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风力混合动力发电厂的增强功能
摘要 — 本文旨在定性和定量地回顾和阐述风力混合发电厂 (HPP) 与单个风能/光伏发电厂相比的优势。进行了一系列分析以评估 HPP 生产的年度能量生产/容量系数、功率波动和爬坡率，并确定不同的操作条件，以了解在 HPP 中结合风能、太阳能和储能的好处。分析基于时空相关的风能和太阳能时间序列以及历史市场价格时间序列。利用市场价格与风能-太阳能组合时间序列的相关性来评估通过将电力生产从市场价格低的时段转移到市场价格高的时段来拥有储能的灵活性。
已发表版本引文 (APA)：Alirahmi, SM, Gundersen, T., & Yu, H. (2022)。集成压缩空气的创新型多联产系统
液化天然气 (LNG) 含有大量冷能，通常在再气化过程中被浪费。随着可再生能源在电网中的渗透率不断提高，发电曲线与电力需求曲线的匹配度不高，导致高峰时段电力短缺，非高峰时段电力过剩。在这种情况下，提出了一种将压缩空气储能 (CAES) 系统与 LNG 冷能利用过程相结合的混合能源系统来解决这些问题。该集成系统由有机朗肯循环 (ORC)、燃气轮机、多效海水淡化装置、CAES 系统和家用制冷装置组成。进行了综合分析以评估系统的经济和热力学性能。该研究提出了一项参数研究来说明关键参数对系统性能的影响。由于 ORC 可以同时利用 LNG 冷能和来自 CAES 系统的压缩废热，因此集成系统的能源效率显著提高。所提出的系统在高峰时段可以产生 29.8 MWh 的电能和 2.6 kg/s 的淡水。此外，结果还显示，二氧化碳排放量、火用往返效率和成本率分别为 0.267 kg/kWh、45.9% 和 448.6 美元/小时。
利用多元优化和正弦余弦算法实现智慧城市能源管理
摘要：由于人口的快速增长，日常生活中的能源使用量日益增加。一种解决方案是按照与人口增长相同的比例增加发电量。然而，这在实践中通常是不可能的。因此，为了有效利用现有的能源资源，智能电网发挥着重要作用。它们通过需求侧管理 (DSM) 最大限度地减少电力消耗及其产生的成本。大学和类似组织消耗了总发电量的很大一部分；因此，在这项工作中，我们使用 DSM，调度了大学园区的不同电器，以降低消耗的能源成本和可能的峰值与平均功率比。我们提出了两种受自然启发的算法，即多元优化 (MVO) 算法和正弦余弦算法 (SCA)，以解决能源优化问题。所提出的方案是在大学园区负载上实施的，该负载分为两个部分，即上午时段和晚上时段。两个时段都包含不同的可切换和不可切换设备。在使用 MVO 和 SCA 技术对可切换设备进行调度之后，模拟结果在能源成本和峰值与均值比率降低方面显示出非常有用的结果，保持了电力成本和用户等待时间之间的理想阈值水平。
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达拉斯爱田机场总体规划进度更新
注：随着充电站需求的增加，加油站需求减少。LOS – 服务水平 PAL – 规划活动水平 MAEP – 每年百万乘客量 平方英尺 – 平方英尺 1 根据高峰时段的交叉口 LOS 2 根据 LOS C 所需的路缘长度总线性英尺 3 根据高峰时段的车道数量和运营密度 4 根据第 95 百分位设计日需求所需的停车位数量 5 员工停车需求按 O&D 乘客和运营的混合率增长 6 根据所需空间估计每个 PAL 设计规划小时的租赁交易 7 根据标准行业利用率和规模模块 8 根据所需空间估计每个 PAL 设计规划小时的租赁交易
关于指导和发展的“类型与大脑”见解
在同一类型的人中，我们可以将他们的大脑结构分为 4 大类。（对于少数类型，有足够的数据将其分为 6 到 8 个类别，但这对于今天来说太过详细，不适合黄金时段！）
