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Grid-India季度监管跟踪器
CERC已修改了20.10.2023的州间传输费用和损失法规的共享。该修正案的关键亮点如下：•已经引入了“被视为鳕鱼”的定义。•州际传输持有人应支付其州间传输系统YTC的50％，从被视为COD之日起六（6）个月，或者直到开始实际功率流（以较早者为准）。•州际传输许可证持有人应从第七（第7个月（第7）个月开始，直到实际功率流的开始，如果实际功率流在被视为COD之日起6个月内开始，则支付其州间传输系统的YTC 100％。•如果存在短缺，应从T-GNA和TGNARE收取的指控支付余额，或者在必要时根据DSM规定从偏差和辅助服务池帐户中支付。•这些规则将不适用于变压器组件下涵盖的传输元素，该要素应从被视为COD之日起向各个州的dic dic收费。如果不可用此类传输元素的单独的年度传输费用，则计算将基于IST中类似配置的估计资本成本。•如果在基于关税的竞争招标下建立州间传输系统，则第一合同年度应从该传输持有人开始获得YTC 100％的日期开始。有关更多详细信息，请访问https://cercind.gov.in/regulations/182-regulations.pdf•如果州间传播持有人负责延迟在州间传输持有者的状态传输系统中延迟的延迟，该系统是在州间传输持有者的延迟开始，该持有人已获得了被视为COD的cod，州间传输持有人的延迟间传输系统应支付其传输系统的50％的YTC，即传输系统的传输系统的传输系统，该系统的传输系统的编码较低，直到延迟了deem deled and and deled and and and a and a and a and a and a and a and a and earter nese dele dele dele and a and a and a and and ear nese and的延迟。
电力系统中 DG 的优化配置和定型
分布式发电 (DG) 单元是发电厂，对当前电力系统网络的架构非常重要。增加这些 DG 单元的好处是增加网络的电力供应。但是，如果分配和/或大小不正确，安装这些 DG 单元可能会产生不利影响。因此，需要对它们进行最佳分配和大小调整，以避免电压不稳定和投资成本高昂等情况。本文开发了两种基于群的元启发式算法，即粒子群优化 (PSO) 和鲸鱼优化算法 (WOA)，以解决输电网络规划中 DG 单元的最佳位置和大小问题。支持技术损耗敏感度因子 (LSF) 用于识别潜在母线，以实现 DG 单元的最佳位置。在两个 IEEE 母线测试系统（14 和 30 母线）上确认了算法的可行性。比较结果表明，两种算法都能产生良好的解决方案，并且在不同指标上彼此优于对方。 IEEE 14 母线和 30 母线测试系统中，考虑技术经济因素后，WOA 实际功率损耗减少量分别为 6.14 MW 和 10.77 MW，而 PSO 实际功率损耗减少量分别为 6.47 MW 和 11.73 MW。在两个母线系统中，PSO 的总 DG 单元尺寸更小，分别为 133.45 MW 和 82.44 MW，而 WOA 分别为 152.21 MW 和 82.44 MW。本文揭示了 PSO 和 WOA 在输电网络中 DG 单元优化定型应用中的优势和劣势。
SLAC 神经网络库 (SNL)
带有 NN 的 SW • 我们更进一步进行了功率比较。• 表格展示了从实际 KCU105 板获得的 CNN 和 MLP 示例的功率测量值。• 观察结果：• Vivado 估算的功率与在硬件上测得的实际功率之间存在明显差异。• 具体而言，与物理硬件测量值相比，Vivado 对 Tiny CNN 网络的功率估计有 1.4645W 的差异。• 同样，Vivado 对 MLP 网络的功率估计有 1.0645W 的差异。• 对于 MLP，NW 消耗的功率更高，因为它具有更高的参数数量，需要增加内存映射和内存与逻辑单元之间更广泛的计算，从而导致功耗增加。
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电流和电压信号以高精度采样，并从模拟信号转换为数字信号。通过数字乘数计算数字信号后，获得瞬时功率信号p（t）。让P（t）通过具有非常低的截止频率（例如1Hz）的直截了当的低通滤波器，以取出实时实时实时功率信号。然后将实际功率信号与时间集成在一起以获取能量信息。如果选择集成时间很短，则可以获取即时能源消耗的信息，这也可以被视为即时功耗的信息，因为两者相互成比例。如果选择了较长的集成时间，则获得的信息是平均能耗，也可以将其视为平均功耗的信息。
比较限电环境下的控制策略
工厂控制逻辑会对能量收集产生重大影响。在公用事业公司实施限电和/或限电率的市场，以及天气多变和云层覆盖导致逆变器之间可用功率差异很大的日子里，情况尤其如此。AlsoEnergy 使用实验室模拟来比较一座建于 26.6MWac 容量的工厂的每日产量。我们比较了 3 种控制技术：基于逆变器的控制、POI 处的逆变器组控制，以及 AlsoEnergy 的动态能量收集优化，后者可在 POI 处实现独立的逆变器控制。测试环境模拟了夏威夷一个典型的、大部分晴朗的日子，随着云层飘过，部分区域被遮蔽。根据互连协议的条款，工厂的实际功率限电率限制设定为每分钟 2 MW，最高限电为 20 MWac。
Coordinated planning for flexible interconnection and energy storage system in low-voltage distribution networks
这些挑战的常规方法涉及增强分销网络。然而，主要和二级设备的重大升级和重建可能需要更长的建筑时间表和大量投资。此外，由于反向功率的短时间和分配变压器的过载问题，升级设备的利用效率仍然相对谦虚。PV逆变器的反应性调节能力可用于减轻比例很高的PVS分配网络中的过电压问题[6]。在[7]中提出了将单相DPV逆变器与不同阶段连接到不同阶段的分布式反应性补偿方法。但是，即使可以缓解过电压问题，此方法也无法管理供需方面之间的实际功率不平衡。此外，传统的交流分布网络通过更改互连开关的状态来实现电力传输；但是，它们在短时间内的表现有限[8]。回应，学者提出了灵活互连的概念，以替代传统开关，从而通过灵活的功率传递有效地适应PV [9-11]。
使用机器学习对太阳能PV输出的数据驱动预测：一种长期预测的综合方法
本文研究了细节，并选择了用于预测太阳能光伏（PV）植物的长期产量的机器学习算法。因此，使用10分钟的数据实时测试了几种算法。为了生成结果，用正面和负的实际功率和时间参数喂食，训练和验证了模型。在测试阶段，模型是训练和拟合的。具有最准确的预测目标变量的能力与当前值（预期的输出值）进行比较，以验证预测。基于统计评估，还评估了该算法的性能。输出导致了有关光伏植物生产的假设。基于这些假设的信息，做出了必要的决定。随机森林回归在植物中太阳产量的长期预测中比其他模型具有更高的准确性。此类发现对太阳能能源部门的太阳能工程师和网格运营商很有用。太阳能领域的太阳能工程师和网格运营商将从这些发现中受益。
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a b s t r a c t在电气分配系统（EDS）中分配可再生能源系统（RESS）（EDS）对于实现各种目标至关重要。但是，他们的间歇性提出了一些挑战。在这方面，采用有效的元式途径探路算法（PFA）来确定光伏（PV）和风力涡轮机（WT）系统的最佳位置和大小以及储能系统（ESS）和电容器库（CB）（CB）（CB）（CB），用于机器的操作模式。为减少损失，温室气体（GHG）排放和电压剖面提高而制定了目标函数。在两种情况下显示了IEEE 33-总线EDS系统的模拟结果：与网格连接和岛化。将PFA的计算有效性与文献中报道的相比。PFA结果显示出出色的解决困难优化问题的能力。此外，当网络以网格连接模式运行时，RES的最佳大小可以显着提高性能。使用PV系统和另一个分别将WT系统降低至69.68％和67.85％，实际功率损失和温室气体排放分别减少了48.49％和67.75％。但是，ESS，CB和PV/WT的结合可以使EDN可持续为岛屿的运营方式。
ME929 电力系统
讲座 辅导 实验室 小组作业 外部在线项目 作业 自学 总计 22 10 12 56 100 教育目标 本模块旨在让学生了解具有可再生和低碳发电的现代电力系统的运行，以及进行关键电气设备和系统的基本技术分析和设计的技术。 学习成果 完成本模块后，学生应能够： LO1 解释结合可再生能源技术的现代电力系统的运行基础及其对环境和能源安全的影响。 LO2 应用复数和基本分析技术（如基尔霍夫电流和电压定律）来解决潮流问题并分析电气系统和设备的等效电路。 教学大纲 该模块将教授以下内容： 电力基础知识：直流（DC）和电压，交流（AC）和电压。 对于交流系统：将时变、固定频率的量转换为相量形式。电路分析的基础知识：基本电路元件（电阻器、指示器和电容器）及其对直流和交流系统中电流和电压的影响。直流和交流系统中的功率：了解实际功率、无功功率、视在功率和阻抗的概念。概述电力需求，了解电力需求的总体特征，并给出住宅电力需求的具体示例。