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火电-水电-风电-太阳能混合系统日前调度的多阶段稳健优化
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中，具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性，包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题，采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。
增强电网稳定性和可持续性：基于储能的混合系统实现无缝可再生能源整合
面对不断增长的全球能源需求，转向可再生能源已成为一种可持续的解决方案。然而，可再生能源融入电网带来了间歇性和不稳定性等挑战。基于储能的混合系统概念将可再生能源系统与储能相结合，为克服这些障碍提供了一种有希望的方法。这些混合系统通过确保持续的能源供应、补偿可再生能源的可变产出以及为电网提供辅助服务来增强电网稳定性。此外，它们为更具弹性和可靠性的能源基础设施铺平了道路，促进了相当一部分可再生能源的无缝整合。本文全面探讨了基于储能的混合系统，讨论了它们的结构、功能以及它们在增强电网稳定性和促进可再生能源畅通整合方面发挥的关键作用。
固体氧化物电池混合系统的网络物理模拟
该项目由美国能源部国家能源技术实验室通过现场支持合同部分资助。美国政府及其任何机构、其任何雇员、支持承包商及其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
用电池和超级电容器混合系统优化微电网效率
摘要。微电网是小型网络，由几种可再生能源组成，例如风光，阳光，地热，生物能源，水等。，但是该系统的缺点是在波动的力量，当源在一定时间不会产生功率时。因此，当源无法提供足够的负载时，需要电源媒体（例如电池和超级电容器）来保持意外情况。这项研究的目的是对使用电池添加超级电容器并在没有超级电容器的情况下比较电池存储介质的效果。从研究的结果中发现，超级电容器的添加可以将电池稳定性从50％的充电状态（SOC）降低到47％，然后开始时，它在1秒时将其增长了50％，并且可以将其他充电设置为我们的喜好。如果电池存储介质没有超级电容器，则电池充电往往会从50％下降，并且继续下降而没有任何增加。因此可以得出结论，加上超级电容器能够维持微电网系统中电池的性能。1简介微电网是由许多分散能源组成的小型独立电源系统。将可再生能源整合到当前电网中是一个明智的举动，因为它由电荷和存储设备组成[1]。通过微电网将风和太阳能整合到分布网络中，被广泛认为是使用环境可再生能源的成功策略。然而，微电网的大小很小，自我调节的能力较差。因此，由于主动功率和电压稳定性的平衡[1] [13]非常容易受到风与太阳能输出功率的变化以及用户能源需求的变化，因此必须解决微电网操作的关键问题。为了克服电力供应和负载的波动，现在正在开发储能技术。一种智能解决方案是将不同类型的储能存储的优点结合到一个混合系统中。结合了一包超级电容器和锂离子电池包的配置，能够覆盖每种存储的弱点，同时利用两种互补的优势[2] [14]。超级电容器为应对瞬时负载变化提供了即时功率，而锂离子电池则存储了大量能量以进行长期备份。因此，该混合系统可以是将波动可再生能源整合到电网中的可靠解决方案[2] [3]。此外，还将模拟单个能量存储（电池），以查看与双/混合能源存储的比较。提出的解决方案是通过应用杂交概念来提高系统效率，
文章 并网光伏风电混合系统与储能系统的电源管理
可再生能源 (RES)，例如太阳能光伏 (PV) 和风力发电，由于其间歇性，无法始终满足动态负载需求。电池储能系统 (BESS) 与 RES 集成，以满足动态负载需求。需要适当的电源管理才能使系统高效可靠地运行。本文介绍了光伏-风能-电池混合系统在并网和孤岛运行模式下的电源管理。电源管理系统 (PMS) 在不同环境条件、负载条件和运行模式下保持功率平衡。采用充电状态 (SOC) 和电池充电/放电控制方法，确保 BESS 高效性能和安全运行。我们考虑并实施了不同情况，例如 RES 相对于负载需求和电池容量的剩余/不足功率，以使用 MATLAB/Simulink 平台验证 PMS 的性能。
太阳能和风能混合系统综述
通过燃烧化石燃料产生的能量更加稳定。另一方面，可再生能源的间歇性发电需要高效的电池存储系统。电池存储系统有助于存储剩余能量以备后用。它可以帮助解决电网不稳定问题，从而防止停电。技术进步提高了存储系统的使用寿命和电池容量。其高成本阻碍了其广泛安装。电池价格必须下降，以使太阳能存储更具成本效益。
考虑辅助服务的生产成本建模研究混合系统模型：预印本
本论文由美国国家可再生能源实验室 (National Renewable Energy Laboratory) 撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司 (Alliance for Sustainable Energy, LLC) 运营，受美国能源部 (DOE) 委托，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。本研究由美国能源部电力办公室的 GMLC 项目 (合同编号为 AC36- 08GO28308 (FlexPower)) 和电力办公室的高级电网建模项目 (R2D2 项目) 资助。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留；出版商在接受发表本文时，即承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本论文的已出版形式，或允许他人这样做。
打破障碍：一种用于预测痴呆症的基于统计和机器学习的混合系统
方法：我们基于统计和机器学习（ML）方法开发了一种混合诊断系统，该方法使用患者电子健康记录预测痴呆症。本研究使用的数据集是从瑞典国家衰老和护理（SNAC）的国家研究中获得的，其样本量为43040和75个功能。新构建的诊断提取物通过统计方法（F-SCORE）从数据集中的有用功能的子集。对于分类，我们基于五个不同的ML模型开发了一个集合投票分类：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。为了解决ML模型过度拟合的问题，我们使用了交叉验证方法来评估所提出的诊断系统的性能。各种评估措施，例如准确性，灵敏度，特异性，接收器操作特征（ROC）曲线和Matthew的相关系数（MCC），用于彻底验证设计诊断系统的效率。
一种新的检测MRI脑肿瘤的混合系统
摘要不规则的脑细胞的生长导致一种称为脑肿瘤（BT）的疾病。由于较低的肿瘤形状速率和范围很大，很难预测患者的生存机会。即使可以手动检测到癌症，也很困难且耗时，并且有产生假阳性结果的风险。这可以通过MRI完成，这是定位癌症所必需的。很难通过计算机辅助诊断系统可靠地可靠地识别MRI图像从MRI图像中识别出不同的疾病。在实验中，使用了三个公开访问的基准数据集。要在我们提出的方法中执行特征提取，采用了CNN模型，随后应用五个机器学习分类器：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），自适应增强（ADABOOST），K-Nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）。结果表明，通过在各种分类指标下优于其他尖端DL模型，提出的使用KNN分类器的CNN体系结构的性能要比以前的CNN模型更好。最后，所达到的F1得分，精度，召回和所提出模型的分类和检测的准确性值分别为99.58％，99.59％，99.58％和99.58％。进行比较研究，使用了其他转移学习模型。实验发现支持所提出的体系结构的强度，该结构已迅速加速并改善了BT的分类。设计的方法优于现有知识的主体，表明它是对BTS进行分类的快速而精确的方法。
改进太阳能-风能混合系统以实现自给式发电...
摘要：考虑改进配备电池的混合太阳能-风能系统的实施原理，该系统用于本地对象的自用，并控制从电网消耗的电力。目的是增加可再生能源的能源使用程度，同时限制电池的放电程度，同时考虑到负载计划和能源发电相对于计算（预测）值的偏差。当电力消耗减少且能源使用程度增加时，可以补偿负载计划和可再生能源发电相对于计算（预测）值的偏差。通过根据给定时间离散性的充电状态偏差校正有功功率消耗，可实现电池充电状态计划与计算计划的一致性。通过考虑随着能源使用程度的增加而测量的负载功率值，改进了控制算法。此外，使用校正可以将电池的放电深度限制在可接受的值。开发了 24 小时能源过程数学模型，其中考虑了估算充电状态的误差。使用可再生能源发电档案数据进行建模的结果证实了所提出的解决方案是有效的。对于 2 月份平均月发电量的应用，修正可将电力消耗减少 16-21%，并将三种电价的支付成本减少 24-27%。