XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System活力
活力
GEAPP 致力于通过改善分布式可再生能源系统的供需关系来构建繁荣的能源生态系统。在供应方面，GEAPP 的可再生技术需求聚合 (DART) 计划采用批量采购安排来降低供应商的分布式可再生能源硬件成本，从而降低消费者的能源成本，使太阳能电池板的平均成本降低 4%，电池能源系统的成本降低 23%，智能电表的成本降低 29%。在需求方面，生产性使用融资基金 (PUFF) 和农业振兴计划 (EAP) 共同努力，提供生产性使用电器（即太阳能水泵、风扇、磨坊、电饭锅或冰箱）和使用 DRE 的盈利商业模式，以便小企业主（尤其是女性企业家）能够通过提高能源使用水平来提高经济产出。自 2023 年以来，PUFF 已促成 8,000 台设备的销售，EAP 已在全国范围内部署了 20 个试点。由于 GEAPP 支持印度首个商业规模的 BESS 项目，电价降低了 50%
活力
可再生能源社区 (REC) 代表了推广分布式可再生能源发电的新方案，必须对其进行管理以最大限度地提高本地能源自用率。本文旨在通过比较分析住宅 REC 中小规模部门耦合策略的应用，评估和讨论其优缺点。不同的电转X策略已应用于二十七种 REC 配置。这些系统已通过 EnergyPLAN 软件分别进行了模拟。电转热策略被证明是整合可再生能源过剩最具成本效益的解决方案，然而，其潜力往往不足以完全容纳它。电转汽车的基础设施成本低，但其限制取决于电动汽车的普及率和公民的参与度。利用电动汽车电池总是比安装固定电池更具成本效益。电转电的竞争力与 REC 电气化水平密切相关。电转气在高可再生能源过剩条件下很有前景，但由于目前电解器成本高，很少代表最佳解决方案。实施储能系统对于提高当地的自我消费至关重要，跨部门整合在能源、经济和环境方面比仅仅关注电力部门是更好的解决方案。
活力
电池储能系统 (BESS) 在配电网中的大规模集成有可能提高光伏 (PV) 发电的利用率并减轻电动汽车 (EV) 快速充电行为造成的负面影响。本文提出了一种基于深度强化学习的新型 BESS 功率调度策略，该策略安装在有源配电网中。该网络包括电动汽车快速充电需求、光伏发电和主电网的电力套利。目的是在保持电压限制的同时最大化 BESS 运营商的利润。新策略采用双延迟深度确定性策略梯度 (TD3) 算法，需要预测光伏发电和电动汽车智能充电需求。将提出的策略与深度确定性策略梯度 (DDPG)、粒子群优化和模拟退火算法进行了比较，以验证其有效性。使用 Project Shift（英国电网创新）的智能电动汽车充电数据集和英国光伏数据集进行了案例研究。 TD3 和 DDPG 算法的内部收益率结果分别为 9.46% 和 8.69%，这表明所提出的策略可以增强电力调度，并且在降低储能平准化成本和提高净现值方面优于主流方法。
活力
还必须指出的是，全球各经济体都面临着巨大的能源需求，以实现可持续的经济增长。然而，挑战在于如何满足不断增长的需求并减少对日益枯竭的化石燃料的依赖，因为化石燃料的频繁使用会对社会经济进步产生不利的环境影响。此外，化石燃料价格波动和电力供需缺口扩大，迫切需要寻找具有成本效益、环境友好且可靠的能源资源。这些因素导致各经济体对开发可再生资源的兴趣日益浓厚。在全球层面，政策制定者已基本认识到能源与经济进步之间关系的重要性。在这种情况下，经济发展和能源相互促进已被普遍证明。因此，负担得起且可持续的能源供应不仅为广大民众带来繁荣，而且还有助于通过各种直接和间接渠道消除贫困。巴基斯坦也不例外。
活力
可再生能源在能源系统中的份额不断增加，需要储能技术来处理间歇性能源和变化的能源消耗。液态空气储能 (LAES) 是一种很有前途的技术，因为它具有高能量密度并且不受地理限制。通过在 LAES 中使用热能和冷能回收循环可以获得相对较高的往返效率 (RTE)。在本文中，针对独立 LAES 系统优化并比较了与不同冷能回收循环相关的七种案例。首次考虑使用多组分流体循环 (MCFC) 和有机朗肯循环 (ORC) 作为 LAES 中的冷回收循环。最优结果表明，具有双 MCFC 的 LAES 系统性能最佳，RTE 为 62.4%。通过将高温热交换器的最小温差从 10 C 降低到 5 C，可将此 RTE 进一步提高到 64.7%。优化结果还表明，冷能回收系统中使用的 ORC 不产生任何功，只发生工作流体的相变，因此不应使用它们。最后，应用能量传递效率来测量充电和放电过程的热力学性能。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
活力
合理的储能系统设计对于太阳能共享建筑社区的性能提升至关重要。现有研究已经开发出各种用于确定分布式电池和共享电池容量的设计方法。对于分布式电池容量，大多数设计方法都是基于单栋建筑能量不匹配，但却忽略了能量共享在降低电池容量方面的潜力，从而容易导致电池容量过大的问题。对于共享电池容量，现有的设计方法是基于社区聚合能量不匹配的，虽然可以避免电池容量过大的问题，但却会导致另一个严重的问题，即长距离输电导致共享过程中的电力损失过多。因此，本研究提出了一种太阳能共享建筑社区分布式电池的分层设计方法，目的是降低电池容量并最大限度地减少共享过程中的能量损失。所开发的设计方法首先将所有分布式电池视为一个虚拟的“共享”电池，并使用遗传算法搜索其最优容量。以优化容量为约束，所开发的方法使用非线性规划优化分布式电池的容量，以最小化能量损失。建筑社区案例研究表明，与现有设计方法相比，所提出的设计可以显著降低共享过程中的电池容量和电力损失，即容量减少 36.6% 和电力损失减少 55%。本研究综合了总能源需求、本地光伏电力共享、高级社区控制和电池存储共享的考虑因素，有助于优化正能源区的三大功能（能源效率、能源生产和灵活性），实现能源盈余和气候中和。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。