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World File Search System弃电
液流电池目标
能源系统脱碳的过程涉及将更多可再生能源纳入电网。然而，风能和太阳能等可再生能源是间歇性的；当需求高时，这些能源可能并不总是可用，这会导致需求较低时出现能源损失。高峰时段产生的多余能源通常会被丢弃，这种做法称为弃电。当电网无法处理剩余能源时，就会发生弃电，从而浪费原本可以使用的能源。2020 年，仅德国就弃用了 5900 吉瓦时的风能，相当于 7.3 亿欧元。1 储能通过保护低需求期间产生的多余能源来避免弃电。然后可以在用电高峰时调度多余的能源。储能平衡了可再生能源的间歇性，使其成为可靠的电力来源，并提高了能源系统的效率。虽然许多储能选项都是商业化的，但它们最适合用于长达 4 小时的短期储能。 2 此类短期储能技术用于电动汽车或提供几秒钟或几分钟内的频率调节。它们无法确保长期向社区、城市和国家提供稳定和持续的能源供应。 3 整个能源系统的脱碳需要能够支持长期供应安全的储能。欧洲储能协会 (EASE) 估计，到 2030 年，必须在区域内部署 200 吉瓦的储能，才能实现绿色协议雄心勃勃的可再生能源目标。 4 该目标的大约一半应该是长时储能 (LDES)。LDES 技术提供更高的能量容量和更长的放电时间，从而减少弃电并最大限度地利用
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。
现场储能装置缓解风能削减的技术经济分析：苏格兰案例研究
摘要：风能在电力行业脱碳过程中发挥着重要作用，并有助于实现温室气体净零排放。在过去十年中，风能部署稳步增长，占英国、丹麦和德国等国年发电量的四分之一以上。然而，随着风能份额的增加，系统运营商面临着管理过剩风力发电的挑战，因为风力发电具有不可调度的特性。目前，最常见的做法是风能削减，即风电场运营商获得约束性付款以减少其可再生能源生产。这种做法不仅导致大量可再生能源的浪费，而且相关的财务成本也会以电费增加的形式反映给纳税人。现场储能技术作为一种技术选择脱颖而出，可以最大限度地减少风能削减并以更高效的方式利用风能。为此，本文首先系统地评估了风电场的不同储能方案。其次，深入分析了苏格兰主要风力发电场的弃电和约束支付。第三，利用实际风能和市场数据集，进行技术经济分析，以研究现场储能规模与弃电量之间的关系。结果表明，与最近的部署类似，锂离子技术最适合现场储能。作为案例研究，选择了苏格兰的 Whitelee 和 Gordon bush 风力发电场。20 年回收期最合适的储能容量计算如下：(i) Gordonbush 风力发电场的储能规模为 100 MWh，可避免近 19% 的总弃电；(ii) Whitlee 风力发电场的储能规模为 125 MWh，可减少 20.2% 的弃电。本研究的结果将有助于分析未来风力发电场（包括浮岛、海港和其他浮动系统）的弃电减少潜力。
减少风电弃风和实现能源套利的优化储能调度：一种深度强化学习方法
摘要 — 风能作为应对气候变化的一种手段，正迅速普及。然而，风力发电的多变性会破坏系统的可靠性并导致风力发电量减少，给风力发电商造成巨大的经济损失。作为现场备用电源的电池储能系统 (BESS) 是缓解风力发电量减少的解决方案之一。然而，BESS 的这种辅助作用可能会严重削弱其经济可行性。本文通过提出联合减少风力发电量和 BESS 能源套利来解决这个问题。我们将共置风力电池系统的市场参与分离，并为风电场和 BESS 开发联合竞价框架。由于能源价格和风力发电的随机性，优化联合竞价具有挑战性。因此，我们利用深度强化学习来最大化现货市场的总收入，同时释放 BESS 在同时减少风力发电量减少和进行能源套利方面的潜力。我们利用真实的风电场数据验证了所提出的策略，并证明我们的联合竞价策略对风电削减的响应更好，并且比基于优化的基准产生更高的收入。我们的模拟还表明，过去被削减的额外风力发电可以成为为 BESS 充电的有效电源，从而产生额外的财务回报。索引术语 — 深度强化学习、能源套利、现货市场、风电电池系统、风电削减。
电力/氢气市场中风电电解氢存储系统的优化运行
随着成本的降低和社会对可再生能源需求的不断增加，未来风电装机容量预计将快速增长 [1]。丹麦拥有丰富的风电资源，包括陆上和海上风电 [2]。随着风电渗透率的不断提高，传统化石能源正在逐渐被取代。一些传统发电厂常年处于待机状态，仅为电网稳定提供必要的系统辅助服务 [3]。[4] 提出了利用太阳能和风能为插电式混合动力汽车供电的概念。一种新型的电池/光伏 (PV)/风能混合动力源被用来取代汽车顶部的小型 PV 模块和位于汽车前部的内燃机。[5] 研究了风力涡轮机和电池储能系统的集成，以实现利润最大化。风电输出可以直接注入电网，也可以用于给电池储能系统充电。然而在风电快速发展的同时也面临着严峻的风电消纳问题，而弃风弃光问题的主要原因在于风电本身具有波动性和不确定性的特点，且调控能力相对较弱，
考虑多功能区域热需求差异的Stackelberg博弈综合能源系统优化调度 李梦湾
冬季热电联产机组运行模式为“以热定电”，导致风电弃风[12]。为此，研究人员引入电热解耦装置来解决该问题。为实现热电联产机组热电解耦，在热电联产机组旁安装电储能装置和热储能装置。电力系统与供热系统协调运行，可以增加风电上网电量，是提高系统运行灵活性的有效途径[13-15]。通过引入电热转换装置，可以有效抑制可再生能源发电的波动，从而减少可再生能源弃风[16,17]。文献[18]提出了一种住宅小区局部尺度储热模型，研究了储热装置大小对持续供暖时间的影响。研究的设备包括电锅炉、储热装置、热泵等，随着设备投入的增加，设备供热能力的增量不再理想。
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摘要。交通摄像头的视频供稿对于许多目的都是有用的，其中最关键的是与监视道路安全有关。车辆轨迹是危险行为和交通事故的关键要素。在这方面，至关重要的是要脱离那些异常的车辆轨迹，即偏离通常的路径的轨迹。在这项工作中，提出了一个模型，以使用流量摄像机的视频序列自动解决该模型。该提案通过框架检测车辆，跨帧跟踪其轨迹，估计速度向量，并将其与其他空间相邻轨迹的速度向量进行比较。可以从速度向量的比较中，可以检测到与相邻的trajectories非常不同（异常）的轨迹。实际上，该策略可以检测错误的轨迹中的车辆。模型的某些组成部分是现成的，例如最近深度学习方法提供的检测；但是，考虑了几种不同的选择和分析车辆跟踪。该系统的性能已通过各种真实和合成的交通视频进行了测试。
IATI 软件弃用计划模板 - PDF
- 标准化或增强命名的一致性 - 该功能已被更强大的替代功能所取代。 - 该功能包含设计缺陷，通常是安全缺陷，因此应该避免，但现有代码依赖于它。 - 该功能被视为无关紧要，将来将被删除，以简化整个系统。 - 该软件的未来版本将进行重大的结构更改，从而不可能（或不切实际）支持旧功能。