岛屿严重依赖进口能源是这些地区面临的最大问题之一。目前,主要问题与对进口化石燃料的依赖、淡水供应和废物管理有关 [1]。正因如此,可再生能源在近年来岛屿电力生产中占据了很高的渗透率。可再生风能是岛屿上最常用的能源之一。风能的多变性和不确定性给电力系统运行带来了巨大挑战,特别是对于薄弱或孤立的电网。出于这些原因,风力发电厂的电网规范规定了确保受控功率输出和辅助服务供应的要求。有必要减少由风的随机行为引起的频率波动,这会使调度更加困难,同时增加系统的运营成本 [2、3]。因此,全球范围内风力涡轮机 (WT) 的安装正在大规模增长。由于风速的变化,风力发电系统的功率输出是间歇性的。因此,违反日前竞标的处罚将不可避免。这些问题在瓜德罗普岛等岛屿电网中被放大,应予以管理以提高电网效率,同时不影响稳定性和能源质量 [4,5]。解决这些问题的一种方法是建立混合动力发电厂 (HPP),将风力涡轮机与生产或存储技术相结合。为了管理能源以减轻风力发电的波动,HPP 可以考虑将可再生能源与传统/可再生能源生产结合起来,例如风电-柴油混合动力系统 [6,7]、风电-热电 [8,9]、风电-水电 [10,11] 和风电-太阳能系统 [12,13]。还可以将风力发电与存储系统相结合,例如电池、燃料电池和/或储氢。通过这种方式,就可以立即向电网注入电力,并为传统发电系统提供备份[14-16]。
摘要。本文提出了一种深度强化学习方法,用于智能电网中多能源系统的优化管理。智能电网中生产和存储单元的最优控制问题被表述为部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP),并使用参与者-评论家深度强化学习算法进行解决。该框架在一个新型多能源住宅微电网模型上进行了测试,该模型涵盖电力、供暖和制冷存储以及热力生产系统和可再生能源发电。处理此类多能源系统的实时最优控制时面临的主要挑战之一是需要同时采取多种连续行动。所提出的深度确定性策略梯度 (DDPG) 代理已证明能够很好地处理连续状态和动作空间,并学会了同时对生产和存储系统采取多种行动,从而可以联合优化智能电网中的电力、供暖和制冷使用情况。这使得该方法可应用于更大规模多能源智能电网(如生态区和智能城市)的实时最优能源管理,这些电网需要同时采取多项连续行动。
家庭能源管理系统 (HEMS) 在优化能源消耗方面发挥着重要作用。这些系统使用基于实时价格的需求响应程序来管理家用电器的电力消耗。这些系统的主要目标是降低电力成本并提高能源效率。本文提出了一种基于价格的需求响应方法,用于具有不同类型家用电器(包括电力存储和热存储系统)的智能家居。在所提出的方法中,在由能源中心系统建模的智能家居中考虑了各种电器。开发了一个目标函数,用于同时解决电力成本的日常管理,为智能家居提供全面的管理。所提出的模型研究了智能家居能源系统在各种条件下的响应方式。此外,随机优化考虑了需求、光伏 (PV) 和风能的概率性质。模拟结果表明,消费者的支付成本为 79 美分,排放成本为 7 美分。数值结果证明了该方法的有效性。
随着我们继续进行能源过渡,我们面临着许多有关能源的安全性和可持续性的信息。化石燃料继续主导着世界的能源市场,使我们缺乏大规模的低碳,安全和廉价的替代品。这引起了两个主要的能源问题:第一个是能源获取与温室气体排放之间的直接联系,这是一场引起公众关注的危机。第二个能源问题同样紧迫。数亿人仍然缺乏获得足够的能量的机会,这既导致环境和社会后果。在我们在这一决定性的十年中努力朝着气候行动努力时,重要的是我们将大胆,实用和雄心勃勃的解决方案团结起来,以应对这些挑战。在我们的地区,经历极高的热量和稀缺的水资源,气候变化是必须应对的一个特别紧迫的挑战。我们的地区在能源和可持续性领域领导着悠久的历史,为全球问题提供了多元化的经济机会和实用解决方案。通过像这次享有声望的会议这样的事件,我们希望减轻气候变化对自然,土地利用和海洋资源的不利影响。
最近,将微电网 (MG) 技术用于城市、住宅和工业应用的意愿显著增加。由于集成了共享存储技术,这些电力系统可以提高分布式可再生能源发电 (DG) 的渗透率,并更好地缓解需求和发电之间的不平衡。这符合能源脱碳方面的社会和环境要求,也有助于加强智慧城市。与交流 (AC) 型微电网相比,直流 (DC) 微电网具有多种优势,例如效率更高、控制更好、稳定性更高、与可再生能源和存储源的直流特性兼容,并且没有无功和同步问题。然而,在充分利用微电网在可再生能源智能电网中的潜力之前,有必要对关键的技术和社会经济挑战进行进一步的研究和讨论。本文回顾了直流微电网开发方面的现有最新研究,以及与安全、通信、电能质量和运行相关的挑战,以及应对这些挑战的适当控制和能源管理策略。由于控制和能源管理策略对运营成本、排放和电力系统安全等其他性能指标有相当大的影响,本文提出了此类管理解决方案的潜在改进观点。
摘要:微电网是能源转型的重要组成部分,因为它们通过将可再生能源(光伏电池板、风力涡轮机)和存储设备(电池、超级电容器)连接到消耗极(例如建筑物、电动汽车充电站)来实现最佳利用。锂离子电池和超级电容器是微电网通常用于能源和电力瞬态管理的主要电力存储设备。本文进行了微电网模拟。介绍了存储组件的电热和老化模型。电池的策略和方案基于充电状态限制或与超级电容器的混合关联。本研究的贡献是提供一种管理策略,该策略考虑了微电网实时管理中存储系统的老化,以延长其使用寿命,同时最大限度地降低安装成本。该研究中提供的第一个技术经济研究方法使我们能够通过优化电池的使用来改进策略。本文的结果证明了技术经济方法和存储设备老化过程的知识在改善微电网的能源管理和全球反馈成本方面发挥的关键作用。模拟结果表明,电池寿命可延长 2.2 年。电池寿命的提高通过降低电池成本来降低安装总成本。
摘要:多源能源系统(即微电网)的发展促进了智能电网的实施,微电网被视为智能电网的关键组成部分。无论是交流电 (AC) 还是直流电 (DC)、高压还是低压、大功率还是小功率,集成到配电系统还是输电网络中,多源系统始终需要集成到电力系统中的智能能源管理。全面的智能能源系统旨在提供以下方面的整体能源效率:提高发电灵活性、增加可再生发电系统、改善能源消耗、减少二氧化碳排放、提高稳定性和最小化能源成本。本期特刊介绍了最近涉及模型、技术和灵活解决方案的关键理论和实践发展,以促进以下最佳能源和电力流策略:最佳源调度的技术经济模型(单目标和多目标能源优化)、实时优化调度和具有模型预测控制的实时优化。
Functiebeschrijving 博士研究员:智能家居技术和能源管理中的数据分析和人工智能 根特、布鲁塞尔、鲁汶、比利时 您是否对商业相关研究充满热情,并有志于获得有关利用数据分析和人工智能创造商业价值这一热门话题的博士学位?您是否拥有正确的学术背景,并准备好在我们开放、国际化和学院式的环境中开始这段为期 4 年的旅程?让我们见面吧! 在此申请 博士研究员:智能家居技术和能源管理中的数据分析和人工智能 Vlerick 商学院是一所创新、顶级且可持续发展的国际商学院,位于欧洲中心。我们的目标是改变人们,让世界变得更美好!我们希望在 Vlerick 成为一次变革性的体验,您将在其中发现迈出下一步所需的知识、思维方式和信心——并成为我们世界需要的创业领袖。作为我们紧密团队的一员,并与 Qbus 合作,您将我们的战略和目标变为现实。自 1999 年以来,Qbus 一直致力于开发和生产智能住宅和商业建筑技术。想想照明、遮阳帘、暖通空调、能源管理等的自动化。该 Qbus 系统目前在比利时和国外的 30,000 多栋建筑中运行。Qbus 是一家国际企业,产品产自比利时,位于 Erpe-Mere。在 Qbus,数据是一项重要资产。基于 Vlerick 商学院和 Qbus 的合作,我们定义了数据驱动战略。我们正在寻找一位以业务为导向的数据分析师/科学家来进一步定义这一战略,并以学术严谨的态度在组织中执行数据分析项目。您想对一家快速发展的公司产生影响并帮助实现战略愿景吗?以下是您需要了解的内容!您的使命在这份工作中,您将把业务相关性与学术见解的发展相结合学术见解:
近年来,微电网系统的重要性日益凸显。本研究提出了一种创新方法,通过采用储能系统作为唯一的灵活资源,有效管理微电网中的不确定性。为了应对这一挑战,我们提出了一个数学问题,考虑了微电网中可再生能源的两个主要不确定性:风能和光伏发电。微电网系统包含多个组件,包括柴油发电机、微型涡轮机、风能和光伏发电、储能系统和微电网的需求。值得注意的是,微电网具有两个显著特点:i) 风能和光伏发电的完全整合,以及 ii) 利用储能系统作为唯一的灵活资源。目标是最小化微电网系统的预期成本,同时确定储能系统的最佳容量以满足能量平衡约束。这一约束至关重要,并考虑到风能和光伏发电的不同情况。为了说明所提出方法的有效性,我们提出了一个全面的案例研究,强调了与所讨论问题相关的关键发现和结论。
美国惩教协会 (ACA) 制定了一项可持续性标准,其中规定:“设施/机构应证明他们已在审计周期内进行了检查,并在适当且可行的情况下实施了促进回收、节约能源和水资源、减少污染和利用可再生能源替代品的战略。”惩教设施和计划有责任实施战略,使惩教设施能够以最具成本效益的方式进行管理并提供卓越的绩效,同时提高环境责任和可持续性。这包括回收(包括纸张、金属和塑料产品)、节能(包括建筑隔热、供暖和通风、温度控制、车辆燃油效率、节水、物理工厂工程和能源措施)、减少污染(包括堆肥、污水处理、垃圾减排和碳排放)以及利用可再生能源替代品(生物燃料、太阳能收集、涡轮机能量生产和甲烷收集)。为了遵守此政策,ACA 的内部审计和标准合规局制定了一份可持续性标准清单,以添加到定期的内部审计中。”