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“全电动汽车动力系统潜力”研究
如果要实现二氧化碳减排目标，交通运输行业的电气化将导致电力需求增加，从而导致对可再生能源发电的需求增加。此外，如果使用欧洲最佳可再生能源位置，这可能会导致对电网扩张的更大依赖。智能充电和双向充电技术在缓解这一转型过程中的压力方面具有显着优势。它们有助于减少弃电和电网扩张，促进光伏 (PV) 容量的更好整合，允许安装更多容量并减少系统内对替代灵活性资源的需求。这将减少对固定电池存储、电解以及氢气和天然气电气化的依赖。如果实施智能和双向充电，可以实现超过 10% 的系统成本节省。如果使用 2030 年的相对节省，在 2030 年至 2040 年的十年间，能源系统成本差异可能超过 1000 亿欧元。
能源部当前支持的电动汽车直流快速充电 (DCFC) 项目概述
– 提高系统效率 – 降低系统成本和安装成本 – 能源存储系统 (ESS) 和可再生能源（风能、太阳能等） – 分布式能源资源 (DER) 的能源管理系统 (EMS) • 优化大规模电动汽车 DCFC 带来的日常能源需求对于减少对公用电网的影响至关重要
8. 离网太阳能的财务模型
在离网太阳能模式中，资本支出 (CAPEX) 是购买和安装太阳能设备的成本，包括太阳能光伏板、电池、逆变器、充电控制器、配电箱、系统成本平衡和其他一般成本。在某些情况下，开发商还可能向客户分配一定的开发费用。
使用遗传算法
在不同天气条件和相应系统成本下的系统功率可靠性是设计混合太阳能发电系统的两个主要问题。本文建议采用一种最佳的尺寸方法，以优化采用电池库的混合太阳能风格系统的配置。基于遗传算法（GA），该算法具有相对计算简单性的能力，开发了一种最佳的大小方法来计算最佳系统配置，该方法可以实现客户所需的电源损失（LPSP），并具有最低的系统成本（ACS）。优化过程中包含的决策变量是PV模块编号，风力涡轮机号，电池号，PV模块斜率角度和风力涡轮机安装高度。该提出的方法已应用于为电信继电器站提供功能的混合系统的分析，并发现了良好的优化性能。此外，还给出了系统功率可靠性与系统配置之间的关系。2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。
可再生能源系统时间序列减排的充分性
为降低计算复杂度，宏观能源系统模型通常采用简化的时间序列数据。对于依赖季节性储能并以风能和太阳能等间歇性可再生能源为特征的可再生能源系统，时间序列简化的充分性值得怀疑。使用容量扩展模型，我们评估了创建和实施简化时间序列的不同方法，以了解负载损失和系统成本。结果表明，充分性在很大程度上取决于简化时间序列的长度及其在模型中的实现方式。按时间顺序序列实施并重新调整时间步长可以最好地防止负载损失，但会对季节性储能产生正偏差，从而高估系统成本。与按时间顺序序列相比，分组周期需要更多时间，因此需要求解相同数量的时间步长，因为该方法需要额外的变量和约束。总体而言，结果表明需要进一步努力改进时间序列简化和其他降低计算复杂度的方法。
贝弗利公共图书馆建筑和系统改进
从该演示文稿中看来，GSHP系统实际上更换的代价更高，维护更为昂贵。如果是这种情况，如何关闭GSHP系统成本和实物替换提案的成本之间的大约1.1 m差距？如果有的话，在考虑替换和维护成本时，差距似乎会扩大。
太阳能研究杂志（JSER）
通过添加太阳能和风能等可再生能源、先进的计量基础设施和储能系统，传统电网正在变成智能电网。为了防止智能电网的不经济运行并提高可再生资源的渗透率，需求响应 (DR) 方法对于降低峰值负荷和度过临界条件至关重要。在此背景下，本研究提出了一种关于 DR 的交流最优潮流 (AC-OPF) 问题的多目标优化。所提出的基于需求响应的 OPF 方法的新颖之处在于通过有功和无功功率同时参与 DR 来降低系统成本，考虑智能电网中交流网络和各种可再生能源的物理约束，并通过使用深度学习方法基于先前数据进行需求预测来提高计算精度。最后，使用 TOPSIS 法，根据多目标优化确定最佳 DR 值。使用改进的 IEEE 24 节点测试系统验证了所提出方法的有效性和弹性。结果表明,最优需求响应(20%)不仅实现了有功和无功功率的削峰填谷,而且使总电压偏差和系统成本最小化。
