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绿色氨生产在减少可再生能源弃电和促进中国能源转型方面的潜力
中国是世界上最大的可再生能源“舰队”，截至 2020 年底，风电和太阳能累计发电量分别达到 281.5 吉瓦和 253.4 吉瓦[1]。从地理上看，风能和太阳能资源主要分布在中国的华北、西北和东北地区（又称“三北地区”），而经济集群（即电力负荷中心）一般位于中国的东部和南部[2]。能源供需之间的空间不平衡和电网缺乏灵活性导致可再生能源限电现象严重，从而造成利用率急剧下降，装机容量和实际发电量之间的差距越来越大[3e6]。因此，中国一直在建设特高压线路，将可再生能源从北部和西部地区输送到中国东部和南部[7]。到 2020 年，已建成 20 条特高压线路，绵延约 30,000 公里，可满足全国 4% 的需求 [7,8]。然而，进展低于预期。2019 年，这些专用线路的整体运行率低于 40%，有些线路的运行率甚至低于 20% [9]。此外，大多数输电涉及煤电和水电，风电和太阳能仅占很小份额，2019 年占总输电量的 13% [9,10]。造成这种情况的主要原因是发电产能过剩和缺乏市场机制 [11]。全国电力需求的增长率从 2003 年的 11.7% 下降到过去 10 年的 4.5%，导致 2016 年产能过剩 35% [7]。这导致愿意接受来自其他地区电力的买家减少，因为当地电力供应仍然充足 [7、9]。此外，分散且以省为单位的电力部门未能优先分配可再生能源 [12]。
电解水制氢技术及其在可再生能源利用中的应用
摘要：为应对能源危机和环境污染，世界范围内可再生能源发电得到快速发展，目前利用最为广泛的是太阳能和风能，但也造成了严重的弃光弃风问题。氢能以其高效、清洁、可再生的特点成为电能储存的理想载体，以可再生能源为动力源的电解水制氢技术是最有前景的能源转换方式之一。本文简要分析了近年来我国可再生能源发电和消费的现状，阐述了碱性、质子交换膜和高温固体氧化物电解水制氢技术的特点、原理、发展现状及改进方法，并结合实例论证了其在可再生能源发电和储能领域的应用前景。
氢存储：满足英国的能源需求
开发大规模储能基础设施是利用太阳能和风能等间歇性可再生能源的最有效方法之一。尽管电网面临持续的需求，但由于天气条件的变化，可再生能源无法确保持续稳定的发电。由于太阳能和风能的负荷系数相对较低，分别为 10% 和 29.3% 1 ，要在不对能源安全构成重大风险的情况下增加可再生能源在能源结构中的份额极具挑战性。然而，这并不意味着可再生能源发电量不足。可再生能源发电量经常超过电路容量，迫使生产商关闭其设施，导致英国在 2021 年损失 2.3 TWh 和 5.07 亿英镑 2 。总削减成本包括向可再生能源生产商支付 1.41 亿英镑以关闭其发电厂，以及向替代工厂支付 4.29 亿英镑以补偿削减。为了说明削减的电量，2.3 TWh 足以满足曼彻斯特一年的家庭和非家庭用电量 *3 。随着英国政府到 2035 年将海上风电装机容量提高到 50 吉瓦，太阳能装机容量提高到 70 吉瓦，可再生能源弃风弃光的成本预计会增加 4 。国家电网的系统转型情景表明，到 2035 年，将有近 23% 的风电和太阳能发电量被弃用 5 。因此，扩大英国大规模和长时储能容量不仅可以在需求高涨时平衡能源生产，
BOEM FY25 Q1 无畏法案报告
重新分配索赔的报告已从两个单独的“拒绝”和“指示”行更改为一个合并行：第一行现在包含“重新分配：拒绝/指示”，第二行从 2023 财年开始在当前财年已被弃用。
车辆到电网能否促进向低碳能源系统的转变？
许多分析认为，太阳能和风能的进一步大幅增长是减少温室气体排放和全球变暖的关键。6–8 因此，美国多个地方政府采用了可再生能源组合标准 (RPS)，要求公用事业公司到 2050 年从太阳能和风能（也称为可变可再生能源，VRE）获取 50% 以上的电力。9 然而，可变可再生能源的增长面临着电动汽车销售不会遇到的物理限制，即间歇性。随着可变可再生能源超过发电量的 50%，如果没有大量的能源储存或过度建设可变可再生能源发电机（导致弃电增加‡）或两者兼而有之，就不可能匹配电力供需。10,11 例如，在美国东北部，假设 2050 年的电网发电结构为 40/40/20 太阳能/风能/天然气，则需要弃用至少 15% 的可再生能源发电量，并且至少 15% 的成本需要花在
使用基于连续时间风险的发电机组和大规模储能模型来最大限度地减少风电弃风
摘要 — 风电弃风 (WPC) 的发生是因为风力发电 (WPG) 与负荷之间不相关，而且 WPG 每小时内变化很快。最近，能源存储技术的进步促进了大容量能源存储单元 (ESU) 的使用，以提供应对 WPG 每小时内快速变化所需的提升。为了最大限度地降低每小时内 WPC 的概率，本文提出了一个通用的基于连续时间风险的模型，用于日前机组组合 (UC) 问题中发电单元和大容量 ESU 的每小时内调度。因此，伯恩斯坦多项式用于对具有 ESU 约束的基于连续时间风险的 UC 问题进行建模。此外，所提出的基于连续时间风险的模型可确保发电机组和 ESU 跟踪 WPG 每小时内的变化，同时在每个每小时内平衡负荷和发电量。最后，通过模拟 IEEE 24 节点可靠性和修改后的 IEEE 118 节点测试系统证明了所提模型的性能。
数据表 Modem 6 Sub-Mini（海底）
Modem 6 是一系列灵活的仪器，支持各种链路类型的特定通信设置，例如低延迟数据、即发即弃、确认和大量数据上传。当调制解调器链路处于非活动状态时，512 kB 调制解调器缓冲区会存储数据。