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World File Search System微电网
联邦部门的微电网融资
微电网可以在正常运行期间增强站点的电力系统，并在电力中断时为关键负载提供可靠的备用电源。很多时候，微电网的某些组件（甚至整个系统）在经济上是合理的，可以通过节省能源或避免成本来支付。如果节省的资金可以覆盖项目成本，可以使用几种私人融资采购机制之一来实施项目。所有联邦机构可用的采购选项包括公用事业能源服务合同 (UESC)、能源节约绩效合同 (ESPC) 和公用事业服务合同 (USC)；其他机制，如购电协议 (PPA)、增强使用租赁 (EUL) 和公用事业私有化 (UP)，也可能对有权使用它们的机构有用。在包括能源效率的全面努力中实施微电网可以提供重要的节约组成部分，同时减少关键负载的电力需求，从而降低微电网和相关分布式能源资源 (DER) 的成本。然而，要实现足够的节约和避免成本以覆盖整个微电网系统可能是困难的，因此可能需要利用这些避免的成本与拨款相结合来实施整个项目。
关于北极微电网化石能源......
总体而言，北极地区可视为可再生能源发展的领导者，其可再生能源发电量占全球平均水平的两倍多。冰岛和挪威等国的供热和发电能源几乎 100% 来自可再生资源。美国正积极与该地区的合作伙伴合作，分享最佳做法，提高该地区的整体能源弹性。在约 250 个地区，柴油燃料与当地可再生能源（如水电、风能、太阳能、生物质能、海洋水动力能或地热能）相结合。阿拉斯加在将可再生资源纳入社区规模微电网方面发挥了领导作用，有超过 75 个社区能源电网部分由可再生能源供电，包括小型水电、风能、地热能、生物质能和太阳能系统。
红木海岸机场可再生能源微电网
•DC耦合的PV +电池系统•控制和监视分配控制中心的DERS•保护设置•多组保护设置•针对网格连接和岛模式的不同设置•基于逆变器的一代•基于逆变器的一代构成了满足所需故障当前的挑战•保护当前和控制功能，限制和导入配电能力，以限制和导入分配系统上的上限范围
戴尔·拉诺微电网
Craig Collier - Del Llano Resources 和 Green Energy RS 总监 Shawn Buckley 博士，博士 - Focused Sun 总裁 Jonathan Blackwell，MBA - 业务流程和沟通 Cari Caldwell Natividad - 艺术技术翻译，Hartsfield Design Cody DuBois，ME - 工程和新概念开发 Janie McNutt - SolarTech Energy Solutions，社区业务开发 Rocky De Hoyos - 微电网设计 Mark Luchsinger - 现场物流和房地产 Marc Spatz - 建筑服务总监，JustGEOLoops Bill Rowe - 不锈钢制造 Joel Sooter - 碳氢化合物生产主管和行业联络 Tommy Thrash - 投资和商业顾问 Ray Jones - 米德兰的 Purestream Water Roy Jones - 商业地源销售和开发 Ronnie Jenkins - 重型设备物流 Tino Gamueda - 运输物流
解析社区微电网的复杂性
在现有电网中实施的社区微电网可以满足《巴黎协定》规定的两个发展目标：1. 通过增加可再生能源的使用来减少温室气体排放，2. 适应与气候相关的干扰和灾难风险。然而，社区微电网的实施很复杂，需要进行制度变革才能充分发挥其潜力。本文的目的是回顾现有文献，分析影响社区微电网发展的制度发展。文献描述了特定地区的微电网活动集中：美国、欧盟、亚洲和澳大利亚。不同地区实施社区微电网的原因各不相同，但制度发展相似，尽管由于具体情况而侧重点不同。然而，正式的方向确实会影响非正式的制度，尽管它们的目标不同。电力公用事业是一个关键的参与者，正式和非正式的制度都对公用事业施加压力，要求它们更新传统的商业模式。本文说明了非正式和正式制度如何在现有电网中社区微电网的发展中发挥重要作用，并提供了可供政策制定者利用的有趣例子。微电网发展仍处于形成阶段，需要以更新法规的形式进行进一步的体制变革。
微电网的设计和经济优化
摘要。在现代电气系统中，微电网在增强电力系统的性能中起着至关重要的作用。分析使用荷马工具进行仿真。微电网的评分很小，并且是独立的电力生产商，可以更可靠和环保。荷马有助于确定能源的正确组合。该研究考虑了印度安得拉邦的Guntur的实时位置。在考虑到微电网中的可再生能源的考虑位置中，首先估计了风和太阳能的潜力。模拟发现表明，使用荷马微电网使用较少的不可更新能源，有效工作且运行成本较小。这为持续和智能功率利用率提供了优化的解决方案。
微电网的拓扑概述div>
在这项研究中，使用了1D CNN方法。研究中提出的1D CNN结构设计用于对ALS患者和健康个体的分类，而无需进行任何手动特征选择和提取。所提出的1D-CNN结构如图5所示。此体系结构由三个卷积层组成，一个最大式层，三个relu层，两个完全连接的层，一个辍学层和一个软磁层。每个卷积层的内核分别为36、18和9。此外，第一个完全连接的层部分中有500个退出，而2个完全连接的层部分中的类别的出口和2个出口一样多。在提出的体系结构的最后一层中，使用了SoftMax激活函数。在拟议的模型中，将网络训练的学习率设置为0.001，将辍学设置为0.5。在输入层上应用的数据具有256x1样品长度。在分类过程中，测试网络时使用了5倍的交叉验证和10倍的交叉验证。在此过程中，对于5倍交叉验证，将数据集随机分为相同长度的五个，每个分隔
微电网控制 – SICAM 应用
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