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World File Search System电力负荷
单个和集群多能源微电网选项的规划和运营方面
摘要：随着电力系统的重组，家庭级终端用户通过整合可再生能源和智能设备并成为灵活的产消者，成为更重要的参与者。使用微电网是一种将本地终端用户聚合为单一实体并满足股东消费需求的方式。各种微电网架构是当地能源社区遵循不同脱碳策略的结果，通常在规模、技术或其他影响能源系统的因素方面没有得到优化。本文讨论了三种不同微电网设置的运营和规划方面，将它们视为本地电力市场中的个体市场参与者。这种实施使微电网之间可以进行相互交易而无需额外费用，它们可以为彼此提供灵活性和平衡。开发的模型考虑了光伏发电、日前电价和电力负荷产生的多种不确定性。从日常运营到年度规划，共介绍了九个案例研究和敏感性分析。对不同微电网设置、运行原则/目标和合作机制的系统研究，让我们清楚地了解了运营和规划效益：脱碳微电网的电气化战略比天然气和氢气技术有显著优势。以联合市场参与为目标，将不同类型的多能源微电网结合起来，其价值在年度水平上并未被证明优于相同技术类型的微电网。额外的分析侧重于将配电和输电费用引入 MG 合作模式，并让我们得出结论，这对整体运营的影响很小。
利雅得沙特国王大学校园可再生能源微电网设计和可行性分析
摘要：由于化石燃料不可靠、有害且消耗迅速，世界被迫考虑替代能源。部署由可再生能源驱动的微电网是解决这一问题最经济、最有效、最可靠和最可持续的方法之一。设计一个对经济和环境影响最小的电力系统是主要挑战，因为世界目前正面临着前所未有的气候变化灾难。因此，迫切需要过渡到可再生能源以满足能源需求。本研究探讨了如何利用利雅得沙特国王大学校园的太阳能和风能潜力，创建一个混合微电网，以满足该校区的电力负荷要求。一款名为 HOMER Pro Version 3.14.5 的软件用于模拟计划中的微电网系统。该软件可以运行大量模拟，同时考虑各种系统配置。最终目标是选择不同电源的最佳组合，以创建一个能源成本低、可靠性高、温室气体排放最少、可再生能源渗透率高的微电网。软件运行了多次模拟后，结果表明，就能源成本 (COE)、净现值 (NPC)、运营成本和温室气体排放而言，连接到电网的太阳能、风能和电池系统是最有利的选择。满足大学校园负载需求并实现 82% 以上可再生能源渗透率的最经济有利的方法是使用最佳系统架构。在本研究中，对理想的系统配置进行敏感性分析以确认系统的性能。这种最佳系统设计被用作基准，用于检查沙特阿拉伯教育部门以及全球任何教育机构中可再生能源的潜在使用情况。
可再生能源与传统能源的经济整合——案例研究
摘要：在本研究中，我们提出了一种最佳微电网设计，该设计通过使用可靠的能源资源，确保以最便宜的价格向巴基斯坦阿扎德查谟和克什米尔 AJK 的米尔布尔工程技术大学 (MUST) 不间断供电。能源资源的可用性、环境可行性和经济可行性是设计的关键参数。MUST 站点的可用资源包括国家电网、太阳能光伏 (SPV)、电池组和柴油发电机。电力负荷、太阳照度、大学大气温度、柴油燃料成本、SPV 模块寿命、SPV 退化因子、SPV 效率、SPV 成本、电池成本、电池寿命、国家电网能源价格、负荷削减和有毒排放等数据在设计混合微电网时被视为有价值的数据。通过考虑上述参数，计算最佳设计和最差设计的净现值 (NPC) 差异。所提议的最佳微电网设计使用 SPV、柴油发电机和电池组为负载供电，NPC 为 250,546 美元，可再生能源比例为 99%。而最差的设计包括柴油发电机和电池组作为能源供应源，NPC 为 214 万美元，可再生能源比例为 0%。使用 HOMER Pro 软件（HOMER Energy、HOMER Pro-3.11、美国科罗拉多州博尔德）进行的模拟证明，在考虑了上述所有数据和要求后，在 979 种可行设计中，所提议的混合微电网设计最适合 MUST。
绿色氨生产在减少可再生能源弃电和促进中国能源转型方面的潜力
中国是世界上最大的可再生能源“舰队”，截至 2020 年底，风电和太阳能累计发电量分别达到 281.5 吉瓦和 253.4 吉瓦[1]。从地理上看，风能和太阳能资源主要分布在中国的华北、西北和东北地区（又称“三北地区”），而经济集群（即电力负荷中心）一般位于中国的东部和南部[2]。能源供需之间的空间不平衡和电网缺乏灵活性导致可再生能源限电现象严重，从而造成利用率急剧下降，装机容量和实际发电量之间的差距越来越大[3e6]。因此，中国一直在建设特高压线路，将可再生能源从北部和西部地区输送到中国东部和南部[7]。到 2020 年，已建成 20 条特高压线路，绵延约 30,000 公里，可满足全国 4% 的需求 [7,8]。然而，进展低于预期。2019 年，这些专用线路的整体运行率低于 40%，有些线路的运行率甚至低于 20% [9]。此外，大多数输电涉及煤电和水电，风电和太阳能仅占很小份额，2019 年占总输电量的 13% [9,10]。造成这种情况的主要原因是发电产能过剩和缺乏市场机制 [11]。全国电力需求的增长率从 2003 年的 11.7% 下降到过去 10 年的 4.5%，导致 2016 年产能过剩 35% [7]。这导致愿意接受来自其他地区电力的买家减少，因为当地电力供应仍然充足 [7、9]。此外，分散且以省为单位的电力部门未能优先分配可再生能源 [12]。
IEEE 电路与系统学报 I：普通论文
主题：电路与系统，例如多维非线性系统、大规模集成电路、电力网络等，在从基础科学理论到各种实际应用的整个过程中发挥着重要作用。随着应用需求的不断增长，通过高效学习、设计优化和集成实现，开发高精度、高稳定性、高灵活性和高安全性的电路与系统至关重要。随着人工智能（AI）的快速发展，电路与系统与人工智能在理论和应用上相辅相成。一方面，人工智能驱动下的电路与系统的高效学习、设计优化和集成实现研究得到了长足的发展，其中节能电路与系统有着非常广泛的应用，包括电力负荷预测、光伏/电池系统协调控制、图像/视频/音频处理、脑机接口等；另一方面，人工智能应用于实际应用也离不开高效低功耗计算的电路与系统的优化与实现。 1）从高效学习的角度，基于DNN进行电路与系统的信号处理、动态建模和非线性分析是一种可行、有效的方法。2）从设计优化的角度，目前的电路设计面临着内存占用和功耗方面的挑战。因此，迫切需要开发人工智能驱动的电路与系统设计优化，以确保以更少的内存占用、更高的能效和更快的计算速度执行复杂的计算。3）从集成实现的角度，电路与系统的硬件和软件实现都需要考虑利用率、适应性和兼容性。总的来说，通过人工智能驱动的高级学习、优化和实现，可以实现低功耗实时运行的高效电路和系统，以实现更广泛的应用。所有这些及时的重要主题都属于本特刊的讨论范围。
集成式 PV-ACAES 系统的生命周期评估
摘要：本文旨在评估绝热压缩空气储能 (ACAES) 系统的整体生命周期环境影响，该系统旨在实现光伏 (PV) 发电厂的发电量与最终用户的电力需求之间的最佳匹配。以一个小镇的电力需求为例，小镇的最大电力负荷约为 10 MW。ACAES 系统设计的压缩机额定功率约为 10 MW，充电和放电时间分别为 10 小时和 24 小时。分析了不同规模的光伏电站（从 20 到 40 MWp）以及两种不同的压缩空气储存解决方案、地下洞穴和天然气管道。本分析的目的是将光伏发电厂和集成 PV-ACAES 系统对人类健康、生态系统质量、气候变化和资源消耗的影响与最终用户需求完全由电网满足的参考情景的影响进行比较。与参考情景相比，在减少环境影响方面，没有 ACAES 部分的小型光伏电站 (20 MW) 取得了最佳效果，根据影响类别，减少量约为 85-95%。ACAES 系统的集成提高了能源自耗，但加剧了环境影响，尤其是对于天然气管道中的空气储存。在环境影响方面，最佳配置是基于集成了 ACAES 部分的 30 MW 光伏电站，使用地下洞穴进行空气储存，可将能源自耗提高 38% 至 61%，与参考情景相比，环境影响减少了约 80-91%，具体取决于影响类别。
回应《休斯顿纪事报》——2024 年 9 月 24 日
• 2021 年 2 月，冬季风暴 Uri 袭击了德克萨斯州。由于全州经历了极端寒冷，发电机无法在 Uri 期间提供该州所需的电量。 • 在 Uri 期间，CenterPoint Energy 的电网完全可用并按设计运行。问题是发电机的电力供应不足——这不是 CenterPoint 可以控制的问题。 • 由于发电机的电力供应不足，ERCOT 指示 CenterPoint 关闭大量客户，以平衡可用供应量和休斯顿地区家庭和企业的能源需求。 • 作为背景，2021 年的冬季风暴 Uri 要求 CenterPoint 削减约 5,000MW 的电力负荷（或大约 1,400,000 个家庭和企业），因为全州的发电量严重短缺。 • 在 Uri 期间，PUCT 指示 CenterPoint 等公司能够进行轮流停电，以便在轮流停电期间，任何客户都不会断电超过 12 小时。 • 作为对前所未有的极端天气/负荷削减事件的立法响应的一部分，HB 2483 获得通过并于 2021 年 9 月 1 日生效。 • 临时发电问题在两次立法会议上得到了充分辩论。HB2483（2021）和 HB1500（2023）均获得通过并成为法律。这导致了 HB1500 中概述的临时发电的扩大使用。 • 自 2021 年 3 月以来，ERCOT 已发布超过 115 次发电紧张通知，其中包括 7 次紧急情况，ERCOT 提醒 CenterPoint 准备好大型发电机以供使用。在每种情况下，这都是由于该州的发电机无法产生足够的发电量来满足客户需求。 • 即使 CenterPoint 投资了大规模临时应急发电，客户电费中用于支付电网和 CenterPoint 系统成本的部分在过去十年中基本保持不变，平均每月 49 美元。
什么是地缘交换？ - 普林斯顿的可持续发展
地热交换钻孔场 我们计划钻探 2,000 个地热交换钻孔，目前已完成一半以上，以在校园范围内推广地热交换技术的使用。刘易斯艺术中心、湖畔研究生宿舍、劳伦斯公寓、布隆伯格、巴特勒学院、新学院西校区和叶学院目前均已在使用这项技术。 TIGER 和 CUB 这些新建筑将容纳扩展地热交换供暖和制冷系统所需的热泵和电气设备。TIGER（热集成地热交换资源）和 CUB 不是后台服务建筑，而是将融入校园，支持普林斯顿对可持续发展的承诺。每栋建筑附近的两个热能储存罐 (TES) 用于储存热水和冷水。 转换为区域热水 我们正在安装超过 13 英里的新地下热水分配管道，将蒸汽热能转换为热水热能。热水所需的管道设计与目前用于蒸汽分配的不同，这两种技术背后的科学原理也不同。最终，新的热水管道和新系统将使每栋校园建筑都能使用地热交换供暖和制冷。改造普林斯顿的冷冻水厂我们已经将以可靠性和能源效率而闻名的 Cogen 电厂从冷冻水厂和热电联产 (CHP) 蒸汽厂改造为采用热水地热交换技术的更名后的西电厂。Cogen 将与 TIGER 一起运营，以高效（经济和热能）满足校园供暖、制冷和部分电力负荷需求。这两家电厂还将互连，以便每个电厂都可以部分地相互备份。改造建筑系统完成校园地热交换的一个重要步骤是改造现有校园建筑的供暖和制冷系统。这些改造将持续多年。完全改造后，大学将使用地热交换系统为 180 多栋建筑供暖和制冷，每年节省数百万美元。
加州能源委员会 - CA.gov
法定豁免？否如果是，请列出 PRC 和/或 CCR 节号并用逗号分隔。如果不是，请输入“无”并转到下一个问题。PRC 节号：无 CCR 节号：无 分类豁免？是如果是，请列出 CCR 节号并用逗号分隔。如果不是，请输入“无”并转到下一个问题。CCR 节号：加州法典法规，第 14 条，§ 15301；常识豁免？14 CCR 15061 (b) (3) 否如果是，请解释协议根据上述条款获得豁免的原因。如果不是，请输入“不适用”并转到下一部分。加州法典法规，第 14 条，第15301 规定，涉及现有公共或私人建筑、设施、机械设备或地形特征的运营、维修、维护、许可、租赁、授权或小规模改建的项目，以及在牵头机构作出决定时几乎不涉及现有或以前用途的扩展或不涉及现有或以前用途的扩展的项目，明确不受《加州环境质量法案》 (CEQA) 条款的约束。根据第 15301 条，该项目获得豁免，因为 SVM 公用事业设施使用两个燃煤锅炉产生蒸汽和电力来运行其矿物开采过程。为了减少燃煤锅炉的温室气体 (GHG) 排放，SVM 计划使用太阳能光伏阵列和 BESS 为四台蒸汽风扇供电，以最大限度地减少该项目所需的额外电力负荷。拟议项目预计将被列为 CEQA 下的“项目”，但我们预计，由于更换现有设备并在“棕地”上安装太阳能光伏阵列和 BESS，可能会发布“豁免通知”。预计该项目不会有绿地开发或土地用途变化，因此属于现有设施的第 15301 条。该项目不会对任何特别敏感的环境产生影响；不会对同一地点的同类连续项目产生任何可能被视为重大的累积影响；不会涉及不寻常的
通过智能充电方案实现住宅电动汽车充电与光伏发电之间的协同作用
摘要 当今世界正朝着更加可持续的未来转型。全球范围内都在推动和实施减少温室气体 (GHG) 排放的行动，包括转向电动汽车 (EV) 和太阳能光伏 (PV) 等可再生能源技术。这导致近十年来全球电动汽车和光伏的应用大幅增加。然而，电动汽车和光伏在建筑物和配电系统中的大规模集成带来了新的挑战，例如峰值负荷增加、功率不匹配、组件过载和电压违规等。改善电动汽车、光伏和其他建筑电力负荷之间的协同作用可以克服这些挑战。电动汽车的协调充电或所谓的电动汽车智能充电被认为是改善协同作用的一种有前途的解决方案。本论文研究了在应用电动汽车智能充电方案的情况下住宅电动汽车充电和光伏发电之间的协同作用。本论文的研究是在单个建筑、社区和配电网层面进行的。为降低住宅建筑净负荷（负荷 - 发电）变化，我们开发并模拟了智能充电模型。降低净负荷变化意味着既要降低峰值负荷，又要增加本地发电的自耗，这也将提高电网性能。我们还评估了 PV-EV 组合电网承载能力。结果表明，智能充电方案可以提高 PV 自耗，并降低配备 EV 和 PV 系统的建筑物的峰值负荷。PV 自耗可提高至 8.7%，峰值负荷可降低至 50%。自耗改善有限，原因是中午太阳能达到峰值时家中 EV 可用性较低。结果还表明，EV 智能充电可以提高电网性能，例如减少电网损耗和电压违规发生。智能充电方案显著提高了 EV 的电网承载能力，但对 PV 的电网承载能力略有提高。还可以得出结论，在住宅配电网中，光伏和电动汽车承载能力之间存在轻微的正相关性。关键词：电动汽车、智能充电、光伏、住宅建筑、用电量、自耗、配电网、承载能力