XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发电系统
基于太阳能/生物质能/天然气/柴油能源的离网多分布式发电系统分析
摘要 本研究基于技术环境分析规划 (TEAP) 方法对奥贡州 20 个离网家庭的多分布式发电系统进行了分析。技术方面包括负载、DG 容量、年发电量和未满足的能源需求 (UED)。本文考虑并比较了不同的能源配置，例如基于 PV 的 DG、混合 DG：PV/沼气、PV/沼气/天然气、PV/沼气/柴油、PV/柴油和基于柴油的 DG。环境方面研究了 DG 与基于柴油的 DG 系统相比产生的排放量。本文还研究了温度对 PV 系统性能的影响。该模拟基于每日总需求 99.04 kWh/d，以及多种能源混合优化 (HOMER) 环境中的太阳、环境温度和生物质数据。获得的基于 PV 的 DG 的大小为 36.9 kW，在没有温度影响的情况下每年产生 54,565 kWh。结果表明，受到温度影响后，该值降至 48,268 kWh/年UED 为 7.84 %。沼气、天然气和柴油发电机的功率相同，为 13.2 kW。混合 DG 实现了 0% 的 UED，这意味着系统可用性为 100 %。结果进一步表明，上述混合 DG 的二氧化碳排放量在 2.21 至 15,448 千克/年之间，而家庭完全使用柴油 DG 运行时的二氧化碳排放量为 40,273 千克/年。该研究有助于理解能源系统分析。关键词：沼气、分布式发电、排放、可再生能源、天然气 1.0 引言现有的学术著作表明，缺乏电力供应是全球许多能源匮乏的社区所面临的问题之一，包括尼日利亚的社区[1,2]；这种发展极大地影响了他们的生产力、社会和经济生活。这将继续激发人们开展研究，为农村社区的能源贫困问题提供生态友好的解决方案。
适用于农村住宅负载的无缝光伏发电系统（无电池存储）
1 奇特卡拉大学电气工程系，奇特卡拉大学工程技术学院，旁遮普 140417，印度；mukul.chankaya@chitkara.edu.in 2 克什米尔大学电气工程系，斯利那加 190006，印度；ikhlaqh@uok.edu.in 3 BEARS，大学城，新加坡国立大学校园，新加坡 138602，新加坡 4 马来西亚理工大学（UTM）工程学院电气工程学院电力工程系，柔佛州新山 81310，马来西亚 5 斯利那加国家理工学院电气工程系，斯利那加 190006，印度； aijaz54@nitsri.net 6 沙特阿拉伯国王沙特大学工程学院电气工程系，利雅得 11421，沙特阿拉伯 7 西班牙卡斯蒂利亚-拉曼恰大学 Ingenium 研究组，雷阿尔城 13071；faustopedro.garcia@uclm.es * 通信地址：hasmat.malik@gmail.com (HM)；majedalotaibi@ksu.edu.sa (MAA)
使用粒子群优化算法实现并网住宅太阳能发电系统的日前最优能源调度
摘要 本文提出了并网住宅光伏系统的日前优化能源调度技术，以符合电价并优化家庭运营效益。该解决方案被视为优化问题，目标是最大化家庭能源效益，优化变量是电力调度率，即出售给电网的光伏电力与供应负载后的额外光伏能源之比。之后，使用粒子群优化 (PSO) 解决公式化的非线性优化问题。使用位于尼泊尔拉利特布尔的典型并网太阳能供电系统（具有太阳能光伏系统和电池储能系统）进行验证分析。研究结果表明，建议的能源调度策略与启发式优化方法相结合，可成功实现多种能源的优化能源调度，从而在分时电价下实现财务效益最大化。
混合可再生能源发电系统与储能系统满足消费者需求能力的建模
摘要：本文探讨了如何有效利用可再生能源来满足一个国家的电力需求。我们考虑了一系列不同的发电组合和容量，以及能源储存的使用。首先，我们引入了一个新的开源模型，该模型使用每小时风速和太阳辐照度数据来估算特定位置的可再生电力发电机的输出。然后，我们使用历史每小时需求和天气数据构建了英国 (GB) 电力系统的案例研究。考虑了三种特定的可再生能源：海上风电、陆上风电和太阳能光伏。锂离子电池被视为电力储存的形式。我们证明，通过优化陆上风电、海上风电和太阳能光伏的比例，可以提高基于可再生能源的电力系统满足预期需求的能力。此外，我们还展示了如何包括锂离子电池存储来减少总体发电需求，从而降低系统成本。对于 GB 系统，我们探讨了需要通过其他形式的灵活性（例如可调度的发电源或需求侧响应）来满足的剩余负荷如何随着可再生能源发电和储存的不同比率而变化。
带储能的混合能源发电系统区间可靠性评估
针对供电可靠性模型中风电和负荷的不确定性，提出一种结合风电发电和储能系统的区间可靠性评估方法。首先，建立基于区间变量的区间供电可靠性评估模型，该模型属于区间混合整数规划（IMIP）。其次，利用区间数的可能度理论，将IMIP模型转化为2种极端情况下的确定性优化模型，在考虑风电区间满足负荷需求区间的情况下，通过储能和发电机的出力优化，寻求最大供电概率，即减负荷上界最小。最后，基于序贯蒙特卡罗模拟生成风电机组和发电机的状态，通过计算负荷期望损失、期望未供电能量和最大供电概率来评估混合能源发电系统的可靠性，为建立储能区间优化配置模型提供依据。利用IEEE RTS-24测试系统验证所提方法的性能，并利用CPLEX 12.7求解器对模型进行求解，仿真结果证明了所提方法的有效性和适用性。
确定有机朗肯循环 (ORC) 发电系统的热能存储 (TES) 装置的尺寸
摘要。热能存储（TES）已成为现代电力工程的主要研究课题之一。TES 设备和系统的设计取决于其应用。不同的热能存储材料（例如固体、液体或相变材料）可应用于 TES 设备。热能存储材料的选择主要取决于 TES 设备的热功率和工作温度范围。这些设备和系统应用于不同的能源转换系统，包括太阳能发电厂或热电联产 (CHP) 站。在其他行业（例如冶金业）中也会考虑使用 TES 设备。TES 设备在有机朗肯循环 (ORC) 系统中的应用前景尤其光明。这些系统通常利用浮动热源，例如太阳能、废热等。因此，TES 设备可用作 ORC 系统的蒸发器，以稳定这些波动。本文讨论了应用于 ORC 的 TES 设备中可能使用的热能存储材料。此外，还报告了与评估参数相关的建模结果，这些评估参数可用于确定使用不同低沸点工作流体的 ORC 系统的 TES 设备的尺寸。工作流体的热性质取自 CoolProp。还提供了不同 TES 材料的热容量函数，并采用 MATLAB 进行计算。结果表明，基于模拟，TES 与工作流体的自然特性梯度 (ζ (T b )) 趋于减小。本文提出的结果提供了一个新的观点，可供科学家和工程师在设计和实施专用于 ORC 动力系统的 TES 蒸发器时使用。
远程太阳能发电系统的存储和传输能力要求
I.在过去的十年中，风和太阳能产生的渗透见证了急剧的增长。但是，太阳能是间歇性的。晚上无法产生任何动力，要求备份备用能力来减轻时间内 /每日爆发。能源存储可以迅速改变其输入 /输出功率，并随着时间的推移而转移需求，从而在支持可再生能源整合方面具有巨大的潜力[1]。在当前阶段，储能的单位容量成本仍然相对较高，尽管它正在不断减少。必须仔细确定储能的大小。iSTING工作分为两类。在代方面，在[2]和[3]中通过随机单位承诺和随机模型预测性控制在多期经济调度框架下研究了储能选址和规模问题。在[4]中使用双层随机混合构架优化在市场环境中讨论了储能和传输连接器的联合能力优化。在上述工作中，可再生生成的不确定性由概率分布和通过方案近似，或者操作风险受机会限制的限制。参考。 [5]提出了两个多参数编程模型，以研究储能对可再生溢出的影响参考。[5]提出了两个多参数编程模型，以研究储能对可再生溢出的影响
柴油发电和风力发电系统发电成本比较分析
根据参考文献 [01]，本文分析了为印度锡金东区的一个学术镇提供电力的自主混合可再生能源系统的技术经济可行性。该系统考虑的资源包括太阳能、风能、沼气、合成气和水动能，并以电池作为备用。美国国家可再生能源实验室开发的 HOMER Pro 微电网工具被用作模拟和评估工具，用于通过每小时数据输入进行建模。实施了各种约束来限制所考虑组件的最大安装容量。所有组件的技术和财务规格均来自印度当地市场。共分析了 31 种不同资源的可能组合，包括净现值、平准化能源成本、电池存储、排放、面积要求和就业潜力。通过应用一种非常广泛的多标准决策技术（即层次分析法）来确定最佳组合。我们发现，基于光伏-风能-沼气-合成气-水动力-电池的混合可再生能源系统是最佳组合，其平准化能源成本为 0.095 美元/千瓦时。最后，对各种参数进行了敏感性分析，以了解该系统在该地区更广泛应用的行为。
柴油发电和太阳能光伏发电系统发电的比较成本分析
根据参考文献 [01]，HOMER 代表电力可再生能源混合优化模型。中西部研究所拥有该软件的版权。它由美国国家可再生能源实验室 (NREL) 开发。它用于帮助设计各种发电厂配置。它具有不同的内置组件，例如光伏板、风力涡轮机、各种公用设施负载、发电机、转换器和电池备份等。它用于模拟发电厂的各种示意图，然后模拟这些示意图以找到最优化的发电厂配置，包括运营成本、净现值 (NPC)、气体排放和经济比较等。全世界对电力的需求都在增加。需要设计一些创新的新型可再生能源系统，以减少对传统能源的依赖。分析不同的案例，根据这些案例，我们可以评估它们的发电量、污染气体排放、净现值成本和平均电力生产成本，这些成本是使用 HOMER Pro 软件估算的。