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World File Search System放电模式
建模时间范围对量化长期存储需求的影响
长时储能 (LDES) 因其在实现由可变可再生电力 (VRE) 驱动的脱碳、低成本和稳定电网方面发挥的关键作用而受到关注。目前，正在开发各种 LDES 技术，以提供 8 小时以上的连续放电电力。然而，长期规划过程中使用的当前容量扩展模型很少将低成本 LDES 视为候选技术。如果他们这样做，该模型的存储平衡范围 (SBH) 通常只考虑非连续的 1 天周期，而这些周期无法捕捉到 LDES 在多天甚至多个季节之间转移能源的潜力。为了解决现有模型中的这些局限性，这项研究探索了在增加 SBH 中连续天数时最佳储能的变化方式，以及这些变化将如何影响确定储能未来角色的规划者。我们的分析使用了 SWITCH，这是一个具有高空间分辨率的开源容量扩展模型，适用于 2050 年零碳情景下的整个西部电力协调委员会 (WECC)。我们发现，当存储能量和电力容量的隔夜成本分别为 13 美元/千瓦时（或更低）和 113 美元/千瓦时时，SBH 中的连续天数会改变 LDES 的总选定电力和能源容量。我们还发现，驱动未来 VRE 驱动的 WECC 电网所需的存储能量在 2.5 TWh 到 16.0 TWh 之间，具体取决于 SBH 的长度。在所有情景中，我们获得的最佳存储持续时间（能量功率比）范围为 10 小时至 620 小时。此外，根据存储成本假设，我们在改变 SBH 长度时观察到不同的充电/放电模式。根据我们的研究结果，我们预计，随着越来越多的 LDES 技术实现商业化，增加 SBH 的长度对于在高 VRE 驱动电网的长期规划过程中充分利用 LDES 资产的优势将至关重要。
用于压缩空气储能的多级径向流泵-涡轮：实验分析与建模
用于压缩空气储能的多级径向流泵涡轮机：实验分析和建模 Egoï Ortego 1,2 , Antoine Dazin 1 , Frédéric Colas 3 , Olivier Roussette 1 , Olivier Coutier Delgosha 1,4 , Guy Caignaert 1 1 Univ.里尔、法国国家科学研究院、ONERA、巴黎高科艺术与工学院、里尔中央理工学院、UMR 9014-LMFL - 里尔流体力学实验室 - Kampé de Fériet，F-59000，里尔，法国。 2 MINES ParisTech-PSL 研究型大学-CES，法国帕莱索 3 Univ.里尔，巴黎高工学院，里尔中央理工学院，HEI，EA 2697 - L2EP - 电工技术与电力电子实验室，F-59000 里尔，法国 4 Kevin T. Crofton 弗吉尼亚理工大学航空航天与海洋工程系，弗吉尼亚州布莱克斯堡 24060，美国 摘要 近年来，能源格局演变引发了网络管理问题，例如可再生生产来源的日益整合，这些变化刺激了与电网相连的存储系统的不断发展。在现有的存储技术中，水气系统似乎提供了一种清洁、廉价的能源存储解决方案。本研究分析了使用旋转动力可逆泵/涡轮的闭式循环空气-水直接接触积累系统。使用独特的能量转换机器和易于回收的材料可以实现经济高效、环保且使用寿命长的存储技术。本文重点介绍该系统在实验室环境中的实验实现与分析，以及其多物理动态行为的建模。为了应对系统多变的运行条件，成功测试了两种不同的液压机实时控制策略。最后讨论了整体系统效率。效率控制策略实现了31%的往返效率，功率控制策略分别使充电和放电模式下的交换功率精度达到5%和23%。多物理动态模型导致涡轮机模式加速度预测的误差为 4%，这表明这种建模方法对于此类瞬态系统具有重要意义。术语符号希腊符号和运算符定容比热容 (J/(kg.K))Δ差
基于混合储能系统的分析...
“Gheorghe Asachi” 雅西技术大学，电气工程学院，电气驱动和工业自动化系，23 Prof. D. Mangeron Street，700050 雅西，罗马尼亚 摘要 如今，随着技术的发展，储能系统已成为汽车行业关注的焦点。旨在通过不同的方法开发绿色能源系统来为电动汽车供电。在过去的几年中，已经测试并实施了几种储能系统，但每种解决方案在基础设施、充电站、充电速度或自主性方面都有优点和缺点。本文提出研究一种混合能源系统的电源管理策略，该系统由光伏板 (PV) 作为主电源以及超级电容器和电池组成。由于功率密度不同，后两种储能设备将提供稳定和瞬态的功率需求。对于混合储能系统的每个电源，都描述了动态和数学模型，并提出了一种功率共享策略。实验台是本文的主要贡献，是使用低电压和低电流小规模制造的。本文的全部目的是构建一个由微控制器 ArduinoNano 控制的能源管理系统。本研究的总体目标是根据现有能源的特性分析系统中现有能源之间的能量分配。在模拟过程中，每个储能设备在充电或放电模式下占主导地位，并且将开发和研究用于共享能量的不同控制策略。 关键词：电池、储能系统、混合系统设计、超级电容器 收到日期：2019 年 3 月；最终修订日期：2019 年 9 月；接受日期：2019 年 9 月；以最终编辑形式发布：2020 年 1 月 1. 简介 近年来，研究以绿色能源为导向，产生了一些可以减少对化石燃料依赖的有前景的技术。绿色能源来自自然资源，是可再生的，对环境的影响比产生污染物的化石燃料小得多（Novelli 等人，2019 年）。绿色能源可以在所有主要使用领域取代化石燃料，包括电力、水和空间供暖或汽车。从这些考虑出发，人们对不同领域（如公共交通）的绿色能源的关注度越来越高，* 所有通信应联系作者：电子邮件：florin.rusu@tuiasi.ro；电话：+40745832900
带混合储能系统的电动汽车充电系统
索引词 – 太阳能光伏电源、电池、LED、超级电容器、双向 DC/DC 转换器。简介空气污染是使用汽油、柴油等化石燃料的传统汽车所带来的危险后果之一。由于快速的城市化导致交通拥堵，污染变得更加严重。为了获得无污染的环境，建议在车辆系统中增加可再生资源的使用。在汽车领域更多地使用无污染排放的电动汽车将减少化石燃料的消耗并保护环境。在过去的几年里，人们对电动汽车 (EV) 和混合动力电动汽车 (HEV) 产生了浓厚的兴趣，因为它们可以在减少各种交通工具的温室气体排放方面发挥重要作用，因此有可能成为未来内燃机汽车的替代品。如今，为了与加油站竞争，电池的充电速度应该尽可能快。风能和太阳能等可再生能源是最可用的资源，但由于这些能源可用的电力具有间歇性，因此使用混合储能系统。混合储能系统由电池和超级电容器组成，可提高电池的充电和放电速率，从而延长电池寿命。它展示了太阳能电池板和电池的相互作用，这样就可以从太阳能系统连续充电。这种配置代表太阳能系统不切实际，并且倾向于低效运行。研究了电池和超级电容器的混合。它介绍了电动汽车中光伏板 - 电池 - 超级电容器混合系统的运行。介绍了双向 DC/DC 转换器的方法，以便电池的放电电流应在限制范围内。研究了超级电容器的瞬态、充电、放电模式。在现有电动汽车的改进结构中，将与超级电容器和电池组合一起提供高效的性能。超级电容器用于提供启动和过载期间所需的大电流，并有助于提高电池的充电状态。该项目由六个部分组成。第一部分包括提出的方法，第二部分包括框图。第三部分描述了电路拓扑。第四部分详细描述了使用 MATLAB 进行仿真，第五部分给出了仿真结果。第六部分是结论和结果。
将新型化学链燃烧反应器集成到热化学储能系统中
本研究分析了备用电源工艺的性能，该工艺使用新型化学循环填料床空气反应器氧化一批还原固体，同时加热高压流动空气。在这种布置中，固体被垂直于主空气流的扩散控制氧气流缓慢氧化，因此对所有反应粒子施加了非常长的氧化时间。由于随着反应的进行，O 2 向未反应的氧载体颗粒扩散的阻力增加，可以预期反应堆的热功率输出会随着时间的推移而衰减。在这项工作中，研究了反应堆和发电厂形成的动态系统的集成，发电厂利用反应堆的可变热输出来发电。评估了不同的案例研究，以实现能源生产的脱碳和可再生能源的储存。在所有情况下，反应堆的最大额定功率输出为 50 MW th，采用铁基或镍基颗粒作为氧载体。壁孔附近的质量和热传递的简化模型允许定义操作窗口和反应堆尺寸。在所选的案例中，每个单反应器在放电模式下运行约 4 – 5 小时（取决于工厂配置），作为备用发电机，将压缩空气流加热至约 1000 ◦ C，能量密度在 816 至 2214 kWh th /m 3 之间。研究了集成在新型化学链燃烧 (CLC) 反应堆中的回热式、蒸汽喷射式和联合循环发电厂架构中的燃气轮机。对于使用单反应器配置并通过有机朗肯循环 (ORC) 底部系统利用余热发电的系统，计算出循环效率高达 49%。还研究了一种更灵活的多反应器配置，以解决放电期间不可避免的功率输出衰减并提供功率输出可控性。当使用 H 2 作为还原气体时，平准化电力成本 (LCOE) 估计与文献中的系统元素相当。在能量充注阶段使用沼气还原固体被发现特别有利，对于使用铁基固体的参考反应器系统，LCOE 值介于 ~ 120 至 175 欧元/兆瓦时之间。如果在还原阶段捕获的 CO 2 被储存起来，这还可以实现负 CO 2 排放。
基于竞价的批发能源市场的设计
图 2-1：设置 LMP ...................................................................................................... 18 图 3-1：CAISO SCUC 缓解方法 .............................................................................. 54 图 3-2：实时能源市场与 AGC 交互 .............................................................................. 71 图 3-3：CAISO RTM 调度初始化 ...................................................................................... 72 图 3-4：CAISO 调度对称斜坡 ...................................................................................... 73 图 3-5：CAISO HASP 时间线说明 ...................................................................................... 75 图 3-6：STUC 时间线说明 ................................................................................................ 76 图 3-7：RTM 时间范围布局 ............................................................................................. 81 图 3-8：CRR 买入报价 ............................................................................................................. 88 图 3-9：等效一段报价 ............................................................................................................. 88 图 3-10：每月 RA 时间线 ................................................................................................ 91 图 3-11：BESS 能源竞标 ...................................................................................................... 103 图 5-1：PJM 概览 .............................................................................................................. 138 图 5-2：能源市场和可靠性评估的时间线 ...................................................................... 143 图 5-3：连续 ESR 模式 ...................................................................................................... 146 图 5-4：充电模式 ............................................................................................................. 146 图 5-5：放电模式 ............................................................................................................. 147 图 5-6：市场运营软件平台时间线 ............................................................................. 150 图 5-7：日前和实时备用服务 ................................................................................ 155 图 5-8：备用服务和相应产品 ................................................................................ 155 图 5-9：备用的产品和位置可替代性 ................................................................................ 161 图 5-10：市场调度满足的要求 .................................................................................. 166 图5-11：能源市场日报 ................................................................................................ 167 图 5-12：PJM ARR/FTR 关系 ........................................................................................ 170 图 5-13：ARR 候选人 ................................................................................................ 171 图 5-14：年度 ARR/FTR 市场时间表 ............................................................................. 172 图 5-15：可变资源需求曲线的说明性示例 ...................................................................................................................... 186 图 6-1：按时间范围划分的产品 ...................................................................................................... 190 图 6-2：能源市场时间表、机组承诺和调度 ...................................................................................... 198 图 6-3：RAA 承诺流程 ...................................................................................................................... 209 图 7-1：容量提供商向负荷服务实体或 ISO 支付的可靠性期权 ............................................................................................................. 257 图 7-2：实时与日前市场价差 ............................................................................................................. 265 图 7-3：虚拟交易量和加权价差 ............................................................................................................. 269 图 7-4：在 CvaR 约束投资组合优化下，收敛竞价前后 CAISO 中 DAM 和 RTM 价格之间套利的累计盈利能力 ................................................................................................................................ 269 图 7-5：三部分小时报价格式........................................................................... 273 图 7-6：可再生能源面临四大挑战 .............................................................................. 276 图 8-1：智利市场的能源结构 .............................................................................. 280
2022个个人生物医学研究奖
神经元，大脑的构件，通过某些带电离子（例如钠，钾，钙，氯化物）在其细胞膜上的运动而产生的电信号相互通信。电信号由膜通道的选择性开放或闭合来控制，膜通道与神经元通路一起代表大脑的电路。离子通道基因中的突变可能会导致通道功能的损失或增长，而通道功能（通道病）在大脑发育过程中有助于正常神经元电路和神经发育障碍（NDD）的破坏，包括自闭症，发育迟缓，智力障碍，智力障碍和表情。这些疾病的标志是脑皮质中兴奋性或抑制性电活动的不平衡。在大多数情况下，多种因素会影响平衡，例如遗传表达，环境因素和复杂的补偿机制。不幸的是，通道病如何导致NDD的理解很少，并且基于临床病史的反复试验设计了数百万受影响的儿童的疗法，而不是基于特定儿童的理性干预措施。为了满足这种未满足的需求，我建议证明离子通道功能的改变如何影响在健康和疾病状态下经验观察到的脑运动皮层神经元的电活动。我将使用我的设计算法来模拟模拟实验数据的离子通道模型。开源软件将促进生物神经元网络的模拟，分析和优化。这样的计算工具提供了一个机会，可以检查NDD的潜在神经元机制，以及如何将靶向治疗转化为诊所，最终将兴奋性归还到神经型水平。将这种方法转换为钠通道的特定突变，我已经能够证明一名9岁患者的健康状况改善，该患者从每天癫痫发作五次癫痫发作到几乎没有癫痫发作。我的工作假设是，一个模拟大型皮质网络的模拟平台将使您可以检查广泛的通道病的影响是可能的。原则上，我将模拟人类原发性运动皮层，以模拟已知载体中离子通道基因突变产生的神经元放电模式如何影响皮质回路中单个神经元的内在兴奋性。反过来，我将迭代地调节不同离子通道的生物物理特性，以模拟已知药物的作用，这将使能够鉴定出新药物开发的靶标。如果我成功，这种方法将大大增加对NDD的了解，使儿科医生能够恢复适当的神经元功能，以减轻该疾病的症状并加速发现针对每个孩子病情量身定制的有效疗法。