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在弱电网和饱和电网上开发项目
♦ 将电网连接规模减半（或减少三分之二） – ◊ 降低可再生能源农场的资本成本，◊ 相应减少年度电网连接费用，◊ 大大减少所需的电网加固；♦ 储能与可再生能源农场共享电网连接 – ◊ 免除电网连接成本和年度费用；♦ 可再生能源农场通过“专线”将其能源“出售”给储能 – ◊ 免除风电场销售能源的电网接入费，◊ 免除储能购买能源的电网接入费，◊ 为两者提供长期 PPA；♦ 储能为电网增加增值服务，包括 – ◊ 输出能源是可调度的而不是间歇性的，◊ 平衡服务，如 FRR 和 FCR ◊ 惯性、无功功率/负载、黑启动等（见下文）。
利用基于逆变器的资源实现电网黑启动
摘要 — 本文介绍了我们对基于逆变器的资源 (IBR) 驱动的电网黑启动的研究结果。介绍了四种具有不同设置的潜在黑启动配置。为了评估四种配置中 IBR 驱动黑启动的技术可行性，在 MATLAB Simulink/Simscape 环境中使用可变电阻开发了模拟限流逆变器操作的逆变器行为模型。逆变器模型通过变压器和输电线连接到感应电机以模拟其启动。仿真结果表明，即使由于物理限制，逆变器的电流供应能力有限，IBR 也可以在某些条件下黑启动电机。结果还表明，通过使用软启动技术（例如斜坡电源电压），可以降低浪涌电流，从而扩大 IBR 可以提供黑启动支持的条件。不同场景的模拟结果引发了讨论和关键要点，这可能对进一步的 IBR 驱动黑启动研究很有价值。
智能电网对能源效率的影响
政府，Alausa 秘书处，尼日利亚伊凯贾 4 独立研究员，南非德班 ___________________________________________________________________________ * 通讯作者：Tosin Michael Olatunde 通讯作者电子邮箱：peecomm@gmail.com 文章收稿日期：08-01-24 接受日期：15-03-24 发表日期：10-04-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款分发（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，只要原始作品的署名在期刊开放获取页面上指定。 ___________________________________________________________________________
智能电网中的可再生能源系统
关于学院 瓦朗加尔国立科技学院（前身为地区工程学院）成立于 1959 年。多年来，该学院已发展成为一所顶尖的高等学府，并跻身印度顶尖技术教育机构之列。学院下设 14 个院系，提供 8 个本科课程和 31 个研究生课程，此外还有博士课程。大约有 5000 名全国学生和约 500 名国际学生在校园学习。这是一个占地 250 多英亩的全住宅校园，基础设施优良。 关于部门 电气工程系是瓦朗加尔国立科技学院 (NITW) 最古老的院系之一。该系成立于 1959 年，是学院的主要院系之一，一直积极从事电气工程各个领域的教学和研究。该系拥有优秀的师资队伍，提供电气和电子工程本科（B.Tech）课程和“电力电子与驱动”、“电力系统工程”、“智能电网”、“控制与自动化”研究生（M.Tech）课程，还提供电气工程博士学位课程。该系拥有设备齐全的最先进的实验室，以扩充课程并提高研究潜力。该系拥有一支充满活力的教师队伍，他们在学术、研究和工业方面拥有丰富的经验，致力于教学过程，并积极参与前沿研发活动，拥有广泛的专业领域，例如：电力电子与驱动、电力电子在节能照明系统中的应用、DSP 控制的工业驱动、电动汽车和无线电力传输以及电能质量改进、电力系统的状态估计和实时控制、ANN 和模糊逻辑在电力系统中的应用，
通过投资 LDES 实现电网脱碳
比较不同形式的 LDES 和锂离子 BESS 的相对经济性的最佳方法是考虑每种技术的平准化储能成本 (LCOS)。LCOS 量化了特定存储技术和应用的每单位放电电量的折现生命周期成本 (例如 EUR/MWh)。因此，该指标考虑了影响放电存储电量的生命周期成本的技术和经济参数。该措施允许在技术之间创建公平的竞争环境，并考虑其前期资本成本、效率措施以及技术生命周期内的持续运营成本（请参阅下一页的 LCOS 分析）。
工业范式中的智能电网：综述
4 IHS Towers Nigeria Plc，尼日利亚 5 约翰内斯堡大学，南非。 ___________________________________________________________________________ * 通讯作者：Joachim Osheyor Gidiagba 通讯作者电子邮箱：joachim.gidiagba@gmail.com 文章收稿日期：28-10-23 接受日期：15-12-23 发表日期：13-01-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款分发（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，前提是原始作品的归属如期刊开放获取页面上所指定。 ___________________________________________________________________________
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。
kova® glasstic® 幻灯片 10 带网格
使用带网格的 KOVA Glasstic Slide 10 计算细胞/µL： • 对于未离心或纯净的样品，将每个小网格获得的平均细胞数乘以 90 。• 对于浓缩至 1mL 的 10mL 样品，将每个小网格获得的平均细胞数乘以 9 。• 对于浓缩至 0.5mL 的 10mL 样品，将每个小网格获得的平均细胞数乘以 4.5 。• 对于浓缩至 1mL 的 12mL 样品（KOVA 系统），将每个小网格获得的平均细胞数乘以 7.5 。计算示例（使用 KOVA 系统 12mL 至 1mL 方法）：
从电池制造到智能电网
新冠疫情迫使我们的社会突然改变了生活习惯。除了鼓励保持社交距离和在家工作外，它还引发了旅行限制和人口流动的具体规则。[1] 这种习惯的改变可以看作是如果正在发生的气候变化引发前所未有的破坏程度，我们的社会将在地球上经历什么的一面镜子。[2] 然而，新冠疫情的限制也大大加速了我们工作和教育方式的数字化扩张，远程会议和云端协同工作软件的使用成倍增加。[3] 社交距离和远程工作也使元宇宙的概念获得了极大的吸引力。[4] 元宇宙被定义为一种环境，其中多种类型的技术能够实现多感官
