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World File Search System系统建模
考虑电池退化因素的可再生能源微电网电池储能系统建模综述
摘要：电池储能系统 (BESS) 的建模研究仍然很少，特别是在考虑电力系统运行过程中因可再生能源发电和电动汽车 (EV) 随机负载而发生的退化造成的功率损失的情况下。同时，由于不同的操作条件，电池寿命与制造商的声明相差很大，还取决于可再生能源 (RES) 的渗透水平、循环操作、温度、放电/充电率和放电深度。选择一种简单的退化模型方法可能会导致在选择最佳管理策略时得出不可靠的结论，并增加大量的投资和运营成本。大多数现有的固定应用中的 BESS 模型要么假设存储的退化成本为零，要么将电池寿命简化为放电深度 (DOD) 的线性函数，这可能导致在估算 BESS 退化成本时产生额外的误差。构建 BESS 寿命模型的复杂性在于，BESS 在寿命开始和结束时都存在非线性退化，而且大多数模型的构建都难以获得大量接近实际运行条件的实验数据。本文从主要应力因素对 BESS 退化程度的影响角度分析了 BESS 在微电网中运行的特定特征。本研究还对现有的电池退化评估模型进行了回顾。
光伏发电制氢系统建模及储能系统容量优化
利用太阳能制氢是获取氢能的重要途径，但太阳能固有的间歇性、随机性特性降低了制氢效率，因此需要在光伏发电制氢系统中增加储能系统。本文建立光伏发电制氢系统模型并进行容量配置优化。首先对数学模型进行建模分析，利用Matlab/Simulink对系统建模；其次分析储能容量优化配置原理，确定优化策略，提出基于低通滤波原理的储能容量配置算法，并进行最优时间常数的选取；最后以光伏装机容量为30 MW的光伏发电为例，验证了所提算法的有效性，分析了储能容量与平滑效果之间的关系。结果表明:随着截止频率的减小,储能容量增大,平滑效果越明显;所提算法能有效降低光伏发电1 h最大功率变化量,其中平滑前光伏发电1 h最大功率变化量为4.31 MW;设置四组不同的时间常数,平滑后光伏发电1 h最大功率变化量分别降至0.751、0.389、0.078、0.04 MW。
业务经济能源系统建模工具energypro
向碳中性能源系统的过渡需要确定在社会层面上最佳的解决方案，但是，市场参与者在不同的逻辑下运作，其中每种单独的投资选择都需要显示业务经济可行性。因此，尽管有能源系统分析建模工具，可以通过最小化国家或区域能源系统成本来确定一般社会的最佳过渡路径，但还需要对工具进行建模工具，以更加关注能源系统参与者及其投资考虑，并受到经济和技术环境的影响。建模工具EnergyPro是在过去的几十年中开发和进化的后一种类型，以帮助评估能量系统中不同能量单位的可行性，但也可以对较大的复杂系统进行建模。本文介绍了EnergyPro，重点是其系统理解和一般模型特征，并根据分析编程或混合整数线性编程对其两种优化方法进行详尽的了解。最后，提供了与其他模型的比较以及对学术文献中其特征和应用的审查。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
地理空间人工智能 (GeoAI) 在综合水文和河流系统建模中的应用：当前应用和趋势的回顾
摘要：本文回顾了当前 GeoAI 和机器学习在水文和水力建模、水文优化问题、水质建模以及河道地貌和形态动力学制图方面的应用。GeoAI 有效地利用了通过新自动化技术收集的大量空间和非空间数据。GeoAI 的快速发展提供了多种方法和技术，尽管这也使得不同方法之间的比较具有挑战性。总体而言，选择特定的 GeoAI 方法取决于应用程序的目标、数据可用性和用户专业知识。GeoAI 在非线性建模、计算效率、多种数据源集成、高精度预测能力以及新水文模式和过程的揭示方面表现出优势。大多数 GeoAI 模型的主要缺点是模型设置不充分，物理可解释性、可解释性和模型泛化性较低。关于水文 GeoAI 的最新研究集中于将基于物理的模型原理与 GeoAI 方法相结合，以及自主预测和预报系统的进展。
风力涡轮机和电厂的系统建模框架
研究小组和行业使用风力涡轮机和风力发电厂的系统建模框架来设计风能系统，这些系统考虑了涡轮机和工厂层面的性能、成本和可靠性之间的关键权衡。这些框架使用各种多学科设计、分析和优化方法进行实施。为了提高互操作性和促进合作，本报告提出了一个沿着模型保真度和范围维度的框架分类系统。该分类系统首先受到对综合风力涡轮机和工厂模拟软件框架开发的最新进展的回顾。在每个主要的风力涡轮机和发电厂子系统中，都会为所使用的学科和每个学科可以建模的保真度级别开发一个矩阵。然后根据矩阵对现有框架进行分类。接下来，提出了一个本体，允许标准化框架中使用的最常见的学科保真度组合之间的数据传输方式。数据的通用表示可以实现以下功能：(1) 共享系统描述和分析结果，支持更透明的基准和比较，以及 (2) 将模型集成到组织内部和跨组织的工作流中，以提高风力涡轮机和发电厂设计流程的效率和性能。最终，这种集成将带来更好的整体风能系统设计，具有高性能和低成本。
电动汽车车载集成新型混合可再生能源储能系统建模与分析
摘要：汽车行业和技术非常重视改进汽车，使其更加节省燃料，但与传统汽车技术相比，成本会增加；这些新车包括电动汽车 (EV)、插电式混合动力汽车 (PHEV) 和混合动力汽车 (HEV)。然而，它们在减少石油消耗和实现生命周期效率方面的显著能力为客户、行业、汽车制造商和政策制定者带来了经济效益。本文提出了一种基于可再生能源 (RER) 的 HEV 概念。所提出的 HEV 设计利用太阳能光伏能源、风能、燃料电池和超级电容器 (PV + WE + FC + SC)，通过质子交换膜 (PEM) 和 SC 产生电能，以满足强大的扭矩要求。该车辆结合了电池组和 SC 以满足电力需求，并结合了 FC 作为备用能源。汽车向前行驶时，与涡轮叶片相连的交流发电机利用风能运转，通过交流发电机产生电能为电池充电。该设计旨在确保零碳排放和提高能源效率，重量轻，并采用轮毂电机来消除机械传动。使用 MATLAB® 和 Simulink® 软件包对每个子系统进行建模和仿真。使用 ANSYS Fluent 仿真来分析风能。在设计最终模型时，还考虑了标准分析，例如压力、速度和矢量轮廓。为了调节电力供应和需求，能源的选择由基于规则的监督控制器按照逻辑顺序控制，该顺序优先考虑能源，在车辆走走停停的情况下，SC 是能源，而电池是主要能源，FC 是备用能源，风能和太阳能为电池充电。车辆停放后，太阳能充电会自动开启，控制器在此期间控制交流发电机的能量流。
能源系统建模灵活性
德国航空航天中心（DLR）、网络能源系统研究所、Curiestr。 4，70563 Stuttgart，德国 b 斯图加特能源综合系统分析研究计划 (STRise)，Keplerstraße 7，70174 Stuttgart，德国 c 德国经济研究所 (DIW Berlin)，Mohrenstraße 58，10117 Berlin，德国 d 能源经济研究中心 (FfE)，Am Blütenanger 71，80995 München，德国 e Reiner Lemoine 研究所，Rudower Chaussee 12，12389 Berlin，德国 f 高压设备和电网、数字化和能源经济研究所 (IAEW)，亚琛工业大学，Schinkelstraße 6，52056 Aachen，德国 g 电力电子与电气驱动研究所 (ISEA)，亚琛工业大学，Jägerstraße 17-19，52066 Aachen，德国 h 研究所发电和存储系统 (PGS)，E.ON ERC，亚琛工业大学，Mathieustraße 10, 52074 Aachen，德国 i Jülich Aachen 研究联盟，JARA-Energy，德国 j 管理科学和能源经济学 (EWL) 主席，杜伊斯堡-埃森大学，Universitätsstr. 11, 45117 Essen, 德国 k 斯图加特大学能源经济与合理能源利用研究所 (IER), Heßbrühlstraße 49a, 70565 Stuttgart, 德国 l 伍珀塔尔研究所, Döppersberg 19, 42103 Wuppertal, 德国
能源系统建模灵活性
德国航空航天中心（DLR）、网络能源系统研究所、Curiestr。 4，70563 Stuttgart，德国 b 斯图加特能源综合系统分析研究计划 (STRise)，Keplerstraße 7，70174 Stuttgart，德国 c 德国经济研究所 (DIW Berlin)，Mohrenstraße 58，10117 Berlin，德国 d 能源经济研究中心 (FfE)，Am Blütenanger 71，80995 München，德国 e Reiner Lemoine 研究所，Rudower Chaussee 12，12389 Berlin，德国 f 高压设备和电网、数字化和能源经济研究所 (IAEW)，亚琛工业大学，Schinkelstraße 6，52056 Aachen，德国 g 电力电子与电气驱动研究所 (ISEA)，亚琛工业大学，Jägerstraße 17-19，52066 Aachen，德国 h 研究所发电和存储系统 (PGS)，E.ON ERC，亚琛工业大学，Mathieustraße 10, 52074 Aachen，德国 i Jülich Aachen 研究联盟，JARA-Energy，德国 j 管理科学和能源经济学 (EWL) 主席，杜伊斯堡-埃森大学，Universitätsstr. 11, 45117 Essen, 德国 k 斯图加特大学能源经济与合理能源利用研究所 (IER), Heßbrühlstraße 49a, 70565 Stuttgart, 德国 l 伍珀塔尔研究所, Döppersberg 19, 42103 Wuppertal, 德国
考虑电负荷和热负荷的智能建筑能源管理系统建模与优化
摘要：预计未来 20 年，建筑物的能源消耗将增加 40%。电力仍然是建筑物使用的最大能源来源，对电力的需求也在不断增长。需要制定建筑能源改进策略来减轻不断增长的能源需求的影响。在建筑物中引入智能能源管理系统是一个雄心勃勃但越来越容易实现的目标，由于其在节省建筑物能源消耗成本方面的潜力，该系统正在全球各个地区和企业市场中获得发展势头。本文介绍了一种连接到双向电网的智能建筑能源管理系统 (SBEMS)。智能建筑具有热能和电能回路。风能和光伏可再生能源、电池存储系统、辅助锅炉、基于燃料电池的热电联产系统、邻近建筑物的热量共享和储热罐是智能建筑的主要组成部分。已经为拟议的 SBEMS 开发了一个约束优化模型，并使用最先进的实数编码遗传算法来解决优化问题。通过八个模拟案例强调了所提出的 SBEMS 的主要特点，同时考虑到了智能建筑组件的各种配置。此外，电动汽车充电也是有计划的，并将结果与非计划充电模式进行了比较，这表明电动汽车充电的计划进一步提高了智能建筑运营的成本效益。
引用文献 Zhao J, Chen L, Wang YN 等. 综合能源系统的系统建模、评估和运行优化综述. 中国科学
人们日常生活和生产所需的能源种类繁多，例如电力、热能、天然气等。然而，电力系统、供热系统和天然气系统通常由不同的公司或单位管理和运营，利用效率较低。随着中国化石能源资源的短缺和自然环境的恶化，迫切需要对各种能源进行有效的管理，促进能源的节约和减排。因此，综合能源系统（IES）应运而生，它涉及不同的能源转换设备，例如热电联产（CHP）、电制氢装置和热泵（HP）[1,2]。综合能源系统是指集成电力、天然气、热能和可再生能源等不同能源的能源系统。该系统以智能电网为核心，在一定区域内，利用先进的信息技术和创新的管理方法，实现异质能源子系统的协调规划和优化运行。综合能源系统对于保障能源供应与消费安全、促进能源可持续发展具有重要意义[3]。综合能源系统通过对多个能源子系统的协调规划，实现各种能源的分级利用，减少能源浪费[4]。其协调机制可以有效降低由于某个能源子系统超负荷而导致能源供应中断的风险[5]。因此，综合能源系统在电力系统、天然气系统、热能系统等领域正成为非常有吸引力的研究方向。值得注意的是，美国于 2007 年将综合能源系统上升为国家能源战略，旨在发展冷热电联产等技术[6]。此外，德国也启动了综合能源系统战略[7]。