XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemiRradiance
超级电容器光伏系统自耗自给率提升
摘要：本研究使用基于实际输入数据的计算机模拟来检查超级电容器模块作为可再生能源系统中的快速响应储能单元对提高能源自耗和自给自足的影响。评估的系统包括一个容量为 3.0 kWp 的光伏系统和 0 到 5 个超级电容器单元，每个模块的容量为 500 F。这项研究使用 2020 年的电力负荷、太阳辐照度和环境温度的实验数据进行，时间分辨率为 1 分钟。日平均环境温度为 10.7 ◦ C，日平均太阳辐照度为 3.1 kWh/m 2 /天。假设超级电容器只能从使用可再生能源的光伏系统充电，而不能从电网充电。模拟结果表明，使用超级电容器为电力负荷的短暂和大峰值供电可显著提高能源自耗和自给自足。仅使用五个超级电容器模块，年能源自给率就从28.09％提高到40.77％。
GEM-Grid：能源优化
来自智能电表的能源和电力 (CERTH + WORLD JOIN CENTER) • 从国家电网输入和输出 • 由 RES 生产（光伏、热电联产厂、风力发电厂、地热系统等） • 从存储系统输入和输出 能源市场价格 (REUTERS) • 电力和天然气市场价格（过去、现在、未来） 气象数据 (OPENWEATHER) • 温度、湿度、太阳辐照度（过去、现在、未来）
Mostafa Esmaeili Shayan、Gholamhassan Najafi
符号 首字母缩略词 P 功率 AC 交流电 D 需求 ARMA 自回归移动平均线 I 电流，太阳辐照度 BESS 电池储能系统 Q 辐照度 COE 电力成本 T 温度 DC 直流电 V 电压 DE 柴油发电机 W,S 风速 DER 分布式能源资源 下标 ED 经济调度 min 最小值 HERS 混合可再生能源系统 ci 接入 IRR 内部收益率 co 断开 LCOE 平准化能源成本 dy 动态 MG 微电网 max 最大值 NCF 净现金流 s 水平 NPV 净现值 yr 每年 PID 比例积分导数 希腊符号 PV 光伏 ƞ 效率 RES 可再生能源系统 ∆t 采样时间间隔 ROI 投资回报率 坡度角 SOC 充电状态 方位角 STC 标准测试条件 α 功率温度系数 SUC 随机机组投入 δ 自回归移动平均线的系数模型 UC 机组组合 ε 预测误差 WT 风力涡轮机 μ 移动平均系数 ZEB 零能耗建筑
桑迪亚能源 - 桑迪亚国家实验室
2 SunPower Corporation，美国加利福尼亚州里士满 3 First Solar，美国加利福尼亚州奥克兰 4 BP Solar，美国马里兰州弗雷德里克 5 Hudson Clean Energy Partners，新泽西州蒂内克 摘要 光伏性能模型用于预测光伏系统在给定位置和规定天气条件下将产生多少能量。项目开发人员通常使用这些模型来为给定站点选择模块技术和阵列设计（例如，固定倾斜与跟踪）或选择不同的地理位置，金融界也使用这些模型来确定项目可行性。可用的模型在其底层数学公式和假设以及分析师可用于设置模拟的选项方面可能存在很大差异。某些模型缺乏完整的文档和透明度，这可能会导致对如何正确设置、运行和记录模拟的混淆。此外，这些模型所依赖的可用数据（例如，辐照度、模块参数等）的质量和相关不确定性通常变化很大且经常未定义。出于这些原因，许多项目开发商和这些模拟工具的其他行业用户都表达了对他们对 PV 性能模型结果的信心的担忧。为了解决这个问题，我们提出了一种标准化的 PV 系统级性能模型验证方法，以及一套用于设置这些模型和报告结果的指南。本文介绍了专门针对 PV 性能模型的标准化模型验证过程的基本要素，提出了一个实施该过程的框架，并介绍了它在多种可用 PV 性能模型中的应用示例。简介 存在许多用于模拟 PV 系统性能的商业和学术计算机模型和算法。Klise 和 Stein [1] 介绍了许多现有模型并进行了总结。这些模型在概念方法和模拟所需的数据量方面有所不同，但每个模型基本上都预测了给定全局水平和直接法向辐照度产生的能量（时间步长的直流和/或交流功率），以及由此产生的阵列平面 (POA) 辐照度和模块（或电池）温度。给定建模方法的有效性取决于模型匹配观察到的功率（和能量）的能力
熔融盐热能储罐的故障分析用于服务CSP工厂
API American Petroleum Institute ASME American Society of Mechanical Engineers BPVC Boiler and pressure vessel code CFD Computational fluid dynamics CPU Central processing unit CSP Concentrating solar power DNI Direct normal irradiance DOE U.S. Department of Energy FEA Finite element analysis FFS Fitness-For-Service FZ Fusion zone GMAW Gas metal arc welding GTAW Gas tungsten arc welding HAZ受热影响区HTF传热液IEA国际能源机构MSPT熔化盐电力塔MW MEGAWATT MW E e MWATT电动电动机MW T型NOX氮氧化物NDA非披露协议NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS INSTICE for for National for SRC应力松弛破裂SS不锈钢TES热能存储ys产生强度下标CM累积的AVG平均inv。库存中的库存出口最大最小最小最小
国家可再生能源实验室历史：1977-2016
List of Acronyms ASTRI Australia Solar Thermal Research Institute CSIRO Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization CSP concentrating solar-thermal power DEI diversity, equity, and inclusion DNI direct normal irradiance DOE U.S. Department of Energy IEC International Electrotechnical Committee IER investment energy return IPH industrial process heat LE large electric LCOE levelized cost of electricity LCOH levelized cost of heat ME modular electric NG natural gas NREL国家可再生能源实验室O＆M运营和维护PPA电力购买协议PV Photovoltaic RFP要求提案RTE资源，培训和教育SAM系统顾问顾问SBP SCHLAICH BERGERMANN UND MODED SCHLAICH BERGERMANN UND，德国公司Seto Seto Soto Soto Soto Solar Energy Inergy office Offical Office Office Office Tea tea Tea tea tea tea tea tea tea tea tea tee te tmy the tmy典型典型的典型衡量级别的
Power / Biofuels < / div>
conicet国家科学技术研究委员会外国直接投资外国直接投资ghi全球水平辐射率ILO Internationa劳动组织Indec国家统计局和人口普查Inta国际国家农业技术研究所拉丁美洲拉丁美洲拉丁美洲MT数百万吨，数百万吨劳动力和社会安全部门的劳动和商业秘书，开发和社会秘密研究牲畜和渔业T吨美国美元
鲁尔克拉国立技术学院
智能电网、电动汽车 (EV) 简介 智能电网对 EV 集成电力系统的新兴作用的重要性 电网整合、可再生能源和存储 基于太阳辐照度预测的智能发电控制 开发具有先进控制器的 PV 供电 UPQC 以改善电能质量 需求侧和供应侧管理，以提高智能电网的可靠性和效率 电网整合挑战和未来解决方案 智能电网在整合可再生能源中的作用 智能电网试点项目综合概述
一种气候知觉的方法来创建每小时的未来...
图1：田纳西州纳什维尔（Nashville）的1月1日至10日，从1940年1月1日至10日开始的每日最高温度（顶部）最高和最小值。最大值和最小值位于一月份的一天中最冷，最热的部分，然后使用样条函数。中间 - 小时太阳辐照度（实线）与每日平均值（虚线）。底部 - 小时风速（实线）与每日平均值（虚线）。灰色阴影突出显示均值，最大和最小值以及小时值之间的差异。
现场光谱辐射计的校准 - Geo.uzh.ch
光谱辐射测量法是一种测量窄波长间隔内光辐射功率的技术。光谱辐射测量设备在遥感中连续光谱辐射和辐照度的定量测量中起着关键作用。使用定量描述符直接和间接识别表面成分依赖于相关测量设备和地球物理算法的相关不确定性。经过良好校准的测量设备包括表征过程，描述仪器相对于到达光子的行为，以及关于测量可追溯性到预定义标准的校准报告。地面光谱辐射计的实验室表征基于测量计划