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SEIA 对美国能源存储的愿景
在许多情况下，可以使用储能来代替昂贵的电网基础设施投资。公用事业公司可以使用储能来增加新清洁能源部署的能力，从而让更多客户享受到清洁能源的好处。在加利福尼亚州和夏威夷州等以“使用时间”费率为基础收取净计量电费的州，储能可以帮助客户最大限度地利用太阳能系统的价值，同时提供宝贵的备用电源。小型资源（如家用电池）可以与电网需求协调，形成“虚拟发电厂”（VPP），从而降低所有人的电费。较大的商业和工业客户也可以通过选择公用事业需求响应（DR）计划来形成 VPP，以在电网压力大时减少用电量，从而降低账单。支付高额需求费用的小型企业和工业客户可以使用储能来节省电费，方法是使用电池将负载从高峰时段转移出去。
在我们竞争以应对气候挑战
本文探讨了三个当代案例研究，涉及如何将分布式能源汇总到虚拟发电厂（VPP）中，以减轻对我们能源基础设施的需求的方式为我们的气候挑战提供弹性，低碳解决方案。这些最近的案例研究将分析分布式能源，以及如何将它们汇总以参与批发电力市场，以减少对更大的公用事业规模资源的需求，同时还可以在本地提供网格服务。这些案例研究以我们在能源与环境研究所进行的关于分布式能源资源的先前研究为基础。案件将考虑联邦能源监管委员会（“ FERC”或“委员会”）命令841和2222将有助于消除有效参与区域市场的障碍，并探索与重叠的州和联邦管辖权的剩余冲突。我们将以学到的经验教训来结束，以增强电气化并促进弹性的方式促进VPP的增长，因为我们过渡到低碳未来。
美属维尔京群岛虚拟发电厂分析执行官...
2024 年 11 月 XX 日 准备者：美属维尔京群岛政府和维尔京群岛能源办公室 (VIEO) 摘要：自 2009 年以来，美属维尔京群岛的分布式太阳能和电池存储量迅速增长，目前总计分别达到 30.5 MW 和 52.5 MWh。随着到 2030 年实现 30% 可再生能源发电的目标，集成和控制这些分布式机组的虚拟发电厂 (VPP) 代表着一个关键解决方案。VPP 协调单个家用电池以模仿公用事业规模电池的功能，在整个地区提供分布式能源容量、负载平衡以及电压和频率调节等电网服务。这种方法通过抵消昂贵的化石燃料使用并将每日能源费用平均降低 12.3%，产生了巨大的财务和运营效益，估计每年高达 2250 万美元。VPP 还增强了电网弹性，在两台最大发电机发生故障等事件中，将未供应的能源和客户轮流停电体验减少了 79%。通过这种方式，虚拟电厂为实现美属维尔京群岛的可再生能源目标提供了一条灵活、有弹性的途径。夏威夷、波多黎各、佛蒙特州和西澳大利亚州实施虚拟电厂的经验教训突出了可以指导美属维尔京群岛实施成本效益高、有弹性且安全的能源转型战略的最佳实践。
订单号-91391_PSC-DRIVE-Act.pdf
6 VPP 是分布式能源资源的集合，可能包括储能设备，当它们聚合在一起并与电网运营协调时，可以提供电网服务。DERA 可以运营一个或多个 VPP。 7 参见美国能源部 (“DOE”) DER 聚合器行为准则，2023 年 11 月。 8 FERC 案卷编号 RM18-9；命令编号 2222——分布式能源资源聚合体参与区域输电组织和独立系统运营商组织的市场 (2020 年 9 月 17 日)——2021 年更新。FERC 命令编号 2222 的主要目标是让 DER 更好地参与由区域电网运营商运营的电力市场，包括通过参与市场的聚合体，然后将补偿分享给各个 DER。 9 参见案件编号 9665，马里兰州电力公司配电系统规划。 10 参见 2011 年 8 月 22 日第 84275 号命令。11 参见 https://www.psc.state.md.us/wp-content/uploads/sites/2/Curtailment-Service-Provider-Application.pdf。
Gentrack - 2024-02 工作坊
虚拟发电厂（简称 VPP）是一个由软件集中管理的能源生产和存储系统网络，用于在高峰/非高峰时段向电网提供和消耗能源。虚拟发电厂可以快速利用可再生能源，保持网络稳定并减少对化石燃料的依赖。（摘自 EA，2024 年）
可再生能源分析中的多标准应用，文献综述
在乌克兰实施“智能网格”的概念和行动计划，直到2035年被采用（决议＃908-R）：•引入自动分配网络管理系统（ADMS）•引入断电管理系统（OMS）•自我控制网络启发项目•自我建立网络飞行员项目的实施•分发发电系统的实施•其他级别的电力工厂（vptial/vptial
波多黎各电力管理局 (PREPA)
• 2022 年 4 月 5 日至 28 日——LUMA 和 PREPA 就 21 个项目、18 个 PPOA 和 3 个 ESSA 的互连技术研究交换了信息。PREPA 与提议者和 LUMA 举行会议，以解决在此过程中发现的问题，并提交了对 PREB 2022 年 4 月 11 日决议和命令的回应，包括 LCOS 阈值、VPP GSA、MTR 以及与 BESS 提议者相关的行动。
AALBORG UNIVERTET的机会约束...
摘要 - 本文提出了使用粒子群优化（PSO）对人工神经网络（ANN）的增强，以管理虚拟电厂（VPP）系统中的可再生能源资源（RESS）。这项研究突出了ANN-BPSO算法与原始BPSO算法的比较。在搜索隐藏层（n）和学习率（LR）中节点数量的最佳值时进行了比较。这些参数值用于微电网最佳能量调度的ANN训练中。已对涉及Ress的微电网（MG）的VPP系统进行了测试，这些方法涉及Ress，以最大程度地减少能力并优先考虑可持续资源的参与，而不是从公用事业网格那里购买电力。该模型使用马来西亚北部Perlis State记录的24小时记录的实际载荷需求进行了测试。此外，Tenaga nasional Berhad Research（TNBR）太阳能气象学记录了真实的天气状况数据，平均为1小时（例如，太阳辐射，风速，电池状态数据和燃油水平）。结果表明，与BPSO算法相比，ANN-PSO给出了精确的决策，这反过来又证明神经网的增强达到了最佳的能量调度水平。
清洁能源如何解决电力需求增长问题
*清洁氢作为发电或储存解决方案不包含在容量潜力中；需要继续降低成本和技术性能方面的进步，以增强清洁氢作为电力解决方案的商业可行性 ** 创新电网部署升空报告评估了在一夜之间充分部署单个先进电网解决方案对系统容量的影响。预计组合部署解决方案可能会产生额外的容量影响。 *** 虚拟发电厂升空报告评估了 2030 年 VPP 的部署潜力，总计 80-160 GW（或 2023-30 年增加 50-100 GW 的容量）。随着 DER 的持续采用，到 2035 年的实际 VPP 潜力可能会更高。 注：升空部署潜力：有关升空部署潜力的更多详细信息，请参阅脚注 3、4 和 7。 资源需求：资源需求包括新的峰值需求增长（例如数据中心、电气化、制造业），这将需要供应资源和更换即将退役和/或为实现清洁能源目标而退役的老化资产。输配电网部分的需求仅占新的峰值需求增长，因为它