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网格的最佳建模和可行性分析 -
摘要：获得廉价的清洁能源是一个国家使用化石燃料可持续生产的电力生产能力的关键因素，这对当今的全球变暖产生了重要贡献，并且如今越来越少。因此，这项工作建议研究通过可再生能源工厂连接到喀麦隆北部电气网络的轻型燃料油（LFO）热电厂的不同情况。已经研究了几种场景，例如太阳能光伏（PV）与泵送水电系统（PHSS），风和PHSS以及PV-Wind-PHS的组合。根据系统的总成本（TC）和负载概率（LOLP）等两个因素进行评估所选方案。为了达到结果，在MATLAB软件下已应用了元硫疗法，例如非主导的分类鲸鱼优化算法（NSWOA）和非主导分类遗传算法II（NSGA-II）。使用小时的气象数据和连接到电网的热电厂产生的小时动力进行了组件的最佳尺寸。两种算法都提供了令人满意的结果。然而，NSWOA的PV-PHSS，风能和PV-Wind-PHSS方案的总成本分别比NSGA-II低1％，6％和0.2％。根据NSWOA的结果，LOLP 0％的PV-Wind-PHSS方案的总成本分别比风能phs和PV-PHSS方案少4.6％和17％。对所有三种情况的利润率研究都表明，无论考虑如何考虑，该项目都是策略。
多块结构化网格的多准则划分
多块结构化网格的分区会影响数值模拟的性能和可扩展性。最佳分区器应同时实现负载平衡和最小化通信时间。最先进的域分解算法在平衡处理器之间的负载方面做得很好。但是，即使工作得到很好的平衡，通信成本也可能不平衡。影响通信成本的两个主要因素是边切割和通信量。当前的分区器主要侧重于减少总通信量，并依赖于简单的技术，例如在最长边处切割，而这种技术不会捕获几何中的连通性。它们也没有考虑网络延迟和带宽对分区的影响，导致所有平台上的分区相同。此外，它们的性能测试大多采用平面 MPI 模型，其中分区对通信的影响被同一节点上内核之间的快速共享内存访问所隐藏。在本文中，我们提出了用于多块结构化网格的新分区算法，以解决当前分区器的上述限制。新算法包括一个成本函数，它不仅考虑了通信量和边切，还考虑了网络的延迟和带宽。我们尽量减少所有处理器之间的总体成本，以创建最佳分区。为了证明所提算法的效率
明天的网格的批量系统可靠性
这项研究的目的是解释在维持美国电力行业的可靠散装传输系统方面的关键挑战和机会，经历了根本性的变化。1特别是我们确定：（1）改变电力系统及其主要驱动因素的关键趋势； （2）每个趋势如何支持和/或压力系统可靠性的各个方面； （3）旨在应对这些可靠性效果的改革，以及上述趋势在多大程度上会或不会加速对这种改革的需求； （4）在不优先遵守行业趋势的可靠性改革的情况下，合规性灵活性如何（部分促进某些行业趋势）可以帮助维持可靠的系统运营。2，我们总结了最近的研究和报告的数据，趋势，政策和结论，并报告了监管机构，系统运营商，行业参与者和行业观察家的不断发展的电力行业和可靠性需求，包括Brattle Group的专家的先前研究。
将可再生能源与智能网格的整合...
摘要 - 尼日利亚各种可再生能源（RES）的可用性使其大量渗透到电力供应混合物中。增加的能源需求和有限的化石燃料资源（具有负面的环境影响）支持RES的能源需求。集中发电的常规系统无法再满足对电能的不断增长的需求。因此，需要与计算机和自动化系统合并的强大分散能源系统，以进行信息分析和对网络操作的响应。智能电网技术（SGT）可用于解决传统网格系统中固有的一些问题和挑战，以实现高效和可靠的电源。这项工作审查了尼日利亚当前的电力供应状况和现有政策。在某些国家使用了现有网络并与此类网络进行了比较。它确定了电力部门中的大多数主要问题和挑战，并提议将RES与SGT集成到网络中。提出了主要的政策建议。还讨论了可能影响RES与SGT整合的一些障碍。这些结果对于政府和可再生能源开发商在制定有效的政策方面非常有用，以将可再生能源与中士平稳整合到电力供应组合中。
基于网格的量子计算机化学模拟方法
对于量子计算机来说，首先量化的、基于网格的化学建模方法是一种自然而优雅的选择。然而，使用今天的量子原型来探索这种方法的威力是不可行的，因为它需要大量近乎完美的量子比特。在这里，我们使用精确模拟的量子计算机，最多有 36 个量子比特，来执行深度但资源节约的算法，用单个和成对的粒子来建模二维和三维原子。我们探索了一系列任务，从基态准备和能量估计到散射和电离动力学；我们评估了分裂算子量子场论 (SO-QFT) 哈密顿模拟范式中的各种方法，包括先前在理论论文中描述的协议和我们自己的技术。虽然我们发现了某些限制和注意事项，但一般来说，基于网格的方法表现得非常好；我们的结果与以下观点一致：从早期容错量子计算时代开始，第一量化范式将占据主导地位。
智能网格的多代理系统：革命性
目前，世界上许多高级技术都使用多代理系统来控制和管理智能电网中的能源，讨论多代理系统能源管理的作用对未来的电力系统具有重要意义。本论文的重点是多代理系统在智能电网的能源管理部分的潜在作用。首先，论文通过分析最先进的文献，分析多代理系统的内部结构和通信过程，全面地描述了智能电网架构及其关键特征，并演示了当前智能电网中当前高级多主体系统的各种应用。接下来，论文通过其在能源管理中的应用来分析多代理系统的作用。最终期待多代理系统的未来，并探索解决系统缺陷的方法。在电网中使用多代理系统用于能源管理，对于实现可再生能源产生的目标并具有有希望的市场很重要。本论文可以为优化智能电网模型和提高能量控制效率提供指导。
双跟踪网格的最佳能源管理 -
摘要 - 目前，微型酿酒厂中精酿啤酒的生产变得非常流行。此精酿啤酒生产过程是由于涉及加热和冷却设备的能源密集型。这些啤酒厂中的大多数被归类为商业负荷，这些商业负载遭受了公用事业公司的适用商业时间关税。可再生能源也可以用来帮助啤酒厂减少对网格的能量的依赖。但是，这些系统表现出的常见劣势是，在不可用的时期内，并不总是满足能源需求。在本文中，提出了使用带有电池存储的双跟踪系统的5 kWP网格连接光伏的最佳能源管理模型，以减少微酿酒厂对网格的依赖。为此，开发了描述系统变量，目标函数和约束的数学模型。此后，在南非背景下，使用微型啤酒厂作为案例研究的动态负载需求对开发模型的性能进行了模拟和分析。对于选定的啤酒厂，模拟结果表明，对于太阳资源以及适用的电网关税；当使用所提出的系统使用网格时，每天的运营成本最多可降低。
审查DC纳米网格的控制策略
作为一种新兴的能源管理技术，DC纳米网格坐标可通过需求侧管理可再生能源输出，这将为派遣具有较高可靠性和效率的智能建筑和社区提供更多选择和灵活性。在这种情况下，本文分析了直流纳米网格的结构和组成部分。本文回顾了DC纳米网格中的角色和组成部分。然后，近年来从两个方面研究了DC纳米电网的关键控制技术：本地控制和协调控制，其中包含控制方案，例如电压/当前控制技术，电力共享技术和合作控制技术。比较了不同级别的不同控制策略，并分析了它们的应用程序，优势和缺点。当前的研究进度和挑战在本文末尾进行了总结。
爱尔兰脱碳和网格的消费者益处 -
Executive summary ...................................................................................................................... 4 1 Power sector decarbonisation in Ireland ................................................................................ 7 1.1 Ireland's journey to date ........................................................................................... 7 1.1.1 A continual decline in carbon emissions ................................................................... 7 1.1.2 The rise of wind power .............................................................................................. 8 1.2 A green future for the Irish power sector ................................................................... 9 1.2.1 Current targets for renewables ................................................................................. 9 1.2.2 An increasing脱碳的开车............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 11 2.1 DS3限制.....................................................................................................
