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World File Search System放电深度
利用需求响应和存储系统对智能微电网进行建模，以实现关键条件下的最佳运行
摘要。本研究考察了在关键条件下微电网的标准和运行场景中出现的问题。首先，确定了理想的储能规模和放电深度，以便在运行条件下实现最佳微电网规划。随后，通过利用储能系统和负载响应，在关键条件下降低微电网的脆弱性并最大限度地降低负载削减成本，从而使微电网与主网络断开连接并以孤岛模式运行。该模型旨在分析系统性能在数值场景中如何受到储能系统和负载响应程序的影响，特别是在恶劣天气事件期间。此外，本研究还考察了先进控制算法和通信系统在优化微电网运行中的作用。通过实施智能电网技术，微电网可以更好地管理其能源资源，预测需求波动，并对不断变化的条件做出快速反应。这种主动方法有助于确保微电网的稳定性和可靠性，即使面对不可预见的挑战也是如此。总体而言，这项研究为微电网在正常和紧急情况下面临的挑战和机遇提供了宝贵的见解。通过确定最有效的能源存储解决方案、负载响应策略、可再生能源集成方法和先进的控制系统，该研究旨在提高未来微电网系统的弹性、效率和可持续性。在关键运行模式下，所提出方法的结果代表了考虑到存储系统和负载响应程序的电气微电网以最低成本和负载削减的最佳状态。
飞轮储能的现状与未来
飞轮是最早的能量存储形式之一，在将电力系统转变为完全可持续且低成本的系统方面可以发挥重要作用。本文介绍了用于电力存储的飞轮的主要组件，以及当前市面上可用的钢和复合材料转子系列设计共存的原因。在此过程中，以简单明了的方式解释了基于基本原理的设计驱动因素，包括安全方法。飞轮的坚固特性使其非常适合需要快速响应和高日循环的应用，随着电网惯性的降低，这种需求正在增长。锂离子电池目前是快速响应的首选技术，但循环和日历寿命有限。可以通过具有足够的能量容量来限制短周期内的放电深度，同时利用这种容量赚取收入以提供其他服务来缓解这一问题。现在，随着其他机械、热电和可再生燃料存储技术的发展，这些技术将以比锂离子更低的成本、更长的持续时间和更可持续的方式提供存储。然而，对快速响应存储的需求仍将存在，而钢制飞轮完全有能力提供这种低电力成本的潜力和可持续性。为了获得飞轮批量生产的成本估算，将电力和存储元件的成本分开，每个成本基于批量生产的类似技术。这些表明成本明显低于目前市售飞轮的成本，与锂离子相比，这些飞轮均未批量生产。最后，介绍了一些具有提高性能潜力的研究领域，但这些发展必须不导致成本增加，才有价值。
推动能源存储的未来
摘要 交通运输行业正朝着电气化发展，这意味着可用于电网储能系统 (ESS) 的旧锂离子 (Li-ion) 电池的可用性将发生巨大变化。然而，二次电池模块的电池之间的健康状态 (SOH) 可能不平衡，这会降低电池的安全性、寿命和放电深度。这项工作评估了一种新型异质统一电池 (HUB) 修复系统的经济性，该系统循环电池模块以统一电池的 SOH，从而提高其二次电池性能。HUB 修复循环可以通过两种方式之一执行：使用电网服务进行修复或通过能量转换进行修复。这项工作的结果表明，在我们的基准情景中，简单的再利用过程的二次转售价格 (56 美元/千瓦时) 可能低于 HUB 系统 (62 美元/千瓦时)；然而，在我们的目标情景中，HUB 系统 (34 美元/千瓦时) 的转售价格低于再利用系统 (38 美元/千瓦时)。这项工作还包括对电网 ESS 中使用翻新电池的经济性分析，并与使用新锂离子电池组装的 ESS 进行了比较。结果表明，HUB 翻新 ESS 所需的电网收入（194 美元/千瓦年）低于新锂离子 ESS（253 美元/千瓦年）。最后，HUB 翻新 ESS 在 63% 的频率调节、18% 的输电拥堵缓解和 16% 的需求费用减少市场中具有经济可行性，但在旋转/非旋转备用、电压支持和能源套利市场中不具有经济可行性。
电网级电池存储的技术经济优化……
可再生能源的日益整合使得电网平衡变得具有挑战性，因为它们具有间歇性。可再生能源可能会被削减，尤其是在生产超过需求或电网内出现输电和/或配电网络拥塞时。但是，如果使用电池存储，削减就变得没有必要，前提是电池存储具有足够的可用存储容量，可以在发电过剩时存储能量，并在高峰时段需求高时将其释放到电网。因此，电池存储的能量可以抵消昂贵且对环境有害的峰值电厂（例如开放式/联合循环燃气轮机）的供应。我们以英国为例，研究了利用大容量电池存储取代开放式和联合循环燃气轮机发电厂，利用风能削减能源的技术经济前景。我们开发了一种用于确定和优化锂离子型电池的技术经济模型。优化旨在确定存储在何种成本和规模下可以商业上适用于电网级能源应用。结果表明，在风电日均弃风率为 15% 且电池成本为 200 英镑/千瓦时的基本假设下，优化后的 1.25 GWh 电池每年可满足 285 GWh 的峰值需求，其对应的净现值为 2240 万英镑，内部收益率为 1.7%，回收期为 14 年。但是，要实现 8% 的内部收益率（投资的最低门槛收益率），电池成本必须低于 150 英镑/千瓦时。对弃风、放电深度、电池效率以及电池成本和收入等参数的敏感性分析表明，本研究考虑的所有技术经济参数都对电池储能用于电网的商业可行性有重大影响。关键词：电池储能系统 (BESS)、弃风、技术经济优化、开式/联合循环燃气轮机、电网级储能
不同需求变化情景下非洲农村离网光伏微电网长期最优扩容规划
本文使用实时负载数据和 HOMER Pro 的“多年”优化工具，研究了埃塞俄比亚离网农村地区过载光伏 (PV) 微电网 (MG) 带蓄电池在 20 年规划期内的长期成本最优容量扩展规划 (CEP)。考虑了三种不同的年度能源需求增长情景：0%（满足最低负载要求）、5% 和仅来自生产用户的 15%。在所有情景中，发电组合仅由太阳能组成，最大允许容量短缺 (MACS) 限制为 10%。研究结果表明，在所有情景中，最大的容量扩展是在电池和光伏系统上进行的，分别占总扩展成本的 73% 和 35%。扩展的 MG 系统的年未满足负荷比例从情景 3 的 5.9% 到情景 1 的 9.4% 不等，电力成本 (LCOE) 从情景 3 的 0.404 美元/kWh 到情景 1 的 0.887 美元/kWh 不等。结果表明，情景 3 的扩展路径相对具有成本效益并且具有最高的可靠性；但它仍然不能完全满足所需的负荷需求，并且在财务上不可行。令人惊讶的是，将情景 3 容量扩展的可靠性从 94% 提高到 100% 会使 MG 的净现值增加 37%。敏感性分析表明，MACS、环境温度和电池的放电深度显著影响容量扩展的成本和性能。研究表明 (a) 最小化 MG 扩展成本和最大化可靠性水平之间存在显著的权衡； （b）仅基于成本最小化的容量扩张，而不考虑关键约束和不确定性（需求、成本、光伏和电池退化），可能无法为严重的可靠性问题提供实用而健全的解决方案，（c）支持生产用户需求的容量扩张可以提高孤立 MG 的成本效益和可融资性。
优化太阳能光伏和锂电池存储规模，以减少建筑物对电网电力的依赖
𝑪𝑪 临界点矩阵 𝑛𝑛 ！具有 𝑖𝑖 级需求的公司数量 𝐶𝐶 “# 太阳能光伏系统容量（MW） 𝜂𝜂 $ 存储充电效率 𝐶𝐶 “#%&' 最大太阳能光伏系统容量（MW） 𝜂𝜂 （存储放电效率 𝐶𝐶 ）存储系统容量（MWh） 𝑛𝑛 “# 太阳能光伏系统寿命（年） 𝐷𝐷 电力需求（MW） 𝑛𝑛 * 存储系统寿命（年） 𝐷𝐷 ！ 𝑖𝑖 级电力需求（MW） 𝑁𝑁 公司总数 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 放电深度（％） 𝑂𝑂 “# 太阳能光伏系统 O&M 成本(EUR/MW/年) 𝐸𝐸 存储系统规模 (MWh) 𝑂𝑂 * 存储系统 O&M 成本 (EUR/MWh/年) 𝑓𝑓 ！类别 𝑖𝑖 校正系数 𝑃𝑃 + 电力批发价 (EUR/MWh) 𝐹𝐹 太阳能发电容量系数 (MW/MW) 𝑟𝑟 折扣率 (%) 𝐺𝐺 太阳能发电量 (MW) 𝑆𝑆 存储水平 (MWh) 𝐼𝐼 "# 太阳能光伏系统安装成本 (EUR/MW) 𝑆𝑆 ,-&. 实际存储水平 (MWh) 𝐼𝐼 * 存储系统安装成本 (EUR/MWh) 𝑆𝑆 )/)0&!1 可持续起始存储水平 (MWh) 𝑳𝑳 下三角矩阵 𝑡𝑡 时间 (小时) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 平准化电力成本(EUR/MWh) 𝛥𝛥𝛥𝛥𝛥 时间步长（小时）𝑴𝑴 差异矩阵𝑡𝑡 1 在第 n 个临界存储级别（小时）𝑚𝑚 ! 𝑖𝑖 级电表数量𝑇𝑇 时间范围（小时）𝑀𝑀 电表总数
储能杂志
设计可靠且可靠的微网格（MG），由储能设备辅助，需要量化与输入数据时间序列相关的参数不确定性，以及其他类型的不确定性，尤其是预测的气象，负载需求和惠特电力价格价格系列的不确定性。鉴于所涉及的计算复杂性，最近电池存储支持的MG容量选择误差文献无法同时表征数据不确定性的多种来源。本文在那里，试图通过对应着广泛的参数不确定性来解决这一知识差距，同时探讨了高维不确定性表征对电池供电，供电的，具有电池支持的，网格绑定的MGS的潜在显着含义。为此，本文引入了一种新颖的计算高效，随机MG设计优化模型，该模型可以同时处理多个不确定的输入。值得注意的是，该模型可以通过专门分析最坏的情况，最有可能的情况和最佳案例不确定性表征方案来深入，准确和健壮的基础设施决策 - 特别是在电池存储的最佳尺寸方面。在社区可再生能源项目方案中展示了该模型的效率，这是对新西兰Ohakune镇进行的，对电池连接的，电池存储支持的毫克的案例研究。重要的是，数值模拟结果表明，在最有可能的情况下，MG的生命周期成本将被低估约8％（相当于Nz $ 0.3 m） - 相关的〜15％（等于143 kWh）电池大小（如果低估了）电池尺寸 - 如果低估了预测的可变性，则预测不可低估。此外，在最佳案例（最有可能的情况和最糟糕的情况下），能源存储能力与总可再生能源发电能力的比例分别为〜71％，约76％和约68％，这表明寻求风险和风险的MG计划策略对存储比率有略微矛盾的影响。对不同电池技术，特定特定的电池和放电深度规范的不同电池技术的全面敏感性分析也证明了模型的鲁棒性和有效性，同时还可以识别钠（NAS）电池电池技术在网上连接的MG开发中最有利可图的MG开发应用程序，从而提供了特定的特定型号 - 可以实现特定的实现atterib and Attrib的事实。