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World File Search System使用负载
考虑使用负载替代的多能交易的集成能量系统的多型能量存储的最佳配置
摘要。如何考虑替换对多能交易的用户端的影响在配置多能量储能（MES）时，是一个紧迫的问题，需要解决以提高集成能源系统（IES）的经济和能源效率。本文提出了一种基于不同能源供应季节的特征的多能交易的ME的最佳配置方法。首先，基于IES的结构提出了多能交易框架和MES配置原理。其次，IES的MES最佳配置模型考虑了使用负载替代的多能交易，然后解决了IES交易策略和MES计划方案。最后，通过一个示例验证了所提出的方法。结果表明，提出的方法将MES配置成本降低了8.9％。可以看出，本文提出的MES配置方法有助于修复IES中储能配置研究的局限性并改善系统的经济利益。
有效的负载能力（ELCC）研究结果需求响应（DR）资源
2。全面记录了研究方法和假设，并解释了在研究或通知研究中如何使用负载影响协议（LIP）文件（如果有的话）以及研究的更新研究（根据需要）。
2023 07 28-决策 - 物质529。...
[11]目前，董事会尚未说服该提案是合理的。董事会指示NB权力使用负载研究样本数据对其提案进行进一步分析，包括评估该提案对有资格的房屋的影响，并使用住宿，不合格的房屋和其他客户。董事会进一步指示NB权力包括这些研究的结果，以扩大对这些客户的住宅费率资格，并在展览NBP 14.01中修订的费率设计路线图中确定的监管程序的第2A期间提交该应用程序。
深度脱碳电力建模研讨会
研讨会的第二部分名为“电力部门的需求侧反馈”。会议的第一场演讲来自 OnLocation, Inc.，名为“电动汽车负载形状的影响”。演讲讨论了如何在 NEMS 建模框架中使用负载形状，以及需求时间如何影响不同发电技术的部署和运行。演讲还包括在不同负载形状下对电动汽车进行模型测试的初步结果，并提供了供我们考虑的更新建议。例如，OnLocation, Inc. 建议更改电动汽车负载形状，以将充电曲线分散到更多时段，并在夜间减少充电集中度，或者为不同类型的车辆包含多种负载形状。
电网的硬件实现和市场影响...
执行摘要 未来电力系统中基于电力电子的资源将显著增加。这些资源将包括可变可再生能源，例如太阳能光伏和风能；电池储能；以及终端使用负载，包括电动汽车 (EV) 和带变频驱动器的电动机。尽管基于电力电子的资源为电网提供了可再生能源和高效的终端使用设备，但由于系统惯性显著降低，它们在维持电网稳定性方面带来了困难。在供应或需求突然转变的情况下，低惯性电力系统可能会经历更严重的电网频率变化。需要额外的频率响应来缓解这些变化并保持电网稳定性。
使用 ARDIOUNO 进行变压器负载剪切
变压器是一种在静止状态下将能量从一个级别转换为另一个级别的设备。本项目的目的是通过使用负载共享来防止变压器过载。变压器过载时，其效率会降低，绕组会变热，甚至可能烧毁。负载共享的结果是，变压器受到保护。这将通过使用微控制器将另一个变压器与 Arduino 并联来实现。两个控制器都将第一个变压器上的负载与参考值进行比较。当负载超过参考值时，第二个变压器将共享剩余负载。如果负载超过两个变压器的额定值，系统将关闭。每当通过 GSM 接收到通信时，操作员都会收到它。
Cuberg，Inc .-加利福尼亚能源委员会
PRC第25301条和CCR，第20条，第1345条，授予CEC授权，要求所有从事任何设施发电，传输或分配电力的实体的预测提交。这些实体包括公用事业分销公司（UDCS），能源服务提供商（ESP），社区选择聚合商（CCAS）以及所有提供最终使用负载（共同称为LSES）的实体。但是，根据现有法规，小型LSE 1不需要遵守完整的报告要求，而可能需要在CEC建立的替代缩写表格中提交需求预测。对于此特定的IEPR程序，CEC并不要求使用来自峰值需求的任何LSE的表格长期进行长期预测数据。
基于分形空间的表面无量纲分析...
尽管有一些经验方法可以预测表面沉降，但理论分析很少见，而且初步[1-4]。修改的经验啄式公式用于预测水丰富的沙质鹅卵石地层中的表面沉降[5]。lu等。[6]提出了一个基于表面沉降的大量观察数据的高斯函数模型，该模型可以描述表面沉降的几何形状。基于Mair的理论，Yang等。 [7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。 所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。 尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。 通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。 大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。 尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。基于Mair的理论，Yang等。[7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。
PV综合住宅系统（包括储能系统）的最佳能源管理
抽象的经济利润是PV综合住宅生产商的主要动机，因此能源管理算法在这些系统中起着关键作用。常规基于规则的能源管理系统（REM）的主要优先级是满足需求。结果，出售给分销网络的能源总量，因此在此类系统中的用户效果并不可观。本研究提出了一个智能能源管理系统（SEMS），以在网格连接的住宅光伏（PV）系统中进行最佳能源管理，包括电池作为储能单元。使用MATLAB模拟的建议方法使用负载和PV特性的实际值，将根据电池的离散状态实现电池运行的经济计划。实验测试是为了验证仿真结果，与经典的能源管理算法相比，表现出显着的生产商的好处以及负载校正的增加。