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NREL 海洋能源淡化研究与开发组合：预印本
美国国家可再生能源实验室 (NREL) 与美国能源部 (DOE) 水力技术办公室 (WPTO) 合作，开发了一种独特的研发方法，以推进海洋能源海水淡化。海水淡化是 WPTO 推动蓝色经济 TM 投资组合 [1] 的一项基础投资，也是该投资组合的首笔投资。NREL 的海洋能源海水淡化涵盖技术经济可行性研究、数值建模和组件和子系统级别的实验室测试，以及液压和电动反渗透波浪能转换器 (HERO WEC) 的开发。这种多层次的方法实现了创新的反馈循环，其中从实验室和现场实验中获得的数据和经验教训可用于改进建模工具和分析技术，确定未来年度活动的优先级，并改进 NREL 和整个 WPTO 投资组合内的战略方向。 NREL 主导的研究的主要目标是确定与波浪能海水淡化商业化相关的关键障碍，并开发海洋能源行业可以采用的解决方案。值得注意的是，虽然 WPTO 的海洋能源组合包括波浪能、潮汐能、洋流能、热梯度能和压力梯度能，但大部分海洋能源海水淡化工作都集中在波浪能海水淡化上。同时，这些研发活动可以帮助为行业和学术技术提供技术援助和支持。这两个轨道有助于建立一个共同的解决方案社区方法，同时也确定了发展强劲行业所必需的海洋部门以外的关键利益相关者、政府机构和其他组织。
天然气井操作中清洁能源的机会：预印本
摘要 - 石油和天然气行业越来越多地寻求运营改进，以降低成本和排放，同时提高对电网中断的弹性。本研究描述了分布式能源生成和存储技术的机遇的技术经济分析，以支持公司节省能源成本，清洁能源和能源弹性目标。具体而言，分析评估了宾夕法尼亚州Marcellus页岩的假设上游井位置的太阳能光伏（PV），分布式风能和电池能量存储，均与网格连接和离网。结果表明太阳能光伏有机会降低运营成本。此外，这些技术减少了该站点对电网电力和天然气的消耗，因此可以帮助减少与电力和天然气消耗相关的范围1和2的范围。对于每种排放量减少方案，计算出避免排放的成本；与其他减少排放策略（例如能源效率，降低燃烧和直接碳捕获和固定）相比，可以将这些价值与对减少排放的内部组织价值进行比较，并与现有的（尽管有限）（尽管有限）（例如加利福尼亚州的低碳燃料标准）进行了比较。结果表明，通过分布式可再生能源减少排放的相关成本与这些选择和市场具有竞争力。这项研究还探讨了这些电力清洁能源技术支持现场抵御公用事业的能力。
基于机器学习方法的数据驱动电网安全评估：预印本
为了预测暂态稳定性裕度，在系统中引入了输电线上的三相故障。虽然在所有模拟过程中故障位置都是固定的，但故障清除时间是变化的。在此示例中，故障位于 18 总线系统中 North-01（总线 1）和 North-02（总线 2）之间的分支。在每个时间步骤或 24 小时数据周期的每 5 分钟测试同一组故障清除时间。在每个 5 分钟时间步骤中，故障清除时间以 20 毫秒的间隔从 60 毫秒调整到 720 毫秒。因此，总共创建了 9,792 个测试用例。选择临界清除时间 (CCT) 作为暂态稳定性的度量。CCT 定义为在不中断系统性能的情况下允许消除干扰的最大时间。如果可以在允许的时间之前清除干扰，则系统是稳定的。以较小的间隔调整故障清除时间的目的是为了创建足够数量的稳定和不稳定情况，以确定更准确的 CCT。在每次模拟过程中，所有机器的转子角度都会受到监控。如果任何两台发电机的转子角度偏差超过 180 度，则认为这种情况不稳定。
增强弹性的动态配电系统恢复策略：预印本
摘要 — 在电力配电系统中，分布式能源 (DER) 可充当可控电源，并支持公用事业运营商在极端天气事件（如飓风、地震、野火）后最大限度地减少停电，从而有助于增强电网的恢复能力。同时，极端事件的影响和 DER 的能力是动态的，难以预测。因此，所需的配电系统恢复策略应该能够根据实时故障/扰动信息和 DER 的可用性进行发展。在本文中，我们提出了一种新的动态配电系统恢复策略，以增强系统对潜在危险的恢复能力。开发了一种有效的重构算法来消除整数变量的使用，从而减轻计算负担。实施模型预测控制以根据更新的故障信息和 DER 预测来调整系统拓扑和 DER 操作设定值。通过IEEE 123节点测试系统验证了所提出的恢复模型在增强配电系统弹性方面的有效性。仿真结果还验证了所提出的恢复模型可以缓解意外事件的发生和DER的波动。
EasyChair 预印本使用机器学习进行飞机事故预测...
多维、高度分布式、相互依赖，其复杂程度在几十年前是无法想象的。这就是为什么在如此复杂的环境中保持高水平的安全性比以前更具挑战性 [1]。民航是一个复杂的混合体，由许多不同但相互关联的人为、技术、环境和组织因素组成，这些因素影响系统的安全性和性能。在商业航空的早期，飞机事故数量众多是一个特点。所有安全流程的重点是事故预防，但在航空时代初期，飞机事故调查是预防的主要工具。如今，人们采用了积极主动的安全方法。这意味着利益相关者应该收集数据，以预测不仅实际和当前的安全风险，而且还要预测即将发生的安全风险。在这种情况下，必须改进安全分析以预测未来的安全风险和安全性能。设计和广泛应用识别和预测不良安全事件的技术和方法至关重要。当今是一个数据丰富、技术繁荣的时代，这为人工智能和机器学习进入我们现实的每一个角落打开了一扇大门。在这项工作中，我们提出了一种用于飞机事故的机器学习算法
聚合器在电力系统安全性和弹性中起什么作用？预印本
摘要 - 分布式能源资源（DER）在批发电力市场中的参与限制了对电力系统安全性和弹性的使用。2020年9月，联邦能源监管委员会（FERC）批准了减少这些障碍的命令。FERC订单号2222使DER聚合器参与批发电力市场。包括可再生的生成和技术，这些技术通过提高网格的灵活性和弹性来支持可再生生成的整合。要求批发能源市场允许DER聚合者的参与为DER在这些市场中具有竞争力的途径。随着汇总的贡献不断增加，聚合者在支持电网安全和弹性方面的作用将变得更加至关重要。本文审查了工作，这些工作表明了DER聚合器如何通过技术能力，运营策略和安全的通信体系结构提供弹性支持。社会经济的影响和聚合者的影响，包括对社会弹性的影响。在调查不同但相互联系的主题的当前最新技术时，我们说明了聚合器如何成为增强电网安全性的电力系统参与者。没有一种大小的方法 - 在包括越来越多的Der聚合器的功率网格中增强弹性的方法可以增强弹性，但是聚合器有很多选择可以为更弹性，更安全的电网做出贡献。索引术语 - 参数，网络安全，分布式能源，能源安全，弹性
100% 可再生能源真实微电网的暂态稳定性研究：预印本
摘要 — 本文对一个可 100% 使用可再生能源运行的真实微电网进行了暂态稳定性研究，以便更好地了解微电网在各种动态场景下的稳定性和可靠性。特别是，在这种电力系统中，多个电网形成 (GFM) 和电网跟踪 (GFL) 逆变器在孤岛和黑启动等动态运行条件下的运行情况尚不清楚；因此，本文开发了微电网的电磁暂态模型，以研究系统在各种动态运行条件下的稳定性并识别潜在的可靠性风险。使用高精度模型的 PSCAD/EMTDC 仿真有助于深入了解 GFM 和 GFL 逆变器的最佳运行模式以及微电网的稳定性和可靠性。它还可以为现场部署提供逆变器控制参数和协调以及黑启动和计划外孤岛的预期性能方面的信息。
使用强化学习恢复可再生不确定性下的配电系统：预印本
摘要 — 配电系统中的分布式能源 (DER)，包括可再生能源发电、微型涡轮机和储能，可用于在极端事件后恢复关键负载，以提高电网弹性。然而，在可再生能源不确定性和燃料可用性的情况下，正确协调系统中的多个 DER 以进行多步恢复过程是一个复杂的顺序最优控制问题。由于其处理系统非线性和不确定性的能力，强化学习 (RL) 成为解决复杂顺序控制问题的潜在有力候选者。此外，RL 的离线训练在在线操作期间提供了出色的行动准备，使其适用于需要及时、正确和协调行动的负载恢复等问题。在本研究中，研究了基于简化单总线系统的配电系统优先负载恢复：在可再生能源发电预测不完善的情况下，将 RL 控制器的性能与确定性模型预测控制 (MPC) 的性能进行了比较。我们的实验结果表明，与基线控制器相比，RL 控制器能够从经验中学习，适应不完善的预测信息并提供更可靠的恢复过程。
落后的异质分布能源对分销网格的影响：预印本
摘要 - 分布式能源资源（DER）在电网上增加的整合带来了实用电网操作的新挑战和机遇。随着DERS的快速部署，将这些可控设备与各个级别的实用程序操作集成在一起，以进行监视和管理。通过增加幕后数量（BTM）的挑战并确定部署高级控制的需求，一项全面的网格影响研究是必不可少的。本文提出了分析，有助于可视化对网格的影响，确定挑战，并洞悉新的分配管理和控制需求，以实现可靠和弹性的网格操作。索引条款 - 分配的能源资源，分配网络，幕后电压，电压，opendss。
零能源建筑的未来：生产，响应，再生：预印本
建筑物通常连接到公用电网，实用程序网格在很大程度上响应建筑环境而发展。如果更多建筑物的实时用电使用与可再生能源一致，则将添加更多可再生能源。最终，零能源建筑物的关键目标将是使用100％的可再生能源（100％的时间），将载荷与能量存储和可再生能源生成一年的时间匹配。该目标超出了当前的零能量定义，该定义的重点是可再生供应和能源需求的年平衡，并利用网格来“存储”过量的生产，以弥补数小时，而无需足够的现场可再生能源生成。本文着眼于简单的指标，以评估可再生资源和存储与建筑物负载的对齐。此过程可以提供有关构建设计注意事项的见解，包括使用灵活的负载和最佳资源管理，并通过更好的数据和分析技术来改进。