源发电 (REG) 和储能系统 (ESS) 策略在为可再生能源 (RES) 提供弹性方面具有相当大的可能性。因此，结合 REG 和 ESS 策略来解决运营、经济、生态和电力相关的政府问题已受到全球电力系统 (PS) 运营商和规划人员的特别关注。在这方面，传统能源资源匮乏的发展中国家（约旦）提出了不同的支持问题和经验，以便在配电 PS 的情况下共同使用 ESS 策略。因此，本文对这一问题进行了通用解决方案，必须大量建设基础设施，以实现可再生能源在 PS 中的高渗透率。基于此，本文首先研究了在基于 RE 的配电 PS 中使用 REG 和 ESS 策略的必要性。因此，提供了各国当前用于以 ESS 和 REG 策略的最佳组合发展 RER 的方法和激励计划。这项研究的结果表明，ESS 的使用对于住宅太阳能 (SE) 应用的管理和开发非常重要。大多数受访者（85.3%）表示，使用家用储能系统对于可再生能源需求和供应的管理和增长至关重要。为了提高主电网效率并减少对传统电源的需求，约旦工程师和专家建议消费者在家中安装储能系统设备。
电池和飞轮储能与天然气储能的比较
摘要：随着美国可再生能源发电量的增加，为确保电网稳定性，对频率调节的需求也日益增加。快速增长的天然气电厂通常用于频率调节，但这会产生与化石燃料燃烧相关的排放。电池和飞轮等储能系统 (ESS) 可提供替代的频率调节服务。然而，储能系统充电和放电的效率损失会导致额外的发电需求和相关排放。文献中对 ESS 充电和放电产生的这些间接排放没有很好的理解，大多数资料来源都指出用于频率调节的 ESS 排放量较低，但没有对这些排放量进行量化。我们创建了一个模型来估算提供频率调节的 ESS 的三种排放量（CO 2 、NO X 和 SO 2 ），并将它们与提供相同服务的天然气电厂的排放量进行比较。当天然气发电厂的发电量被计入时，储能系统的二氧化碳排放量比燃气轮机低 33% 至 68%，具体取决于美国 eGRID 子区域，但氮氧化物和二氧化硫排放量较高。然而，关于分析框架的不同合理假设可能会使储能系统成为更糟糕的选择，因此真正的差异取决于储能系统和天然气发电之间的替代性质。
采用随机模型预测控制方法的储能系统两阶段能量管理
工业消费者越来越倾向于投资光伏 (PV) 和储能系统 (ESS) 来满足其电力需求。然而，负载需求和光伏输出的不确定性给 ESS 的运行带来了巨大的挑战。本文提出了一种基于随机模型预测控制 (MPC) 方法的 ESS 能量管理策略。采用嵌入时间序列相关性的非参数概率预测方法来描述负载需求和光伏输出的不确定性。然后，提出了一个以最小化总运营成本为目标的两阶段能量管理模型。上级可以为 ESS 生成每小时运行策略，而下级则侧重于更详细的分钟级运行策略。每小时运行策略也被用作指导下级 ESS 运行的基础。此外，引入机会约束以实现光伏用电量和电价之间的双赢解决方案，而 ESS 容量的终值约束可以更好地应对预测时间窗口之外的不确定性。最后，数值结果表明所提出的方法可以实现有效的ESS能量管理策略。