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2025年5月7日至9日
智能电网 | 电网基础设施 | 电网管理 | 可再生能源监测 | 控制 | 电网整合 | 产消结合 | 分散式可再生能源供应 | 能源、负荷和灵活性管理 | 电力交易 | 能源服务 |
应用能源 - Refubium - 柏林自由大学
为支持能源转型和遏制气候变化，全球范围内的举措已导致过去十年安装的可再生分布式发电机 (DG) 数量大幅增长，其中光伏 (PV) 系统是增长最快的技术。然而，众所周知，电网中光伏渗透率高会导致电压波动和线路拥塞等许多运行问题，这些问题可以通过利用光伏系统的无功功率能力来缓解。为此，我们建议使用人工神经网络 (ANN) 来预测光伏系统中的最佳无功功率调度，方法是以集中式或分散式的方式从交流最优功率流 (ACOPF) 解决方案中学习近似输入输出映射。在分散控制的情况下，我们利用可解释人工智能 (XAI) 技术 Shapley 加法解释 (SHAP) 来识别对每个单独系统的最佳调度有显著影响的非本地电网状态测量值。通过基于 CIGRE 中压配电网的案例研究，对集中式和分散式 ANN 控制器进行了评估，并与基线控制策略进行了比较。结果表明，两种基于 ANN 的控制器均表现出优异的性能，可防止基线策略遇到的电压问题和线路拥塞，同时与固定功率因数控制相比，可节省 0.44% 的能源。通过利用 ANN 和 SHAP，所提出的用于无功功率控制的分散式控制器能够实现 ACOPF 级性能，同时促进数据隐私并减少计算负担。
地点 - 第 1 天，新德里 Welcomhotel，第 2 天......
740 使用区块链的端到端分散式器官捐赠和移植系统，基于云的精准农业的机器学习辅助智能浇水系统 Sanjeet Kumar Nayak、Boyina Saivamsi Rangarajan、Satyajit Mohapatra、Vikash Kumar Rai
分布式技术分发的先决条件
修复和恢复大型集中式系统的电力可能既耗时又费钱。相比之下，具有分布式发电源的分散式能源系统可以提供本地电力供应，并能快速从中断中恢复 [6]。集中式能源系统的另一个限制是传输损耗。这些系统需要广泛的输电和配电基础设施，才能将电力从发电厂输送到最终消费者。不幸的是，这种基础设施会产生传输损耗，即在传输和配电过程中的电能损失。这些损耗导致能源系统效率低下和浪费 [7]。此外，许多集中式能源系统严重依赖煤炭、石油和天然气等化石燃料。这种对有限且污染严重的能源的依赖带来了环境挑战，包括温室气体排放、空气污染和气候变化 [8]。相比之下，分散式能源系统提供了向可再生能源转变的机会，减少了对化石燃料的依赖，并减轻了对环境的影响。
瑞典太阳能的发展历程、当前趋势及未来前景
简而言之，对过去发展的文献回顾结果表明，虽然太阳能供暖是瑞典太阳能技术的第一个用途；用于区域供热和住宅安装，但由于缺乏经济竞争力，它后来逐渐失去人气。光伏发电出现的时间比太阳能供暖晚，影响范围更加广泛。研究和生产是早期的重点领域，而分散式光伏发电和集中式光伏发电后来占据了主导地位。补贴和安装支持有助于激励分散式领域的住宅安装，而集中式市场仍未获得补贴。电池储能是最新形成的行业之一，由于政策优惠，电池安装在住宅领域越来越引人注目，而由于 Svenska Kraftnät 提供的优惠电网支持服务，电池安装在集中式领域也越来越引人注目。
分散强化学习：全球决策...
本文 1 旨在建立一个框架，指导一个由简单、专业化、自利的代理组成的社会解决传统上被认为是单一的单代理顺序决策问题。使用分散式方法集体优化一个中心目标之所以具有挑战性，是因为难以描述非合作博弈的均衡策略概况。为了克服这一挑战，我们设计了一种机制来定义每个代理的学习环境，我们知道对于该代理，全局目标的最优解与代理优化其自身局部目标的纳什均衡策略概况相一致。社会作为一个代理经济体发挥作用，代理通过相互买卖操作环境状态的权利来学习信用分配过程本身。我们推导出一类分散式强化学习算法，它们不仅适用于标准强化学习，还适用于选择半 MDP 中的选项和动态组成计算图。最后，我们展示了社会固有的模块化结构对于更有效的迁移学习的潜在优势。
热泵和间歇性可再生能源的经济学
3 我们关注的是建筑领域的分散式热泵，而不是大型电热系统。后者具有独特的经济特征，值得单独分析。 4 请注意，这与最近提出的“消耗负荷平准化成本”概念不同，后者评估了发电技术的盈利能力（Durmaz 和 Pommeret，2020 年）。
基于门控循环单元模型的负载需求和光伏发电预测的纳米电网集群合作分散式点对点电力交易
摘要 本文提出了一种利用新型点对点 (P2P) 电力交易辅助纳米电网集群电源管理的方法。直流纳米电网的实时功率损耗较低，适合 P2P 交易。本文通过新提出的 P2P 交易方案降低了涉及不同类型光伏 (PV) 发电（作为次要能源）的集群的电力成本。对于单个集群的电源管理，采用多目标优化来同时最小化总功耗、电网功耗和调度导致的本地总延迟。集群自供光伏电力的暂时盈余可以通过 P2P 交易出售给另一个暂时电力短缺的集群。在 P2P 交易中，买卖双方采用合作博弈模型来最大化他们的福利。为了提高 P2P 交易效率，每个集群的电源管理都考虑了负载需求和光伏发电的预测，以解决负载需求和光伏发电之间的瞬时不平衡。采用门控循环单元网络预测未来负荷需求，纳米电网集群中的光伏发电可降低 29.2% 的电力成本。
