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瑞典度假屋并网光伏电池解决方案的技术经济分析
摘要：在包括瑞典在内的许多国家，私人住宅的并网光伏电池系统越来越受欢迎。本研究旨在评估这种分布式并网光伏电池系统在瑞典度假胜地的单户住宅中的技术经济可行性。研究需求费用的影响尤其令人感兴趣，因为瑞典的公用事业公司经常引入需求费用，并且在受欢迎的冬季运动地区也很常见。并网光伏电池系统根据其净现值进行规模化和优化。负载模式、激励措施、需求关税结构和电价变化用于研究所得结果的敏感性。当应用需求费用时，与没有电池的并网光伏系统相比，并网住宅光伏电池系统的盈利能力相同。当负载曲线全年都有峰值负载并且电池足够大以削减许多峰值时，并网光伏电池系统的盈利能力略高于没有电池的并网光伏系统。总节省额还取决于实际的需求费率。我们发现，良好的盈利能力很大程度上取决于当前国家对这些系统的激励措施，即对剩余电力和投资成本的税收抵免。取消对剩余电力的税收抵免将使无电池并网光伏系统产生的节约减少得比有电池并网光伏系统多得多。
标准与标签计划下的并网太阳能逆变器市场评估研究
© CLASP, 2024 本作品根据知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ 或致函 Creative Commons，PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, USA。CLASP 不作任何明示或暗示的陈述或保证。本报告中介绍的工作代表了我们根据编写本报告时可用的信息做出的最大努力和判断。CLASP 对读者对本报告的使用或依赖，以及基于本报告做出的任何决定概不负责。报告的读者应承担他们或第三方因依赖报告或报告中包含的数据、信息、发现和意见而产生的全部责任。
离网系统中可再生能源集成的并网逆变器及其功能实验原型
摘要：住宅规模的电网连接系统中可再生能源的实施已经很流行，并且此类系统的增长每年都在增加。电网连接的太阳能系统安装和操作相对简单；此外，与其他可再生能源和电网连接选项相比，此类发电厂相对便宜。然而，大多数住宅电网连接系统所有者认为，一旦可再生能源 (RES) 可用，他们将不再依赖配电系统运营商 (DSO)。通常，安装后，如果没有 DSO，电网连接系统通常会因电网故障而关闭，尽管有 RES 可用；因此，此类 RES 电网连接系统所有者在后期阶段的目标是至少部分地独立于 DSO。在这种变化之后，开发与离网系统的电网连接逆变器连接的重要性将会增加。在开发这种系统连接时，本文分析的主要问题是在不影响系统中累积能量水平的情况下控制过剩功率。因此，提出了一种这种系统结构的解决方案，其主要优点是控制过剩功率而不影响累积能量水平。
基于级联 H 桥 MLI 的并网电池级电池储能系统
摘要 — 本文提出了一种适用于中压、并网电池储能系统的电池级能量处理和级联 H 桥多电平逆变器 (CHBMLI) 的组合。一个隔离转换器（双有源桥 DC-DC 转换器）管理电池模块中的每个电池，并将电池模块和转换器模块组合级联以获得多电平交流输出电压。介绍了具有双频纹波功率的电池级隔离转换器的工作原理和控制设计以及 CHBMLI 的控制策略。通过 MATLAB ® /SIMULINK ® 软件中的仿真，验证了具有 9 电平逆变器的小功率级电池级 CHBMLI 系统的性能。该配置有望提高电池模块在电池级的性能和可靠性，同时还提供电池级电流隔离和高交流电压。
绿色氢能（GH）商业化战略
3.1 明确 GH2 电力需求的电力规划制度，明确区分 GH2 并网项目和非并网项目。对于特定的 GH2 并网项目，IRP 应与 GHCS 保持一致，并为风能和光伏技术进行必要的分配，以促进新 GH2 行业的发展。
改进并网太阳能-风能系统，使用蓄电池实现本地对象的自耗
摘要：本研究旨在改善并网太阳能风能系统的设备如何使用蓄电池的安装功率，同时降低本地对象从电网消耗的电力成本。提出了一种计算给定负载计划的参数的方法，以及电力消耗减少的值。风力发电机和光伏电池的发电值基于档案数据。风力发电机和光伏电池的可能功率比为 1:8.33。电池充电状态的形成包括：根据第二天的预测计算早高峰的值；根据第二天的预测在晚上进行可调节放电，全部或部分补偿负载消耗；具有给定电流值的夜间充电。在单费率计划中，每天使用一个电池放电周期。不使用来自电网的夜间充电。在双费率计划和使用来自电网的夜间电池充电的情况下，在春夏秋三季使用一个放电周期。模拟结果证实，冬季电力成本可以降低 2.9 倍，与设定值相符，同时夏季电力成本则可以完全消除。
并网微电网储能系统的强化学习：在线与离线实施对比研究
摘要：由可再生能源、电池存储和负载组成的并网微电网需要适当的能源管理系统来控制电池的运行。传统上，使用离线优化技术，利用 24 小时的负载需求和可再生能源 (RES) 发电预测数据来优化电池的运行，其中电池操作（充电/放电/空闲）是在一天开始之前确定的。强化学习 (RL) 最近被建议作为这些传统技术的替代方案，因为它能够使用真实数据在线学习最佳策略。文献中提出了两种 RL 方法，即离线和在线。在离线 RL 中，代理使用预测的发电和负载数据学习最佳策略。一旦实现收敛，就会实时发送电池命令。这种方法类似于传统方法，因为它依赖于预测数据。另一方面，在在线 RL 中，代理通过使用真实数据实时与系统交互来学习最佳策略。本文研究了这两种方法的有效性。将具有不同标准差的高斯白噪声添加到真实数据中以创建合成预测数据来验证该方法。在第一种方法中，离线 RL 算法使用预测数据。在第二种方法中，在线 RL 算法与真实流数据实时交互，并使用真实数据训练代理。当比较这两种方法的能量成本时，发现如果真实数据和预测数据之间的差异大于 1.6%，则在线 RL 比离线方法提供更好的结果。
整合需求响应和分布式资源，规划大规模可再生能源并网
电网正在从一组集中且不协调的大型发电机和负载转变为一个包括分散且协调的“分布式能源”（DER）的框架。可再生能源发电、能源存储、效率和控制技术的进步为与未来电网基础设施和运营需求相匹配的需求侧投资提供了重要机会，但控制技术和电网运营的复杂相互作用使得估计和实现 DER 的潜力成为一项重大挑战。长期以来，节约能源的供应曲线一直被用来综合电力系统规划人员的能源效率机会，并展示需求侧资源如何与新建发电厂竞争。我们已经开发了一种类似的方法来支持现在面临一系列 DER 技术选择的政策制定者，重点是描述需求响应（DR）为电网提供灵活性的潜力。我们描述了使用供应曲线进行需求响应的建模方法，涉及四个关键维度：按费率重塑、在关键时刻削减、转移以捕获可再生能源以及快速响应“摆动”以平衡电网。在一项以加州为重点的研究中，我们发现需求响应对电网的支持潜力巨大，并且需要将需求响应与能源效率进行整合。控制和调试更好的设施所带来的综合效率优势可以显著降低需求响应的成本，从而将具有成本竞争力的数量提高 5-200%。需求响应带来的收益流也可以用于“降低”能源效率投资的成本。