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电池存储的技术环境分析-2020.pdf
随着越来越多的可再生能源 (RES) 进入电网，由于 RES 固有的间歇性和不可预测性，高峰时段的供需平衡将成为一个越来越大的挑战。当风能和太阳能发电过剩时，电网级电池可以储存能量，并将其放电以满足传统上由联合循环燃气轮机 (CCGT) 电厂提供的可变峰值需求。本文从技术和环境角度评估了电池储存取代 CCGT 以应对英国当前和未来能源情景 (FES) 的可变峰值需求的潜力。技术分析结果表明，假设电池的尺寸针对国家电网提出的不同供需情景进行了优化，则电池能够分别在 2016 年、2020 年和 2035 年满足总可变峰值需求的 6.04%、13.5% 和 29.1%，而 CCGT 电厂则满足其余需求。具体而言，为了在 2035 年逐步淘汰英国电网中的 CCGT 可变发电，风能和太阳能的电力供应需要增加到国家电网 FES 预测供应量的 1.33 倍。通过简化的生命周期评估 (LCA) 研究和比较了用电池替代 CCGT 的环境影响。LCA 研究的结果表明，如果用电池代替 CCGT，可以减少高达 87% 的温室气体排放，即估计 1.98 MtCO 2 当量，最佳供应量为 29.1%，即 2035 年可变峰值需求。
HDF 和 Teréga 携手合作，进行绿色地质储存......
“ HyGéo 是一个创新项目，展示了各地区在化石燃料替代解决方案方面的专业知识。前景非常光明。我们很自豪能够维持我们当地的财富，并支持部署新的氢气储存系统，以应对我们面临的新环境挑战。” 阿兰·鲁塞特——新阿基坦大区议会主席 HyGéo 是一个独特的机会，可以发展法国在地球科学和能源方面的混合专业知识。它的目的是成为更广泛部署绿色氢解决方案的起点，动员地区公司走向新阿基坦的能源自主。这种部署是实现雄心勃勃的区域、国家或欧洲能源转型目标的可行和现实的解决方案。” 在法国海外领土和国外启动了几个具体的项目后，我们很高兴继续在我们地区部署。与 Teréga 的合作基于我们的互补性和快速投入运营的愿望。为大规模可再生能源储存铺平道路真是太棒了！ “
用于储能系统的钠离子电池的生命周期评估
关于钠离子环境报告的信息很少（Liu 等人，2021 年；Peters 等人，2021 年）。因此，本研究的目的是评估钠离子存储技术的环境方面。因此，通过本研究对特定的钠离子电池进行生命周期评估 (LCA)。该论文的具体范围是从摇篮到大门的角度研究 1 kWh 生产的电池储能。结果将通过价值链中排放的分解来呈现，包括材料、运输和能源影响。同时还展示了电池材料影响的划分。对于评估的电池，假设它用于千兆级生产（每年生产 1 GWh 的电池存储）。假设这将被放置在欧洲，并呈现全球和本地供应链。
将南澳大利亚的电池存储扩展到新维度
在政府资助AU 100万美元的狮子的情况下，家庭电池计划（HBS）已提供了澳大利亚政府拥有的金融银行Clean Ener Gy Finance Corporation提供的赠款和低入的休息贷款，以自2018年10月以来，以与与网络连接的South Australia居民提供。如果需要，这种有助于购买家用电池和新的太阳能系统。这些电池通过存储通过太阳能电池板产生的多余功率来起作用，该电池可以在其他时间（例如在阴天或太阳下降时或在网格上达到峰值时）使用。目的是通过存储国内
储能更新-2021–2022
在这种增长的驱动下，近年来，电池存储项目的数量和规模增加了，用于储存的开发和融资的交易和交易结构已经扩大，存储项目的地理多样性在美国内部和以外都扩大了。面对气候变化的毁灭性影响，美国以外的政府和投资者提高了对可再生能源和电池存储的政治和财务承诺。在美国，由于长期降低电池成本，增加了联邦和州一级的政治势头，能源过渡正在进行中，并且存储的开发处于当今的峰值。这些动态促使公共和私人投资增加了存储，以及从独立存储和混合/共同关联的存储设施中提供的实用程序和其他LSE采购的实质性授权和其他LSE采购。
使用人工智能操作 Ceph 存储
简介 RAID 一直被认为是确保可靠存储的基础技术。然而，在云计算和大数据时代，RAID 已无法满足新应用程序的海量数据增长。因此，人们开始寻找能够提供超大规模容量和能力的新存储技术。Ceph 是解决这些问题的代表性存储，也是最流行的软件定义存储 (SDS) 解决方案之一。SDS 解决方案利用商用硬件来降低存储的总拥有成本、采购成本和运营成本。Ceph 的分布式架构能够为大容量应用程序存储大量数据，并通过多份数据副本消除任何单点故障以实现灾难恢复。Ceph 现在已成为 OpenStack 的原生存储，并已部署在全球多个国家/地区。Ceph 有三个关键特性使其不同于其他 SDS 解决方案：
燃烧后二氧化碳捕获和存储的能源惩罚及其对改造美国安装的基础的影响
对文献的评论发现，从粉状煤层（PC）粉状电厂的燃烧后捕获和储存CO 2的能量惩罚的估计值中，有4个系数。我们通过从热力学原理中得出能量惩罚的分析关系，并确定哪些变量最难约束来阐明这种扩散的原因。我们将CCS的能量罚款定义为必须将其用于CCS的燃料部分，以固定固定数量的工作输出。该罚款可以表现为维持发电厂输出所需的额外燃料，或者是恒定燃油输入的输出损失。，只有可用的可用废热和第二律分离效率的比例受到限制。我们为11％的能源罚款提供了绝对的下限，我们证明了在多大程度上增加可用垃圾热恢复的比例可以减少所报告的较高值的能量损失。进一步认为，将很容易获得40％的能源罚款，而29％之一则代表一个体面的目标价值。此外，我们分析了美国PC工厂的分布，并计算出使用CO 2捕获和存储（CCS）操作所有这些工厂所需的额外燃料的分布。
使用PI和ANN的混合控制器
ABSTRACT An energy management system incorporating a hybrid control scheme based on artificial neural networks (ANN)-based controller and a classical proportional–integral (PI) controller is proposed for a DC microgrid (DCMG)consistingofafuelcell(FC)andahybridenergystoragesystem(HESS)undervariableloaddemand.HESS分别包含一个电池能量存储系统（BES）和超级电容器（SC），分别迎合了高能量和高速动力剂。在Simulink R⃝平台上模拟了带有建议的混合控制器的微电网配置，以在常规控制器上建立其疗效。与常规的控制器相比，提议的控制器有效地最大程度地减少了DC总线电压（DBV）中的峰值过冲，沉降时间和偏差。此外，使用实时OPAL-RT平台验证了仿真结果，以确定拟议策略的有效性。
