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自主微电网虚拟惯性控制的最优模型预测控制
摘要：目前，可再生能源 (RES) 在电网中的渗透率显著提高，尤其是在微电网中。用 RES 取代传统同步机可显著降低整个系统的惯性。这会对不确定情况下的微电网动态产生负面影响，降低微电网频率稳定性，特别是在孤岛运行模式下。因此，本研究旨在利用虚拟惯性频率控制概念增强孤岛微电网频率弹性。此外，虚拟惯性控制模型采用了最优模型预测控制 (MPC)。MPC 的优化设计是使用一种优化算法，即非洲秃鹫优化算法 (AVOA) 实现的。为了证明所提出的控制器的有效性，将基于 AVOA 的 MPC 与使用各种优化技术进行优化设计的传统比例积分 (PI) 控制器进行了比较。利用 RES 的实际数据，并应用随机负载功率模式来实现实际的模拟结果。此外，微电网范例包含电池储能 (BES) 单元，用于增强孤岛微电网的暂态稳定性。模拟结果表明，基于 AVOA 的 MPC 在提高微电网频率弹性方面是有效的。此外，结果确保了 BES 在时域模拟中改善暂态响应的作用。模拟结果是使用 MATLAB 软件获得的。
可再生能源对电力系统惯性和频率响应的影响。
在过去的几十年里，全球趋势是用可再生能源取代传统发电厂，并用可再生能源满足不断增长的负荷。这是为了减少化石燃料对环境的影响，并确保能源供应安全 [3]。未来的计划包括提高可再生能源的渗透率。风力涡轮机和太阳能光伏电站等可再生能源在许多方面都不同于同步发电机。这些能源中的大多数不会增加系统惯性，从而降低了系统的有效惯性。此外，运行策略将这些能源视为电网中的负需求。因此，这些能源不会增加系统的总储备。最后，这些能源的输出取决于天气条件和控制策略。变化的天气条件会使这些能源的输出发生变化。风力发电厂的发电机和叶片中储存惯性，通常对其进行控制以实现最大功率输出。无论电网上的频率事件如何，这种最大效率控制策略都能保持电厂惯性。
库仑相互作用和宏观导体中电荷载体的有效量子惯性
通过证明宏观导体可以表现出强大的D.C.量子元素的转运性能，整数量子大厅效应（IQHE）[1？–4]是一个重大惊喜。立即承认了这一分类对计量学的重要性[1]，并导致了欧姆的重新编号[5？]。量子厅导体的有限频率响应已被计量师进行了深入研究：使用A.C.有限频率F的桥显示了与预期值r k / 2 = h / 2 e 2 [6-10]的仪器电阻r H（f）的出发。然后归因于“固有电感和电容” [11，12]。后来，Schurr等人提出了一个双屏蔽样品，允许使用频率独立的电阻标准[13]，但是这些作品留下了这些电容和电感的起源问题。另一方面，量子相干导体的有限频率转运概述，其大小小于电子相干长度，预计将由量子效应支配。对于诸如碳纳米管[14]或石墨烯[15]等低维型电控器，电感纯粹是动力学的。小型超级传导电感器[16，17]现在用于太空工业[18]是基于库珀对的惯性。对于量子相干导体，B˝uttiker及其合作者[19-21]开发的理论将关联L/R或RC时间与Wigner-Smith的时间延迟有关，用于在导体跨导载器散射的情况下。在这封信中，我们在A.C.中证明了这一点。政权，这些显着的预测已通过量子hall r-c [22]和r-l [23，24]在高温温度下的GHz范围内的量子霍尔R-C [22]和R-L [23，24]电路的有限频率入学确定。
基于储能的合成惯性和快速频率调节以实现电网平衡的实验方法
近几十年来，人们对可再生能源的兴趣日益浓厚。电网中通过电力电子连接的可变可再生能源资源数量不断增加，降低了总机械系统惯性。水电等频率调节资源将在平衡可变可再生能源资源方面变得更加重要，对稳定性和性能提出了更高的要求，以维持稳定的电网。本论文涉及非直接电耦合发电机组的机械惯性降低。论文首先描述了当今电网系统惯性情况，并介绍了两种用于估计用于提供合成惯性的电网频率导数的方法和一种用于增强同步发电机机械惯性响应的方法。在小规模实验装置中测试了合成惯性和增强惯性方法，并与北欧电网的测试结果进行了比较。设计并构建了一个全尺寸混合储能系统，使用分频法作为功率控制器。结果表明，基于功率频率导数控制器的合成惯性方法在纳米电网实验装置的正常运行期间实现了更好的电网频率质量。通过模拟和实验测试对结果进行了评估。混合储能解决方案的结果表明，通过使用河流水力发电厂的缓慢运行和电池储能系统进行频率控制储备，可以提高频率质量。
使用基于自适应惯性权重的 PSO 进行综合可再生能源系统的技术经济建模
不断增加的碳排放率和对全球环境的持续破坏为可再生能源的实施铺平了道路，无论其性质如何不稳定。探索在孤立区域开发具有最低能源成本的合适的综合可再生能源（IRE）模型已成为最大的挑战之一。在目前的工作中，提出了一种由光伏、生物质和沼气系统组成的 IRE 模型，用于离网孤立区域电气化。为了强调建模的经济方面，平准化能源成本（LCE）已被作为重要因素。采用了基于自适应惯性权重的粒子群优化（PSO w）技术来降低发电总成本。正在考虑的四个区块的能源成本分别为 4.48 卢比/千瓦时、4.52 卢比/千瓦时、4.57 卢比/千瓦时和 4.49 卢比/千瓦时。结果表明，与研究区域现有的家庭能源成本 6.70 卢比/千瓦时（>250 千瓦时）相比，能源成本极低。
使用TSCOPF和惯性仿真的稳定性提高具有较高可再生能源的变速器网格
摘要 - 本文提出了一种瞬态稳定性约束最佳功率流（TSCOPF）公式，该公式对配备了合成惯性的非同步可再生能源产生建模。提出的优化问题计算了系统的最佳工作点，可容纳非同步可再生生成的高股票，同时确保在发生重大事件的情况下进行瞬时稳定性。合成惯性控制器用于在可再生生成份额很高的情况下提高系统的动态稳定性。提出的工具在西北西班牙系统中进行了测试，西班牙西北系统具有较高的风能渗透率，导致总系统惯性减少。研究结果表明，1）可再生电厂中的合成惯性可以减少严重的意外情况后的机电振荡，从而降低了确保瞬时稳定性的成本； 2）使用合成惯性，当脱碳和可再生促进策略退役时，系统会变得更加稳定； 3）所提出的模型可用于计算合成惯性控制的参数。
使用开关线性模型对直接太阳底系统进行热惯性和能源效率评估
本研究介绍了配备直接太阳能（DSF）的房间的案例研究，以预测真正的热和能量行为。dsf操作是由热惯性的，这是一种复杂的现象，其相对影响被证明受到许多因素的影响，包括太阳辐射和板的热绝缘材料。但是，当前的物理模型并不能很好地显示这种关系。本文将通过采用切换线性模型来证明这种关系可以用数值模型正式描述。实际上，文献中开发的仿真模型以非常简单的方法表示，不能用于对DSF的热作战的详细分析。本研究旨在减少知识差距并解决限制，例如（i）对直接太阳能地板的热行为的现实解释，（ii）以快速而简单的方式通过热惯性来确定热量惯性的加热模式，并且（iii）通过热惯性估算热量消耗的热量延期，可以延迟估计能量的能量。开关模型已检测到直接太阳能地板的三种操作模式，其中一个对应于热惯性加热时刻。该模型还可以评估热惯性的持续时间和能量。因此，在1110小时的测试期内估计为310小时和18.6kWh，平均每天3.58小时。
控制超级电容器储能系统模拟直流微电网的惯性和瞬态响应改进
在直流微电网 (dc MG) 中，直流链路电容器非常小，无法提供固有惯性。因此，在负载变化或电力资源波动的不确定波动期间会出现较大的电压偏差。这会导致电压质量下降。为了克服低惯性问题，本文提出了一种快速响应的能量存储系统，例如超级电容器，它可以通过某些特定的控制算法模拟惯性响应。双向直流-直流转换器用于将超级电容器能量存储连接到直流 MG。所提出的控制方案由虚拟电容器和虚拟电导组成。它在内环控制中实现，即电流环控制足够快地模拟惯性和阻尼概念。为了研究直流 MG 的稳定性，推导了一个全面的小信号模型，然后使用系统的根轨迹分析确定了可接受的惯性响应参数范围。通过数值模拟证明了所提出的控制结构的性能。
克服 2 型糖尿病的治疗惰性：探索基于机器学习的情景模拟以改善短期血糖控制
1 AMD-AI 国家组协调员，UOS 综合初级和专科护理，ASST Nord Milano，Via Filippo Carcano 17, 20149 Milan，意大利；nicoletta.musacchio@gmail.com 2 Mix-x Partner，Via Circonvallazione 5, 10015 Ivrea，意大利；rita.zilich@mix-x.com (RZ)；fdrcpisani@mix-x.com (FP) 3 罗马大学实验医学系，医学病理生理学、食品科学和内分泌学科，00161 Rome，意大利 4 糖尿病和内分泌科，ASL Nord-West Tuscany，54100 Massa Carrara，意大利； fabio.baccetti@uslnordovest.toscana.it 5 糖尿病科，Careggi 医院，Largo GA Brambilla, 3, 50134 Florence，意大利；nreub@aou-careggi.toscana.it 6 糖尿病和内分泌科，ASL TO5，10023 Chieri，意大利；carlogiordaposta@gmail.com 7 糖尿病和内分泌科，ASL SULCIS，09016 Sulcis，意大利；giacomo.guaita@aslsulcis.it 8 糖尿病和营养 UOC，S. Spirito 医院—ASL Roma 1，00913 Rome 00913，意大利；lelio.morviducci@aslroma1.it 9 Rulex 创新实验室，Rulex Inc.，Via Felice Romani 9/2, 16122 Genoa，意大利； marco.muselli@ieiit.cnr.it (MM)；damiano.verda@rulex.ai (DV) 10 AMD 地区前任主席，AI AMD 国家集团，10090 Bruino，意大利；ozzelloa@gmail.com 11 糖尿病和代谢疾病科 ASL 4 Liguria，16043 Chiavari，意大利；paola.ponzani@asl4.liguria.it 12 IRCCS Ospedale Galeazzi-Sant'Ambrogio，20149 米兰，意大利；antonio.rossi1@unimi.it 13 米兰大学生物医学和临床科学系，20157 米兰，意大利 14 数据科学家 Deimos，33100 乌迪内，意大利； p.santin@e-deimos.it 15 AMD 糖尿病和代谢疾病科前任总裁，Nord-West Tuscany，Livorno Hospital，Viale Alfieri 36, 57124 Livorno，意大利； graziano.dicianni@uslnordovest.toscana.it 16 AMD 新任总裁，Azienda Sanitaria Universitaria Giuliano Isontina，34128 Trieste，意大利； riccardo.candido@asugi.sanita.fvg.it * 通讯：davide.masi@uniroma1.it