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World File Search System能源管理
通过元启发式算法对能源管理策略进行微电网规模和性能优化的回顾
摘要。人们对气候变化和传统能源资源枯竭的担忧日益加剧，这导致人们迫切需要可持续和有弹性的能源解决方案。优化可再生能源的规模对于最大限度地提高其效率至关重要。与传统的单目标优化相比，多目标技术旨在实现能源成本和电力供应可靠性之间的权衡。由于这种需求，微电网 (MG) 已成为一种有前途的范例，允许本地化和分散式能源生产和分配。因此，随着电网继续产生大量高维和多样化的数据类型，传统的建模和优化技术表现出许多局限性。本综述研究了在混合可再生能源集成微电网的多目标能源优化背景下使用元启发式算法的情况。本文对微电网优化的各种元启发式算法进行了比较分析，模拟了自然现象，例如进化过程和群体动力学。根据案例研究的结果，可以得出结论，各种目标之间存在权衡，最终导致开发既有弹性又高效的微电网设计。通过审查可持续能源解决方案，并提倡微电网作为传统集中式电力系统的可行替代方案，审查促进了可持续能源解决方案的进步。
微电网能源管理解决方案
nEMS 旨在加快预防性维护计划的上市时间。从多个站点的类似设备收集数据，以了解设备行为模式并识别性能下降。nEMS 应用机器学习和大数据挖掘算法来预测设备健康状况并在恶劣条件下安排维护。
186 联邦能源管理委员会 ¶ 61216
SPP 代表 Central Power 并应其要求提交了该文件。Central Power 提议修改其模板以反映其在 SPP 中的基本 ROE 10.29% 和 50 个基点加成。Central Power 表示，其 ROE 分析采用了意见书第 569 号等中概述的方法框架，但有一处例外。6 具体而言，Central Power 表示，它采用了折现现金流模型和资本资产定价模型，但没有使用基于美国哥伦比亚特区巡回上诉法院在其撤销意见书第 569 号等的命令中对该模型的讨论的风险溢价模型点估计，导致基本 ROE 为 10.29%。7 Central Power 表示，将其初始和持续区域输电组织 (RTO) 成员资格的 50 个基点加成纳入委员会先前批准的 8 可使总 ROE 达到 10.79%。
基于模糊逻辑的智能电网可再生能源整合能源管理
摘要。本研究提出了一种基于模糊逻辑的新型能源管理模型，旨在优化可再生能源与智能电网的结合。该研究使用模拟数据来评估该模型在重要指标方面的表现，揭示了可再生能源消耗、电网稳定性、能源存储可靠性和系统整体效率的显著改善。模糊逻辑控制器根据当前输入调整能源分配，使可再生能源的使用率显著提高 20%。适应能力对于应对太阳能、风能和生物质能固有的波动至关重要。该方法大大提高了电网稳定性，电网频率变化减少了 15%，凸显了其在确保更规范、更稳定的电力供应方面的有效性。此外，能源存储系统的可靠性在充电状态下表现出显著的 25% 的增强，表明充电和放电的循环是最佳的。这种可靠性的提高提高了电力系统在高需求和变化时期的能源供应稳定性。与传统管理系统相比，基于模糊逻辑的能源管理模型使整个系统效率显著提高 22%。该指标涵盖了该模型对能源使用情况的综合影响
整合了增强能源管理系统的行业4.0和5.0创新” 2279
摘要：行业4.0和行业5.0在工业工厂中引入了许多创新技术，将其转变为复杂的数字系统。另一方面，为可持续性和经济原因而言，能源管理系统在工厂中的重要性正在增长，但是行业4.0/5.0技术在增强能源管理系统方面的机会尚不完全了解。因此，本文分析了如何应用行业4.0/5.0技术来满足能源管理系统的要求，重点是设计，监视，控制和预算计划。它确定了通过不同水平的技术实施而产生的其他机会，这表明有机实施步骤。最终目的是提供一个综合框架，以在工厂的能源管理系统中培养这些工具的战略和有意识的实施方法，从而提供清晰而全面的建议。
智能电网中基于模糊逻辑的能源管理，用于可再生能源整合
摘要。本研究探讨了在智能电网中使用模糊逻辑创建和执行能源管理方法，目的是有效地整合可再生能源。该研究采用了经验数据，包括可再生能源生产信息、能源使用变化、电池存储的当前状态以及采取的控制措施。数据分析表明，可再生能源存在显著差异，即太阳能从 350 千瓦到 410 千瓦，风能从 180 千瓦到 220 千瓦，水能从 120 千瓦到 150 千瓦。不同部门的能源消耗呈现出不同的模式。住宅消费从 250 千瓦到 275 千瓦，工业需求从 300 千瓦增加到 330 千瓦，商业消费从 200 千瓦波动到 225 千瓦。电池存储状态出现变化，电池1从150 kWh增加到165 kWh，电池2在180 kWh和195 kWh之间波动，电池3维持在200 kWh至215 kWh的稳定范围内。基于模糊逻辑的控制动作的使用展示了灵活性，其中控制动作1的范围从0.6到0.8，控制动作2在0.5到0.7之间波动，控制动作3在0.6到0.9之间变化。该研究强调了基于模糊逻辑的能源管理系统的灵活性和快速响应。它可以实时调整控制动作以适应可再生能源发电、消费模式和电池存储的变化。这表明它有潜力优化能源流动并确保智能电网中的电网稳定性，促进可再生能源的有效整合。
燃料电池拖拉机混合动力系统的能源管理策略研究
摘要：近年来，对基于燃料电池的混合动力拖拉机的关注越来越多。为了优化拖拉机的全球电源分配并进一步提高了系统的燃油经济性和燃料电池耐用性，本文设计了一种能源管理策略，以最大程度地基于燃料电池/锂电池/超级电容器混合拖拉机来最大化外部能源效率。此策略旨在减少系统的实时氢消耗，同时最大程度地提高外部能量输出，从而减少负载随机性对燃料电池输出功率的影响。在拖拉机的典型耕作条件下，将模拟与状态机策略和等效氢消耗策略进行比较。结果表明，所提出的策略符合给定的耕作条件的功率要求，并且与两个传统策略系统相比，辅助能源的性能特征更加全面。它减轻了燃料电池的负担，并提高了燃料电池的耐用性。该系统的氢消耗分别减少了11.03 g和16.54 g，从而改善了混合系统的整体经济性。
基于灰狼优化器的综合技术-经济-环境能源管理策略的独立混合微电网系统的优化性能
近来，全球对通过微电网 (MG) 组织可再生能源 (RES) 运行的兴趣日益浓厚，这是解决技术、经济和环境困难的独特方法。本研究建议在混合微电网系统中实施发达的分布式资源管理策略 (DRMS)，以降低总净百分比成本 (TNPC)、能量损失 (P loss) 和气体排放 (GEM)，同时将成本效益指数 (CBI) 和电力供应损失概率 (LPSP) 作为运营约束。灰狼优化器 (GWO) 用于寻找混合微电网组件的最佳规模，并计算具有和不具有所提出的管理方法的多目标函数。此外，还对许多经济和技术参数进行了详细的敏感性分析，以评估系统性能。与正常运行相比，所提出的策略分别将系统的总净现值成本、功率损失和排放量降低了 (1.06%)、(8.69%) 和 (17.19%)。采用萤火虫算法（FA）和粒子群优化（PSO）技术验证结果。本研究从技术、经济和环境角度给出了评估混合微电网系统有效性的更详细计划。
微电网能源管理系统回顾
摘要：微电网通常使用分布式能源，如风力涡轮机、太阳能光伏组件等。当微电网中使用具有不同特征的多种分布式发电资源时，管理这些资源成为一个重要问题。微电网中使用的太阳能光伏组件和风力涡轮机的发电功率随着太阳辐射和风速而不断变化。由于可再生能源的这种无常性和不确定性，通常在微电网系统中使用储能系统。为了控制分布式能源和储能单元并维持微电网内的供需平衡并为负载提供可持续可靠的能源，使用了能源管理系统。许多方法被用于实现和优化微电网中的能源管理。这篇评论文章对微电网中使用的能源管理系统进行了比较和批判性分析。能源管理系统可以根据不同的目的进行定制，这也将详细讨论。此外，总结了各种不确定性测量方法来管理可再生能源和负载需求的变化性和间歇性。最后，给出了一些关于未来潜在方向和实际应用的想法。