卫星在非常低的地球轨道(VLEO)中的操作与航天器平台和任务设计的各种好处有关。至关重要的是,对于地球观察(EO)任务,降低高度可以使较小且功能较小的有效载荷能够实现与较高高度处的较大仪器或传感器相同的性能,并具有对航天器设计的显着好处。因此,对这些轨道的开发的重新兴趣刺激了新技术的发展,这些技术有可能在此较低的高度范围内实现可持续运营。在本文中,为(i)新型材料开发了系统模型,这些材料可以改善空气动力学性能,从而减少阻力或增加对原子氧侵蚀的抵抗力以及(ii)大气 - 呼吸电力推进(ABEP),以持续的阻力补偿或VLEO减轻。还讨论了可以利用VLEO中空气动力和扭矩的态度和轨道控制方法。这些系统模型已集成到概念级卫星设计的框架中,该方法用于探索这些新技术启用的未来EO航天器的系统级交易。对光学高分辨率航天器提出的案例研究表明,使用这些技术降低轨道高度的显着潜力,并表明与现场与现行现状的任务相比,与现行成本相比,可以节省多达75%的系统质量和超过50%的开发和制造成本。对于合成的孔径雷达(SAR)卫星,质量和成本的降低显示为较小,尽管目前据指出,目前可用的成本模型并未捕获该细分市场的最新商业进步。这些结果是维持VLEO运营所需的其他推进和权力要求,并指出未来的EO任务可以通过在此高度范围内运行而受益匪浅。此外,已经表明,只有已经开发的技术的适度进步才能开始剥削该较低的高度范围。除了减少资本支出和更快的投资回报率,降低成本和增加获得高质量观察数据的上游收益外,还可以传递给下游EO行业,以及各种商业,社会和环境应用领域的影响。
实施不同的激励措施(例如电池能量吞吐量和存储能量)可以改变系统行为,从而更好地优化系统,同时保持电池的良好工作条件。在两种不同情况下,仔细选择优化参数可使电池循环减少 45.9%,平均存储能量减少 34.8%,同时保持成本节约。所研究的案例使用电价电力计划,这意味着包括电池在内的主要成本节约来自调峰。
Influence of public acceptance of wind turbines on renewable expansion • Expansion planning for Ireland and Germany (resolution: 8 sub- regions each) for 2030 with high renewable shares • Maximum onshore wind potential constraint based on local public‘s acceptance (from survey data) • In Germany, onshore wind is mainly substituted by PV, while in Ireland, it is mainly substituted by offshore wind • Constrained onshore potential slightly在爱尔兰的成本上涨比德国的成本上涨的成本增加(爱尔兰:2.55%,德国:0.5%)
摘要:本研究描述、应用和比较了三种不同的方法,将电动汽车 (EV) 整合到成本最小化的电力系统投资模型和调度模型中。这些方法包括聚合车辆表示和乘用电动汽车的个人驾驶概况。瑞典随机选择的 426 辆汽车的驾驶模式分别在 30 到 73 天之间记录,并用作个人驾驶概况的电力系统模型的输入。主要结论是,对于大多数建模场景,聚合车辆表示与包含个人驾驶概况时的结果相似。然而,本研究还得出结论,在以下情况下,在电力系统优化模型中表示个人驾驶概况的异质性非常重要:(i) 充电基础设施仅限于电力系统中太阳能和风能占比较高的地区的家庭位置,以及 (ii) 在解决特殊研究问题(例如车辆到电网 (V2G) 对电池健康状况的影响)时。如果充电基础设施仅限于家庭位置,则聚合车辆表示将高估 V2G 潜力,从而导致可变可再生电力发电的份额更高(高达 10 个百分点),并低估短期和长期存储技术的投资。
B化学与化学生物学系B化学与生物工程系,伦斯勒理工学院,Troy,Troy,纽约12180,美国
在间歇性发电需求的驱动下,储能 (ES) 将在未来电网中得到广泛采用,以提供灵活性和弹性。从技术上讲,用于储存低碳能源的 ES 有两类:发电一体化储能 (GIES) 和非 GIES。GIES 储存能量以及一次能源形式(例如热能)和电能之间的转换。长期电力系统模型 (LEPSM) 支持包括脱碳研究和能源技术评估在内的分析。当前的 LEPSM 只能用于描述具有 ES 的电力系统(例如,只考虑一种类型的 ES 而不考虑 GIES)。因此,需要一种新颖的 LEPSM,本文通过汇集有关 ES 和 LEPSM 的文献,为实现这一目标铺平了道路。本文对 LEPSM 进行了最新回顾,并表明 (a) 现有模型不足以解决可再生能源和 ES 比例较高的电网; (b) 由于模型复杂性和计算成本,在 LEPSM 中整合短期时间变化存在挑战。最后,本文提出了一个考虑 ES 和低碳发电的长期电力系统建模框架,我们将其命名为长期电力系统框架。这个新框架的主要特点是基于代理的消费者行为建模、可再生能源的情景简化和电力流分析。© 2020 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/)。
飞机上的大多数作动系统都由液压驱动,其特点是整体效率差,维护操作频繁。为了应对使用液压技术的缺点,研究工作集中于“更多电动飞机”(参见Derrien(2012),Reysset(2015))。在此范围内,飞行控制系统(FCS)逐渐依靠电能来取代全部或部分液压系统来驱动飞行控制面。引入这种新的FCS意味着使用新技术,新的执行器和机载控制单元。这将导致新的故障模式,由于缺乏经验反馈,这些模式无法掌握。因此,在设计以及验证、确认和鉴定这些系统是否符合航空安全标准(例如 ARP 4761 SAE-Aerospace(1996))方面,面临着新的挑战。
引入了一类新的信息物理学 [1],其中提出物理熵是两个相互补偿的量值的组合。观察者的无知用香农统计熵来衡量 [4],算法熵度量被观察系统的无序性(将其记录在内存中所需的最小位数)。Atlan [5] 定义系统的有序性是最大信息内容(可能的多样性)和最大冗余之间的承诺。模糊性可以被描述为噪声函数,它可以以负面的方式(破坏性模糊性)表现出来,具有经典的解组效应,也可以以正面的方式(自主性产生模糊性)表现出来,通过增加系统某部分的相对自主性,减少系统的自然冗余并增加其信息内容来发挥作用。我们可以将 Zurek 的方法 [1] 扩展到复杂领域,其中物理熵是一个可以分解为 x 轴和 y 轴的变量。x 轴表示
电网正在演变为一个更加一体化的供需系统,其中需求方分布式资源响应供应方的要求。灵活的 PEV 充电可以满足移动性需求,同时通过优化电力系统的设计和运行来支持电网(更便宜的电力),并促进可再生能源的整合:– 削峰/填谷 – 减缓 – 支持运营(例如,削减) – 分布式服务(例如,储备,应急)