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电力系统研究
从常规能源发出的碳排放以及在不久的将来灭绝这些来源的可能性促使各州寻求新的能源替代方案，即可再生能源（RESS）。在这方面，考虑到RES的数量增加，由于更环保的来源和新一代负载的激励措施，使用灵活性选项以确保电源系统的可靠性至关重要。在这方面，本研究涉及风力发电厂（WPP）的电力系统中的随机最佳操作问题，其中动态线等级（DLR），泵送的水电储能（PHESS），公共能量存储（CES），需求响应（DR）和电动汽车（EV）（EV）聚集器（EVAGG）被视为柔韧性选项。使用拟议的结构，提出了一种有效的决策方法，可以在技术上和经济上满足电力系统操作的所有要求。此外，各种案例研究以证明IEEE 6-BUS和IEEE 24总线测试系统中提出的框架的有效性。根据获得的结果，PHES对风溢出和总系统操作成本的最小化影响最大，当评估所有灵活性选项时，总成本会大大降低，并且不增加负载脱落。提出的模型对减少总运行成本有重大影响。
系统友好型流程设计：优化未来能源系统的蓝色氢气生产
虽然人们已经广泛研究了可再生能源、电池和电解器成本持续降低对未来能源系统的影响，但二氧化碳捕获和储存 (CCS) 技术的重大进展的影响却很少受到关注。这一研究空白通过一个大致基于德国的长期 (2050) 能源系统模型得到解决，得出了四个主要发现。首先，CCS 支持的途径在氢能领域提供了最大的好处，与没有 CCS 的情景相比，氢能价格可以降低三分之二。其次，先进的蓝氢技术可以将总系统成本降低 12%，并由于更高的效率和二氧化碳捕获率而实现二氧化碳负排放。第三，煤和生物质的共气化成为这些有希望的结果的重要推动因素，可以有效利用有限的生物质资源来实现负排放并限制对进口天然气的依赖。最后，CCS 脱碳途径可以实际且经济地纳入大量可再生能源，以减少对化石燃料的依赖。这种一次能源投入的多样化提高了系统应对能源转型面临的广泛社会技术经济挑战的能力。总之，平衡的蓝绿路径有很多好处，值得在全球脱碳努力中认真考虑。
使用P4和深度学习R. Mohammadifar*，R。Javidan，R。
这项研究解决了在切片间切换过程中确保5G及以上（6G）网络（6G）网络的挑战（DDOS）。提出了基于P4可编程开关和门控复发单元（GRU）算法的混合模型，以高准确性和低延迟来检测和预测此类攻击。p4可以实时提取钥匙质量服务（QOS）参数，包括数据包损耗率，延迟和优先级，用于有效的交通分析和攻击检测。所提出的模型达到了DDOS检测准确性为98.63％，灵敏度为98.53％，F1得分为98.58％，同时预测合法切片的精度为98.7％。误报率（FPR）降低到小于2.1％，检测和决策制定的总系统延迟保持在350毫秒以下，使其适用于诸如URLLC之类的延迟敏感应用程序。可伸缩性测试表明，该系统的检测准确性超过90％，延迟少于500毫秒，最多15个开关和4个切片，即使在较高的交通负载下也是如此。这项研究突出了将深度学习与P4相结合以增强高级网络中的安全性和可扩展性的有效性，从而为下一代网络安全提供了强大的框架。
2021 AB 67报告 - 加利福尼亚公共事业委员会
图1.1：电气总系统平均速率的趋势（2005-2021）图1.2：2021系统平均电率成分图2.1：电力速率速率基础的趋势基础图3.1：一般费率收入需求的趋势图3.2：分布收入的趋势图3.3：生成收入需求的趋势3.4：2021的趋势。 (ROR) Figure 3.6: Trends in Return on Equity (ROE) Figure 3.7: Dollar Trends in Authorized Return on Common Equity Figure 3.8: Trends in Transmission Revenue Requirement Figure 4.1: 2021 Forecast Energy Supply for Electric Utilities Figure 4.2: Trends in Purchased Power Supply (GWh) Figure 4.3: Trends in Purchased Power Revenue Requirement Figure 6.1: Trends in Bond and Wildfire Fund Expenses ($ Billions) Figure 7.1: Historical气体公用事业收入需求组件（数十亿美元）的趋势图7.2：气体公用事业收入需求的历史趋势（数十亿美元）图7.3：历史天然气核心采购收入要求（数十亿美元）图7.4图7.4：历史天然气运输收入需求（$数十亿美元）图7.5：汽油公共用途的历史收入需求（$ $亿美元）
农村地区电气化离网混合可再生能源系统的建模与优化
混合能源技术可以非常可靠地满足偏远村庄所需的能源。正在考虑的项目是使用离网混合可再生能源系统为印度卡纳塔克邦 Chamarajanagar 区 Kollegal 街区的三个村庄供电。优化这种混合能源系统的控制、尺寸和组件选择的过程是为了向社会提供具有成本效益的电力解决方案。本文的主要目标是使用遗传算法 (GA) 和 HOMER Pro 软件降低总系统净预设成本 (TNPC)、能源成本 (COE)、未满足负荷和二氧化碳排放量。将两种方法的结果与四种混合可再生能源系统 (HRES) 组合进行了比较。还对研究的最佳解决方案对年风速和生物质燃料价格变化进行了敏感性分析。最后，对 GA 和 HOMER 进行了比较分析。与 HOMER 相比，基于 GA 的组合 1（沼气+生物质+太阳能+风能+燃料电池和电池）的 HRES 被发现是最佳解决方案，以最低的能源成本（每千瓦时 0.163 美元）提供 0% 未满足负荷的能源。因此，GA 中的光伏饱和比 HOMER 更具成本效益。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
改进微电网投资规划模型中的可靠性和成本估算
本文开发了一种新的微电网投资规划模型，用于确定微电网中分布式能源 (DER) 的成本最优投资和运营。我们在双层框架中制定了该问题，使用粒子群优化确定投资，使用 DER-CAM 模型（分布式能源客户采用模型）确定运营。该模型进一步使用顺序蒙特卡罗模拟来明确模拟停电，并集成随时间变化的客户损害函数来计算停电造成的中断成本。该模型直接处理可靠性评估中的非线性，而现有的线性模型则做出了关键的简化假设。它将投资、运营和中断成本结合在一个目标函数中，从而内生地处理可靠性，并在成本和可靠性（两个相互竞争的目标）之间找到成本最优的权衡。与通过最低投资约束来处理可靠性的 DER-CAM 模型版本进行基准测试时，我们的新模型将可靠性（预期负载损失）的估计值提高了 600%，总系统成本提高了 6%-18%，投资成本提高了 32%-50%，投资的经济效益提高了 27%-47%。改进源于天然气发电机、太阳能光伏和电池储能的投资差异高达 56%。
2022 年加州电力和天然气公用事业成本报告 (AB 67)
图 1.1：电力总系统平均费率趋势（2005-2022 年） 图 1.2：2022 年系统平均电价组成部分 图 2.1：电力公用事业费率基准趋势 图 3.1：一般费率案例收入要求趋势 图 3.2：配电收入要求趋势 图 3.3：发电收入要求趋势 图 3.4：2022 年 UOG 来源收入要求 图 3.5：加权平均回报率 (ROR) 趋势 图 3.6：股本回报率 (ROE) 趋势 图 3.7：授权普通股回报率的美元趋势 图 3.8：TO 费率案例传输收入要求趋势 图 4.1：2022 年电力公用事业预测能源供应 图 4.2：购买电力供应 (GWh) 趋势 图 4.3：购买电力收入要求趋势6.1：债券和野火基金支出趋势（十亿美元） 图 7.1：天然气公用事业收入需求组成部分的历史趋势（十亿美元） 图 7.2：天然气公用事业收入需求的历史趋势（十亿美元） 图 7.3：天然气核心采购收入需求的历史趋势（十亿美元） 图 7.4：天然气运输收入需求的历史趋势（十亿美元） 图 7.5：天然气公用事业公共目的项目收入需求的历史趋势（十亿美元）
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能源与建筑 - JuSER - 于利希研究中心
未来的能源系统通常采用基于优化的自下而上的能源系统模型来设计，这些模型将大量使用间歇性可再生能源。然而，这种模型通常仅限于单一年份和每小时分辨率。本研究使用平均和抽样数据方法，量化了自给自足住宅多能源系统设计和运行的每小时和亚小时分辨率数据在总成本、系统设计和可靠性方面的精度损失。在本案例研究中，与完全解析的分钟分辨率数据相比，平均小时数据低估了年度总成本 1.7%，这主要是由于光伏逆变器和电池的尺寸。这是由于供需数据中亚小时峰值被平衡，对亚电力系统产生了重大影响。结果显示，总电负荷和热负荷的年度损失高达 89 kWh，根据损失负荷的价值，罚款成本高达 894 欧元（+ 24%）。另一种方法采用对原始时间序列的定期采样，根据所选样本，在高估或低估系统成本和组件容量方面表现出不可预测的行为。采样和平均方法都强调，虽然每小时分辨率可能足以近似总系统成本，但它无法确定动态运行组件的大小并满足严格的可靠性要求。未来的研究可能旨在提高全球间歇性可再生能源的时间分辨率，并减少与分钟级分辨率相关的计算费用。
区域地球物理资源变异性对单稳定技术投资组合价值的影响
摘要：仅依靠风和太阳能生成的最低成本电力系统的程式化的宏观尺度能量模型用于评估与连续的美国以及四个地理位置多样化的美国负载载荷区域的不同存储技术的价值。对于连续的美国系统，以当前成本，当仅部署一种存储技术时，氢能存储产生了最低的系统成本，因为其能量容量的成本是所有建模的所有存储技术中最低的。其他假设的存储技术仅在非常低的能源容量成本下比氢（长持续存储）更具竞争力，但它们比相对较高的能量和功率容量成本的锂离子电池（短期存储）更具成本竞争力。在所有调查的负载平衡区域中，包括长期存储在内的最低成本系统具有足够的能量和功率能力，可以满足短期能源和电源存储需求，因此将短期存储添加为第二个存储技术并没有显着降低总系统成本。因此，在依靠风和太阳生成的电力系统中，取决于社会和地理限制，长期存储可能会成本效益提供服务，否则这些服务将由较短的持续时间存储技术提供。关键字：最低成本的电力系统，能源储能技术，风发电，太阳能生成，脱碳化电力系统■简介