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人工智能空气动力学助力高效能源系统
人工智能在风能系统中的应用改变了风力涡轮机和风力发电场的设计、运行和管理，提高了风力涡轮机和风力发电场的效率、弹性和可行性。本文探讨了人工智能驱动技术对风能各个方面的变革性影响，重点关注五个关键领域：两个主要领域：在涡轮机工程中，流体动力学和叶片设计等先进概念；在计算机科学中，主要组成部分包括用于涡轮机性能评估、涡轮机实时监控以及维护和风力发电场优化的机器学习。在提高涡轮机叶片设计和功能效率的具体应用中，人工智能仍然很有用，因为机器学习用于创造新的、更高效和更持久的叶片，而动态实时监控系统用于根据外部条件进行调整。基于人工智能的预测性维护能够在机械问题出现之前识别它们，从而减少机器停运的时间和运营费用。此外，人工智能还可以增强风力发电场的设计、尾流控制和负载平衡，以提高风力发电效率。它允许更有效地将能源引入更大的电网并进行水合，从而稳定地增加可再生能源的可用性。基于本文，人工智能的未来仍然体现在未来风能系统的增强中，从而保证能源解决方案的可持续能源、效率和成本效益，以实现整体能源转型。
物联网驱动能源系统的数字孪生：一项调查
摘要 随着能源系统变得越来越复杂，对管理和优化其性能的创新技术的需求至关重要。将数字孪生 (DT) 技术集成到基于物联网 (IoT) 的能源系统中，为改善资源管理、可持续性和运营效率提供了一种新方法。虽然现有研究已经探讨了能源系统中 DT 的各个方面，但本文重点关注新兴智能能源系统中 DT 和物联网基础设施的具体融合，强调它们在优化能源效率、生产、消费和存储方面的作用。通过全面回顾最近的文献，我们分析了 DT 在实时能源监控、预测性维护和增强电网管理等领域的独特应用。此外，本文还通过研究当前的研究趋势、关键技术进步以及在物联网驱动的能源生态系统中部署 DT 所面临的独特挑战而脱颖而出。我们的评论提供了对 DT 技术如何改变智能能源系统的透彻理解，并为未来的研究方向提供了见解。
能源系统转型 –
由 Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH 编制 注册办事处 德国波恩和埃施博恩 Friedrich-Ebert-Allee 32 + 36 53113 Bonn, 德国 T +49 228 44601112 E info@get-transform.eu I www.get-transform.eu I www.giz.de © 2022 Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH。版权所有。有条件地获得欧盟、德国联邦经济合作与发展部、瑞典国际发展合作署、荷兰外交部和奥地利开发署的许可。出版地点和日期 波恩，2022 年 9 月 作者 Markus Pöller，MPE GmbH 董事总经理 协调和技术校对 Christopher Gross，GET.transform Ayoub Chajadine，尼日利亚能源支持计划 Philipp Vanicek，南非-德国能源计划 (SAGEN) 照片来源 封面 © GIZ/Glenn McCreath 本出版物中链接的外部网站内容的责任始终由其各自的出版商承担。GIZ 明确与此类内容无关。 本报告是在并网可再生能源工作组 GET.transform 的指导下，并结合 SAGEN 的意见，为撒哈拉以南非洲能源网络行业 (SN Energy SSA) 编写的。 关于 SN Energy SSA
利用高性能电池先进材料革新能源系统，
摘要 全球能源系统正在迅速变化，需要采取创造性的方法来提高可持续性、可靠性和能源效率。先进材料对这一发展至关重要。本文研究了影响智能电网、电动汽车 (EV) 技术、高性能电池和可再生能源整合的前沿材料科学进步。固态电解质、锂硫和锂空气化学是先进电池材料的例子，它们解决了传统锂离子系统的重大缺陷，并提高了能量密度、安全性和寿命。创新材料正在彻底改变可再生能源的能源生产和存储能力，例如用于风力涡轮机叶片的坚固复合材料、用于太阳能电池的钙钛矿和用于氢合成的催化材料。先进的导电材料、节能传感器和可靠的存储解决方案正在彻底改变智能电网，即当代能源网络的基础，以提供可再生能源的无缝集成和实时能源管理。此外，轻质复合材料和高容量电池材料正在通过提高电动汽车的性能、可持续性和续航里程来推动交通电气化。除了解决未来的研究目标、扩展问题以及在全球范围内实施这些改变游戏规则的技术对环境的影响外，本研究还强调了材料科学、工程和能源政策之间的多学科突破。通过讨论这些主题，本文强调了现代材料如何有可能改变能源系统并为可持续能源未来的发展做出重大贡献。
能源系统建模、操作和应用...
Aurora 是微软的天气预测 AI 基础模型，能够以更快的速度和比传统数值天气预测系统更低的计算成本做出准确的操作预报。此类模型的一个好处是，在数据稀缺的地区表现良好，使低收入国家能够民主化地获取准确的天气和气候信息，从而支持气候适应工作。
发展中国家农村电气化的混合可再生能源系统：评估可行性、效率和社会经济影响
在许多发展中国家，获得电力仍然是社会经济发展的一个关键障碍，尤其是在电网扩张既困难又昂贵的农村和偏远地区。混合可再生能源系统 (HRES) 结合了太阳能、风能、生物质能和小型水电等多种可再生能源，已成为传统基于电网的农村电气化解决方案的可行替代方案。这篇评论文章全面评估了发展中国家农村地区实施 HRES 的可行性、效率和社会经济影响。我们研究了 HRES 的关键组成部分，包括能源生产、储存和系统优化，并强调了影响其部署的技术和经济考虑因素。此外，我们探讨了 HRES 的社会经济效益，例如创造就业机会、改善健康和教育成果以及增强经济复原力，这些使它们成为可持续发展的有吸引力的选择。然而，我们也解决了限制 HRES 采用的挑战，例如高初始成本、有限的技术专长和不充分的政策框架。我们的研究结果强调，虽然 HRES 具有改变农村能源格局的巨大潜力，但要发挥这一潜力，需要有针对性的政策干预、财政支持机制、社区参与和持续的技术创新。通过综合当前的研究和案例研究，本文旨在为政策制定者、开发商和利益相关者提供见解，帮助他们有效地设计和实施 HRES，以满足发展中国家农村社区独特的能源需求，为实现包容性和可持续的能源获取铺平道路。
启动能源系统计划指南
•IQ Series微型传输器和配件：IQ系列微型助力器与其他屋顶太阳能系统更少的空间功能更少，并使屋顶太阳能更具生产力，可靠，智能和安全。•IQ电池5p：这是一个多合一的AC耦合IQ电池系统。它的总可用能量容量为5 kWh，连续功率额定值为3.84 kW。IQ电池可以在网格模式下运行，并为单相负载提供电源备份。•IQ System Controller 3 INT：IQ System Controller 3 INT将房屋连接到公共电网，IQ电池5P存储系统以及IQ7或IQ8系列微型逆变器电路。它通过自动检测和过渡到削减功率的情况下从网格电源到备份功率来提供自动传输开关（ATS）功能。它通过提供包括CTS在内的一致的，预上的解决方案（包括CTS）来合并互连设备，IQ Gateway Metered和IQ继电器功能，并简化PV和存储安装的网格无关的功能。
启动能源系统计划指南
•IQ Series微型传输器和配件：IQ系列微型助力器与其他屋顶太阳能系统更少的空间功能更少，并使屋顶太阳能更具生产力，可靠，智能和安全。•IQ电池5p：这是一个多合一的AC耦合IQ电池系统。它的总可用能量容量为5 kWh，连续功率额定值为3.84 kW。IQ电池可以在网格模式下运行，并为单相负载提供电源备份。•IQ System Controller 3 INT：IQ System Controller 3 INT将房屋连接到公共电网，IQ电池5P存储系统以及IQ7或IQ8系列微型逆变器电路。它通过自动检测和过渡到削减功率的情况下从网格电源到备份功率来提供自动传输开关（ATS）功能。它通过提供包括CTS在内的一致的，预上的解决方案（包括CTS）来合并互连设备，IQ Gateway Metered和IQ继电器功能，并简化PV和存储安装的网格无关的功能。
一级可再生能源系统净计量利益相关者会议
与零售商达成双边协议；允许 BPU 将 NEM 限制在峰值需求的 2.5% – 2010 年：取消 2 兆瓦的系统规模上限 – 2014 年：NEM 容量门槛提高到能源供应商销售的年度总千瓦时量的 2.9% – 2018 年：AB 3723 授权 BPU 将 NEM 限制在年度总千瓦时量的 5.8% – EY2024：该州的 NEM 发电能力超过总千瓦时销售量的 5.8%
量化可再生能源系统中的不确定性成本
1 新莱昂自治大学机械工程与电气学院 墨西哥 2 哥伦比亚国立大学电气工程系 哥伦比亚 摘要：- 可再生能源在电力系统中的增加和整合意味着经济调度 (ED) 成本和生产中的不确定变量的增加，目前对批发电力市场 (MEM) 有重大影响。不确定性成本是指与风能、太阳能或水力发电等可再生能源发电固有的变化相关的额外费用或经济损失的量化。因此，本文提出了与成本高估和低估以及 CVaR 相关的确定性方程，以建模和评估与可再生能源整合相关的风险的随机性，使系统运营商和规划人员能够做出明智的决策。在元素渗透率高的能源系统中减轻或利用上述风险，主要是智能网络。在本研究中，使用由太阳能发电的概率密度函数 (PDF) 产生的功率形成的直方图谱进行数学分析，尽管可以考虑其他类型的函数来确定能量产生。所提出的模型的目的是为系统运营商提供另一种用于能源管理和规划的工具，这可以减轻一点计算负担，同时通过使用数据库，使结果更精确。如果这些值可用，则使用历史数据。通常，对于这种类型的分析，在集成这些函数时使用密度函数的概率计算来估计值，或者在其他最近的情况下，通过使用相同函数的分析方法来估计它们。通过将结果与蒙特卡罗模拟进行比较来验证该模型，仅从“低概率发电极值”中得出不确定性的总成本。此外，结果通过分析不确定性成本函数 (AUCF) 呈现。该分析包括使用确定性方程计算由条件风险价值 (CVaR) 确定的低概率和高概率能源发电的不确定性成本。关键词：- 分析不确定性、条件风险价值、经济调度、直方图、低概率、数学建模、蒙特卡罗、概率密度函数、不确定性成本、风险。收到日期：2024 年 4 月 14 日。修订日期：2024 年 9 月 7 日。接受日期：2024 年 10 月 11 日。发布日期：2024 年 11 月 13 日。