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港口地区微电网的设计、规模和能源管理：综述
摘要：由于气候变化挑战和环境法规的演变，港口越来越重视能源效率和低碳能源系统。因此，必须对港口的众多系统进行技术突破，例如港口起重机、海港车辆或停泊船只的电源。这些方面可能需要在港口地区建立微电网。微电网在大陆和岛屿上得到了广泛的发展，主要用于国内负荷。然而，这些在港口地区仍然很少见。它们在这些地方的发展面临着许多挑战，例如高功率要求、对各种负载的监控和管理、能源政策框架等。此外，建立微电网涉及规模和能源管理的研究，以避免成本过高并验证负载要求。本文提供了与海港地区微电网发展相关的文献调查。首先，列出了港口微电网中的主要组件，然后对涉及规模和能源管理的研究进行了回顾。最后，从本次调查中列出了创新概念和障碍，并对全球海港微电网发展进行了最新回顾。
BOOST：使用序数优化进行微电网规模确定
摘要 — 向可持续能源系统的过渡凸显了微电网中可再生能源高效定型的迫切需求。特别是，设计光伏 (PV) 和电池系统以满足住宅负荷是一项挑战，因为需要在成本、可靠性和环境影响之间进行权衡。虽然之前的研究已经采用了动态规划和启发式技术来确定微电网的大小，但这些方法往往无法平衡计算效率和准确性。在这项工作中，我们提出了 BOOST，即电池-太阳能序数优化定型技术，这是一种用于优化微电网中 PV 和电池组件定型的新颖框架。序数优化能够以计算效率评估潜在设计，同时通过对解决方案进行稳健的排序来保持准确性。为了确定系统在任何给定时间的最佳运行，我们引入了一种混合整数线性规划 (MILP) 方法，该方法比常用的动态规划方法成本更低。我们的数值实验表明，所提出的框架可确定最佳设计，实现低至 8.84 ¢/kWh 的平准化能源成本 (LCOE)，凸显了其在经济高效的微电网设计中的潜力。我们的工作意义重大：BOOST 提供了一种可扩展且准确的方法，可将可再生能源整合到住宅微电网中，同时实现经济和环境目标。索引术语 — 微电网、序数优化、混合整数线性规划、动态规划
使用土工格里德对混凝土的某些特性的影响
地理植物是由聚乙烯，聚酯和聚丙烯等聚合物制成的地质材料。它们通常在土木工程应用中使用，以提供土壤拉伸的加固。地理植物用于建造基础，挡土墙，路边和陡峭的斜坡。它们由柔性网稳定在固定壁后面的土壤以产生增强的相干质量。结构由两对肋骨组成，这些肋骨在两个不同的方向上交叉。一组肋骨平行于机器的方向，而第二组（称为跨机动方向）垂直于机器的方向。取决于纵向和对角线肋骨的排列方式，孔（肋骨之间的空间）的范围从150到250毫米。肋骨具有通常大于肋骨并通过粘结，交织或挤出连接的孔或孔（Yousif等，2021）。
工业离网发电厂电池容量大小与太阳变化情景之间的关系
由于其短期变化性高，孤立工业电网中的太阳能光伏电力面临着电网可靠性的挑战。存储系统可以提供电网支持，但成本高昂，需要仔细评估电力容量需求。电池尺寸确定方法现在是许多研究的重点，详细建模和复杂优化在全球范围内呈上升趋势。然而，尽管太阳变化可能是不确定性和电池尺寸过大的根源，但它很少作为场景的输入。本研究利用小波变化模型和两个变化指标提出了几种太阳变化场景。这些场景被用作两种尺寸确定方法的输入，以比较最终的电池容量，并得出关于建模复杂性和场景识别作用的结论。结果表明，忽略光伏电站的平滑效应会导致对电池功率支持的估计过高 51%。另一方面，复杂的动态建模可能会使电池功率容量降低 25%。经济分析表明，可变性情景和电池尺寸方法的适当组合可以将平准化电力成本降低 3%。
最初发表于：Jonsdottir, Sigridur；Fettelschoss, Victoria；Olomski, Florian；Talker, Stephanie C；Mirkovitch, Jelena；Rhiner, Tanya；Birkm
1 伯尔尼大学 Vetsuisse 学院 VPH 临床研究系临床免疫学组，Länggassstrasse 124, 3012 伯尔尼，瑞士；sigridur.jonsdottir@vetsuisse.unibe.ch (SJ)；jelena.mirkovitch@vetsuisse.unibe.ch (JM)；eliane.marti@vetsuisse.unibe.ch (EM) 2 苏黎世大学医院皮肤病学系，Wagistrasse 12, 8952 Schlieren，瑞士；victoria.fettelschoss@usz.ch (VF)；florian.olomski@usz.ch (FO)；tanya.rhiner@uzh.ch (TR)； franziskazabel@hotmail.com (FT) 3 苏黎世大学医学院，8091 苏黎世，瑞士 4 Evax AG，Hörnlistrass 3, 9542 Münchwilen，瑞士；katharina@evax.ch 5 病毒学和免疫学研究所，Länggassstrasse 122, 3012 伯尔尼，瑞士；stephanie.talker@vetsuisse.unibe.ch 6 伯尔尼大学兽医学院传染病和病理生物学系，Länggassstrasse 122, 3012 伯尔尼，瑞士 7 康奈尔大学兽医学院人口医学和诊断科学系，纽约州伊萨卡 14853-0001，美国； bw73@cornell.edu 8 RIA 免疫学，伯尔尼大学医院，3012 伯尔尼，瑞士；Martin.Bachmann@insel.ch 9 詹纳研究所，纽菲尔德医学系，亨利·威尔科克分子生理学大楼，牛津大学，OX1 2JD 牛津，英国 10 苏黎世大学医院皮肤病学系，Gloriastrasse 31，8091 苏黎世，瑞士；Thomas.kuendig@usz.ch * 通信地址：antonia.gabriel@usz.ch
智能电网能源统计与预测
智能电网中电力的供需缺口导致了能源预测和能源管理系统的引入。能源预测是智能电网系统规划和管理的关键参与者[1]。智能电网中的数据是借助高级计量基础设施（AMI）收集的，它可以测量双向电力流。数据分析应用程序使用这些数据进行预测。这些预测应用程序可用于发电调度、可再生能源发电厂的发电预测以及需求侧管理。在智能电网管理中，各种统计和机器学习预测方法已用于预测电力需求和发电量[2,3]。时间序列发电量和电力需求已使用统计预测方法来预测，包括自回归移动平均线（ARMA）、自回归积分移动平均线（ARIMA）和向量自回归（VAR）[4]。由于智能电网技术的最新进展，统计预测方法无法处理大量发电和需求数据。统计方法不能用于复杂和非线性的数据点[5]。随着机器学习和人工智能预测方法的进步，现在可以进行准确而精确的预测。非线性时间序列数据使用循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 预测方法进行预测[6]。可再生能源融入智能电网引发了不确定性问题以及能源消费模式的变化。这些不确定性问题可以通过概率方法解决，因为与点预测相比，它们会生成预测区间[7-9]。通过将多种预测方法组合成一种称为混合预测方法的单一方法，可以提高预测精度[10]。多种预测方法的集成使混合模型更加复杂。因此，需要在预测结果和预测精度之间进行权衡。
富含可再生能源的微电网能量管理优化
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
供应链管理物流观点PDF免费下载
十亿瓦和十亿瓦的工程团队具有计划独立的微电网，整合光伏和能源存储的能力，并克服了光伏和存储集成的共同相互排斥。太阳能光伏的天气（阳光）引起的干扰将使PC不稳定的离网操作确定的电压源不稳定，而数十亿个PC可以在很短的时间内响应并完美地解决问题。此外，EMS控制PV逆变器的输出功率，并根据电池容量动态调整其。EMS控件将与太阳能发电和PC的应用相匹配，以实现最佳操作。十亿瓦和十亿瓦的优势在于为客户需求和应用程序量身定制解决方案，提供最全面，最考虑的计划。
明尼苏达电力公司和 Great River Energy 获得关键监管部门批准，建设 345 kV 输电线路，打造可靠、有弹性的电网
随着更多可再生能源投入使用、现有发电厂退役、更多家庭和企业转向使用电力为电器、设备和供暖和制冷系统供电以及极端天气事件更加频繁，该项目将支持可靠且有弹性的当地和区域电网。“我们感谢所有参与监管过程的社区成员和利益相关者。该项目将为明尼苏达州人民服务数十年，在我们继续进行能源转型的同时，帮助确保我们地区拥有可靠、有弹性的电网。我们将继续履行对社区的承诺，并在未来几年与业主合作，负责任地建设和通电该项目，”Great River Energy 副总裁兼首席输电官 Priti Patel 表示。
基于实时仿真的微电网电池储能系统比较研究
分布式能源资源（尤其是太阳能和风能）在电力系统中的渗透率不断提高，但这些资源的间歇性会对电网造成干扰和不稳定。因此，将储能系统集成到电网中是提高电力系统可靠性和性能、确保电力平衡和满足消费者需求的最佳解决方案之一。不同的储能设备技术已被用于支持可再生能源资源的整合，并有助于提高电力操作系统在电网电力波动等关键情况下的管理效率。这项工作的主要目的是测试电池储能系统在微电网出现扰动时减少有功功率波动的有效性。此外，通过比较用于支持电网的不同电池技术的响应，进行了一项比较研究，以验证适合电力系统的电池技术，特别是在电力波动期间适合微电网能源管理的技术，同时，通过使用实时模拟来评估 BESS 的行为、可行性、性能和有效性。