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World File Search System供需平衡
分布式模型预测控制用于协调、电网...
建筑占全球温室气体排放总量的 36%，占全球电力消耗的 40% [1]。提高建筑能效的方法、使用更好的建筑材料和可再生能源提高建筑的可持续性以及采用先进控制方法的智能建筑都是活跃的研究领域，因为它们为减少建筑的碳足迹提供了巨大的空间。智能建筑的定义尚无共识，但它通常包括使用先进的控制方法来实现建筑所有者的业务目标，同时为电网提供服务。对可变的现场可再生能源（太阳能和风能）的需求和渗透率不断增加，使电网运营商难以保持供需平衡。建筑本身具有很大的灵活性潜力来管理负载以向电网提供服务，这些建筑被称为电网响应型建筑或电网互动型高效建筑 [2、3]。灵活建筑负载的集成和控制具有显着改善电网服务的巨大潜力，同时通过降低能源成本和提高电力供应的弹性使客户受益。建筑以各种需求灵活性模式运行 [ 3 ]，分为转移、削减和调制以提供电网服务。本文提出了一种利用建筑灵活性提供调制服务（例如频率调节）的方法。主要在建筑物中，供暖通风和空调系统 (HVAC) 消耗大部分能源，用于输送经过调节的空气，以保持建筑物居住者的舒适度。已经做出了许多努力
原创科学论文采用 ANFIS 方法实现混合电力系统的能源管理策略
摘要：可再生能源是未来几年的希望，因为它们在自然界中储量丰富，而且免费提供。此外，这些能源无污染，是化石燃料的完美替代品。混合动力系统 (HPS) 是一种具有多个发电源的系统，如光伏 (PV) 系统、风力涡轮机、燃料电池等，它们相互连接以提供电力，以满足有/无储能备份的不同需求。本文集中于可再生能源系统的控制和集成自动化，即光伏系统、固体氧化物燃料电池 (SOFC) 与镍氢 (Ni-MH) 电池以及可变负载。建议的 HPS 主要侧重于使用 100% 清洁的光伏，发电时不会产生有毒排放。在这里，太阳能光伏系统通过算法提取最大功率，作为 HPS 中的主要供应贡献者，以满足可变负载需求。如果光伏系统电力供应不足，则利用镍氢电池/固体氧化物燃料电池的电力来满足不断变化的负载需求。另一方面，如果光伏系统电力供应过剩，则多余的能量将储存在镍氢电池中。为了实现有效的供需平衡，HPS 利用各种控制策略，即比例积分 (PI) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)。关键词：自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)；最大功率点跟踪系统 (MPPT)；镍氢电池 (Ni-MH)；光伏 (PV)；固体氧化物燃料电池 (SOFC) 1 引言
能源与人工智能
电池储能系统协同优化和光伏发电的不确定性可能会给电网带来额外负担，影响供需平衡。为了解决这个问题，明智的调度优化提供了一个有效的解决方案。在本研究中，考虑到插电式电动汽车和间歇性光伏发电的充放电管理，开发了一种新颖的多能源协同系统调度框架，用于解决电网不稳定性和不可靠性问题。这形成了一个大规模混合整数问题，需要一个强大而有效的优化器。提出了一种新的基于二进制级别的学习优化算法来解决非线性大规模高耦合机组组合问题。为了研究所提方案的可行性，进行了考虑多种机组数量尺度和各种场景的数值试验。最后，结果证实了所提出的调度框架在解决机组组合问题上是合理有效的，可以实现 3.3% 的成本降低，并在处理大规模能源优化问题方面表现出色。插电式电动汽车、分布式可再生能源发电和电池储能系统的集成已被验证可在高峰时段降低 192.72 MW 机组的输出功率，从而提高电网稳定性。因此，优化能源利用和分配将成为未来电力系统不可或缺的一部分。
电力领域合作增多 可靠性提高
平衡机构 (BA) 是负责确保其电网服务区域内电力供需平衡（即大容量电力系统 (BPS) 可靠性）的实体。每个 BA 都可以通过调度其覆盖范围内的发电机组、建立远期合同或通过参与批发市场与邻近 BA 交易能源来满足其需求。在西部电网（称为西部互联）中，所有 BA 有时会使用并在不同程度上依赖电力进口来满足其需求，这主要是由于操作系统效率和参与批发市场的经济效益。然而，当系统因横跨大片区域的极端天气事件而压力最大时，批发市场的资源可用性可能会受到影响，从而减少进口渠道并增加无法满足需求的风险。在这种情况下，每个 BA 的运营商都会根据不完善的信息做出决策，并依靠最佳实践和运营商经验来实时克服挑战。系统中的这种不确定性带来了更高的无法满足可靠性和安全标准的风险，并可能导致局部或大面积停电。随着电网的发展和结构演变，运营也不断发展，定义每个 BA 的职责和组织结构也随之变化。在当今的 BPS 运营中，最全面的结构是区域输电组织 (RTO)，负责监督集中式机组投入、经济调度、协调更大的多公用事业覆盖范围并规划输电系统扩展。命名惯例也随时间而变化；我们将独立系统运营商 (ISO) 和 RTO 称为由多个 BA 组成的合作领域的总体术语。出于本研究的目的，我们将 ISO/RTO 称为在其区域内维持运营和规划职责的实体，而不指定特定的结构或治理框架。后者超出了本研究的范围，需要决策者持续考虑，他们必须平衡多项政策优先事项。
松山 Mikan Energy 选择日立的 e-mesh™ PowerStore™ 电网储能系统
日立持续支持四国电气和日本 CHC 开展的电池储能业务。通过在国内部署 e-mesh 电网边缘解决方案 *4 ，为脱碳社会提供支持，为可再生能源的主流化和确保稳定的电力供应做出贡献。 *1 主要用于电网和可再生能源发电厂的储能系统 *2 https://www.hitachienergy.com/us/en/products-and-solutions/grid-edge-solutions/our-offering/e-mesh *3 https://www.hitachienergy.com/uk-ie/en/products-and-solutions/energystorage/powerstore *4 电网边缘解决方案是位于输配电系统边缘的各种解决方案，管理靠近需求点的电力和能源。 ■背景 日本政府设定了到2050年实现碳中和的目标，到2030财年可再生能源占总发电量的比重将达到36-38%，比2019年增长了约20%。另一方面，最近出现了可再生能源发电量超过需求，或可再生能源产量容易因天气变化等因素而波动的问题。因此，确保利用剩余可再生能源的适应性或根据产量波动提供稳定的电力供应是一个问题。为了解决这些问题，为了加速国内电力储存设施的启动，补充预算正在实施电力储存设施补贴。对于这个项目，四国电力和CHC Japan也将获得支持分布式能源资源引进项目的补贴，该项目有助于SII*6扩大可再生能源的引入*5。在此背景下，四国电气与CHC Japan宣布，松山Mikan Energy将于2023年6月14日在爱媛县松山市建设松山蓄电厂（额定输出功率12MW、额定容量35.8MWh），通过使用蓄电池根据电力供需平衡调整电力储存和充电/放电，实现电力稳定供需，最大限度地利用可再生能源。 *5 https://sii.or.jp/chikudenchi04r/（仅限日语） *6 可持续开放创新倡议
使用森林景观模型进行可再生能源与生物多样性关系情景分析
引入可再生能源 (RE) 对于建设可持续社会至关重要。然而，可再生能源可能导致能源生产和生物多样性保护之间的冲突。本研究进行了情景分析，以评估日本东北部别间屋史河流域能源与生物多样性之间关系的潜在冲突。由于农民人口减少，牧场废弃率不断上升，这是该地区的一个巨大不确定性来源。选择了两种替代可再生能源来利用这些废弃的牧场，每种都采用独特的方法来满足区域能源计划规定的目标，从而在景观尺度上产生不同的生态后果。模拟了 31 种可再生能源引入方案，包括一系列牧场废弃扩张速度和太阳能光伏 (PV) 电厂安装与生物质能使用的比例。使用两种 IPCC 代表性浓度路径 (RCP) 情景（2.6 和 8.5）将它们叠加，从而产生了 62 种情景，这些情景根据可再生能源供需平衡和生态影响被概括为三组。使用 LANDIS-II 模型模拟了 2016 年至 2100 年的这些情景。结果表明，牧场废弃率和两种可再生能源的比例都对树种多样性和猛禽栖息地适宜性的变化有很大影响。转变为树木生物质能生产的废弃牧场转向以先锋物种为主的森林。过渡森林的植物物种组成因气候情景而异。RCP 8.5 情景中到 2100 年的较高温度阻止了白桦的建立，并改变了树种多样性和毛叶木的栖息地适宜性。生物质能利用产生的能量少于需求，但增加了三个生态指标。太阳能光伏系统提供的能源超过了区域需求，但两个地区的树木多样性和栖息地适宜性指数
已发布版本的引用 (APA)：Yaprakdal, F.、Yılmaz, MB、Baysal, M. 和 Anvari-Moghaddam, A. (2020)。深度神经网络辅助方法
摘要：大规模可再生能源发电的固有可变性给微电网能源管理带来了巨大困难。同样，人类行为对电价变化和季节变化的影响也会导致电力消耗的变化。因此，电力系统运行的正确调度和规划需要准确的负荷需求和可再生能源发电估计研究，尤其是短期（小时前、日前）。本研究考虑了总电力负荷和大容量光伏发电的时间序列变化，通过整合预测结果来促进可重构微电网短期最优运行调度框架中的供需平衡。基于双向长短期记忆单元的深度循环神经网络模型 DRNN Bi-LSTM 旨在提供准确的总电力负荷需求和大容量光伏发电预测结果。利用真实世界数据集来测试所提出的预测模型，结果显示，与调查文献中的其他方法相比，DRNN Bi-LSTM 模型表现更好。同时，研究了最优运行调度框架，同时制定日前最优重构计划和可控分布式发电单元的最优调度，将其视为最优运行解决方案。采用基本粒子群优化方法和选择性粒子群优化方法（PSO&SPSO）的组合方法，进行组合、非线性、非确定性多项式时间难（NP-hard）复杂优化研究，旨在最小化微电网在各种等式和不等式约束条件下的总无功功率损耗。包括光伏电源和柴油分布式发电机的可重构微电网测试系统用于最优运行调度框架。总体而言，本研究通过开发的 DRNN Bi-LSTM 模型，为具有电力需求和可再生能源预测的可重构微电网的最优运行调度做出了贡献。结果表明，采用深度学习辅助方法的可重构微电网最优运行调度不仅可以减少无功功率损耗，还可以以经济的方式改善系统。
职位描述 独立非执行董事会成员 (CAISO)
加州 ISO 是一家非营利性公益机构，成立于 1997 年 5 月，负责 CAISO 控制电网的可靠运行，该电网由加州和西部地区参与输电业主拥有的输电网资产组成。这些输电网资产所有者包括南加州爱迪生公司、太平洋煤气电力公司、圣地亚哥煤气电力公司、加州弗农市、帕萨迪纳市、阿纳海姆市、阿苏萨市、班宁市和河滨市、大西洋 15 号路径 LLCV、Startrans IO, LLC、Trans-Bay Cable LLC，以及加州 15 号路径输电线方面的西部地区电力管理局和内华达山脉地区。CAISO 还为该地区的日前和实时电力市场运营现货电力市场。CAISO 是美国西部 42 个平衡机构和输电运营商的记录可靠性协调员 (RC)，被称为 RC West。作为 RC，RC West 负责监督电网是否符合联邦和地区电网标准，并可确定在日前或实时运行中预防或缓解系统紧急情况的措施。CAISO 是一个平衡机构。在这一角色中，CAISO 与美国西部、加拿大和墨西哥的其他邻近平衡机构进行互动，以确保西部互联的可靠运行。作为公正的电网运营商，CAISO 不在任何市场参与者中拥有任何经济利益，并确保各种资源能够平等地使用输电网络和用于平衡电力流动和满足强制性可靠性要求的市场。CAISO 还运营西部能源不平衡市场 (WEIM)，这是一个在整个西部互联中运营的实时市场，允许参与者在接近用电时间时买卖电力，并为系统运营商提供邻近电网的实时可见性。这种实时市场运营的结果是改善了电力供需平衡，降低了该地区及其市场参与者的成本。 WEIM 还管理输电线路拥塞以维持电网可靠性并支持可再生资源的整合。
研讨会：晚期新自由主义下的住房生产政治经济学
摘要 为期两天的研讨会将汇集最先进的研究，重新将住房研究的房屋建设政治经济学作为中心，重点关注更广泛的政治、经济和意识形态结构，这些结构制约着房屋建筑行业的不同参与者，也受其制约。 研讨会是在政治经济矛盾和意识形态分裂的时代举行的：尽管住房严重难以负担，但世界各地的住房供应仍未能满足需求，这使人们对国家和市场在提供这一经济和政治上至关重要的商品方面的相对作用产生了质疑。 研讨会旨在就住房、理论和社会这一主题出版一期特刊（受以下条件约束）。 背景：研究差距 从历史上看，社会科学家对住房生产的政治经济学有着浓厚的兴趣（Ball，1978；Ball and Harloe，1982）。然而，随着新自由主义在西方的霸权崛起，许多国家退出了直接住房生产，只剩下私营部门基本上控制着住房生产。根据主流的新古典经济学范式，只要国家不“干预”，私人住房生产就会具有竞争力和效率（例如 Green 和 Malpezzi，2003 年）。在这种政治和意识形态背景下，住房建筑业因此越来越抽象为供需平衡图上的一条线。但新自由主义的霸权从未完全实现，在许多情况下（最明显的是中国），国家在住房的直接生产中发挥着重要作用。此外，在全球金融危机之后，在土地和住房资产价格上涨导致贫富差距扩大的压力下，西方新自由主义共识出现了裂痕。资本主义下许多人致富的主要途径现在似乎被关闭了。随着越来越多的人被排除在财产所有制民主之外，政府的政治合法性因此受到挑战。这引发了人们对依靠“市场”满足住房需求的政治可行性的质疑，并为国家在住房交付和管理方面采取更积极行动提供了可能性。然而，除了单户/多户租赁部门（Fields，2018；Christophers，2023），社会科学家仍然相对较少关注住房建筑行业的政治经济（Moreno-Zacarés，2024：2；Kohl and Spielau，2022）。
新冠肺炎疫情对经济的影响...
基于上述原因，并且由于 COVID-19 病例发病率尚未达到峰值，预计汽油和乙醇消费量的大幅下降将持续数月，并且可能要到 2020 年底才能恢复到去年同期的水平。Taheripour 和 Mintert (2020) 在最近的一篇论文中恰当地捕捉到了当前汽油和乙醇需求的下滑，并提出了一条合理的复苏路径。1他们考虑了 COVID-19 对汽油和乙醇消费可能产生影响的三种情景。中等影响情景最接近实际情况，因为它假设 4 月份减少 50%。关于 2020 年剩余时间的走势，他们指出，“在每种情景中，对于 5 月、6 月和 7 月，假设影响每月减少 10%……为考虑7月以后经济活动的衰退，在低、中、高影响情景下，减产率线性下降，12月的减产率分别达到约5%、7.5%和10%。 ” 在我们的分析中，Taheripour和Mintert在中等影响情景下假设的减产百分比被应用于过去几年4月至12月的平均月乙醇消费水平。此外，还遵循了类似的路径，得出美国乙醇年度出口量大约相当于15%的减幅，因为目的地市场也受到了COVID-19、经济衰退和低汽油价格的综合影响。在这种情况下，预计2020年乙醇产量将下降约30亿加仑，才能实现供需平衡——减产近20%。此外，COVID-19不仅降低了乙醇产量，也降低了乙醇价格。作为美国乙醇定价的中心参考点，芝加哥的现货价格已从 2019 年底的 1.40 美元/加仑跌至 4 月初的 0.85 美元/加仑。随着乙醇库存上升至创纪录水平，且预期消费将缓慢恢复，未来几个月乙醇价格可能会继续受到抑制。为了估计对乙醇价格的预期影响，我们使用了一个回归模型，其中芝加哥乙醇价格是库存使用比、玉米期货价格和代表汽油相对价格的变量的函数。该回归模型使用自 2010 年 3 月以来的月度数据开发，调整后的 R 平方统计量为 0.91。乙醇产量的减少已经导致玉米价格大幅下跌，因为玉米是乙醇生产的主要原料。仅自 3 月初以来，近期玉米期货价格就下跌了 17%。此外，价格