XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemgrids
评估螺旋藻 - analogues-as-Natural-drugs- ...
[a]教授。A. Franco *，Diana Zapata-Dominguez博士，J.N Chotard博士，L。Denisart反应性实验室和固体化学（LRCS），UMR CNRS 7314，Picardie Jules Jules Jules Verne，University of Picardie jules Verne，University of Unize Alejandro.franco@u-picardie.fr [B] A.A. Franco*，Diana Zapata-Dominguez博士，J.-N Chotard博士，L。DenisartElectrochemical Eontrocal Storage（RS2E）网络（RS2E），CNRS 3459，Hub de L'Energie，Hub de L'Energie，15，Rue Baudelocque，Rue Baudelocque，80039 Amiens Cedex，France，France [C. Cedex [C] Prif。A. Franco Alistore-European Research Institute，Fr CNRS 3104 Hub de L'Energie，15，Rue Baudelocque，80039年，法国AMIENS CEDEX，A.A. Franco Institut Universitaire de France 103 Boulevard Saint Michel，75005法国，法国，E。Loup-Escande博士，G。Loiseaux心理学研究中心：认知，Psyche et Inchancorations（CRP-CPO）（CRP-CPO），CRP CPO） J. Ciger，Aubin Leclere Reviatech SAS SAS技术公园De l'oise Rue les les rives de l'oise -60280法国Venette
脱碳电网大规模储能的前景
Shin-ichi Inage 要点总结 本文重点关注大规模储能系统在未来电力系统中可能发挥的作用。模拟的起点和基础是《能源技术展望 2008》（ETP）的 BLUE 电力供应情景（IEA，2008）。根据该情景，增加使用可再生能源和核能技术可在电力部门大幅减少二氧化碳排放方面发挥重要作用。通过增加使用这些技术，将减少化石燃料发电厂的使用以及随之而来的二氧化碳排放。在 BLUE Map 情景中，到 2050 年，风能和太阳能将占全球发电量的 12% 和 11%。风能和太阳能等可变输出可再生技术是不可调度的。由于这些技术占有很大份额，需要采取措施确保持续可靠的电力供应。虽然相关问题包括电压和频率变化等，但本报告重点关注频率稳定性。持续保持供需平衡对于实现这一目标至关重要，在当今的大多数电力系统中，中等负荷技术（如煤炭和天然气，有时还包括水力发电）在这方面发挥着主要作用。本文主要关注 2010 年至 2050 年之间所需的存储增长和全球总存储容量，以帮助平衡可再生能源占比较大的电力系统。可变可再生能源与天气相关的电力输出变化有关，这些变化包括几秒到几分钟的短期变化，叠加在几个小时的长期变化上。频率变化取决于短期变化，因此本报告重点关注短期变化。虽然单个风力发电厂或太阳能发电厂的产量可能有很大差异，但风力发电厂和光伏发电厂的广泛地理分布降低了整个系统看到的许多发电厂的净变化。可再生能源的净输出变化是本分析中的一个重要参数。到目前为止，这种平滑效应的影响因地区而异。如果单个风力发电厂和光伏发电厂的产出不相关，则变化程度会随着发电厂总数的平方根倒数而减小。另一方面，在风力发电厂和光伏发电厂数量众多的相对较小的地区，发电厂之间可能会表现出很强的相关性。在这种情况下，净变化仍然会很明显。电力系统适应供应变化的程度在很大程度上取决于其灵活性——衡量系统能够以多快的速度和多大的幅度增加或减少供应或需求，以始终保持平衡。有一系列措施可以提高电力系统的灵活性，从而提高它们适应可变可再生能源的程度。本文将探讨其中一种措施——储能。另一种选择是将相邻的电力系统互连。例如，在西欧 (WEU)，互连的电网和电力交易发挥着重要作用。
联合智能集群能源网实现点对点... - -ORCA
摘要 随着涉及微型发电和灵活负荷的清洁分布式能源资源的快速增长，用户可以积极管理自己的能源，并有能力以产消者的身份进入能源服务市场，同时减少碳足迹。这些分布式能源资源之间的协调对于确保产消者社区之间的公平交易和资源共享平等至关重要。点对点 (P2P) 网络可以提供支持这种协调的基础机制，并激励产消者参与能源市场。特别是，能源集群与 P2P 网络的联合有可能解锁能源资源的获取途径，并在快速增长的共享能源经济中促进新能源服务的发展。在本文中，我们介绍了使用 P2P 网络形成和联合智能能源集群，以分散能源市场并实现清洁能源资源的获取和使用。我们实施了一个 P2P 框架来支持能源集群的联合，并研究了能源资源和服务市场中消费者和生产者的互动。我们展示了联邦中的能源交换和能源成本如何受到能源需求、能源集群规模和能源类型的影响。作为欧盟 H2020 INTERREG piSCES 项目的一部分，我们根据南威尔士米尔福德港的真实渔业案例研究进行建模和分析。
当今能源领域基于量子计算的智能电网
本文旨在研究如何使用量子计算来优化电力系统，并解决量子计算机可能遇到的一些困难及其解决方案。本文还介绍了量子计算的基本思想，以及它们与传统计算的区别。在智能电网框架内，量子计算 (QC) 是解决迫在眉睫的计算难题的下一代替代方法。QC 是一种相对较新但令人兴奋的技术，它利用量子力学的特殊性质来分析数据和执行计算。这种新范式可以克服计算限制的障碍，比以往更有效、更快速地解决优化、模拟和机器学习问题。最近在开发复杂的量子硬件和软件技术方面取得的重大进展提高了将 QC 应用于各种研究领域（包括智能电网）的可行性。显然，已经进行了大量研究，而且研究正在进行中。因此，本文进一步定义了未来的智能电网应用，并介绍了最新文章的研究成果，强调了它们对将量子计算机方法应用于各种智能电网应用的建议。它陈述了他们的计划、方法和成果。本研究还讨论了最新量子计算机的局限性，以及它们如何显著影响能源系统的优化。
Elec 7006高级智能电网和分布式发电
描述此主题旨在建模，分析和控制分布式生成和智能电网的新开发领域。主题将涵盖对此类系统的建模，控制，模拟和保护。该受试者还将涵盖可再生能源和电力电子对智能电网和微电网运行的影响。该主题还将涵盖此类系统的环境和经济影响。
文章 1 对比小型孤立电网的储能系统 2 3
摘要：本文的目的是研究最佳的电力存储方法，无论是从技术角度还是经济角度，适用于与发电厂集成的小型独立电网，这些发电厂可产生可再生能源 (RES)。作为案例研究，我们研究了三个自治希腊岛屿——锡米岛、阿斯蒂帕莱亚岛和卡斯特洛里佐岛——每年的峰值需求分别为 3.9 MW、2.1 MW 和 0.889 MW。所研究的每个岛屿都具有出色的太阳能和风能潜力，它们的位置非常适合安装海水 PHS（抽水蓄能）。关于能源存储设施，研究了两种不同的策略：PHS 系统（用于两个最大的岛屿）和电化学存储，这是铅酸或锂离子电池的另一个名称。潜在的 RES 装置包括光伏装置和风力发电场。所分析工厂的尺寸经过优化，目标一致：实现 RES 渗透率年百分比超过 69.9%，同时将能源销售价格保持在当前特定生产成本以下。该分析与所检查系统的经济评估相结合。事实证明，对于 Symi 和 Astypalaia 来说，只要土地形态适合安装 PHS，风能-PHS 仍然是一个有竞争力的替代方案，而对于 Kastelorizo 来说，风能-p/v 电池则是最佳选择。只有在 PHS 支持下，才能实现 99.9% 的年 RES 渗透率；使用电化学电池，年 RES 渗透率可达到 79.9% 至 91.1%。电力销售价格在 199 至 349 欧元/千瓦时之间，回收期在 5 至 9 年之间，确保了经济可行性。26
智能电网中基于模糊逻辑的能源管理，用于可再生能源整合
摘要。本研究探讨了在智能电网中使用模糊逻辑创建和执行能源管理方法，目的是有效地整合可再生能源。该研究采用了经验数据，包括可再生能源生产信息、能源使用变化、电池存储的当前状态以及采取的控制措施。数据分析表明，可再生能源存在显著差异，即太阳能从 350 千瓦到 410 千瓦，风能从 180 千瓦到 220 千瓦，水能从 120 千瓦到 150 千瓦。不同部门的能源消耗呈现出不同的模式。住宅消费从 250 千瓦到 275 千瓦，工业需求从 300 千瓦增加到 330 千瓦，商业消费从 200 千瓦波动到 225 千瓦。电池存储状态出现变化，电池1从150 kWh增加到165 kWh，电池2在180 kWh和195 kWh之间波动，电池3维持在200 kWh至215 kWh的稳定范围内。基于模糊逻辑的控制动作的使用展示了灵活性，其中控制动作1的范围从0.6到0.8，控制动作2在0.5到0.7之间波动，控制动作3在0.6到0.9之间变化。该研究强调了基于模糊逻辑的能源管理系统的灵活性和快速响应。它可以实时调整控制动作以适应可再生能源发电、消费模式和电池存储的变化。这表明它有潜力优化能源流动并确保智能电网中的电网稳定性，促进可再生能源的有效整合。
使用不透明的人工智能实现智能电网 - 隆德大学出版物
SAMMANFATTNING（最多 200 人）：深度学习是一种新兴的机器学习技术，可以在大量数据中找到复杂的模式。这使得它可用于智能电网中的多种应用，这些应用通常涉及处理大量数据。然而，有理由怀疑它的适用性，因为深度学习的黑箱性质可能是一个问题，因为电网是重要的基础设施，包含致命的电流。智能电网的专业人士接受了采访，以了解与机器学习可解释性有关的八个问题的重要性。调查结果显示，对于一些与控制电网相关的用途，信任至关重要，不太可能使用黑箱算法。对于提供建议和预测等其他用途，研究发现，信任或信息量是结果有用的必要条件，尽管信任可以通过强大的记录来实现，而不是通过解释系统的能力。其他问题的重要性各不相同，但都不是关键问题。
