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energinets-consultation-answers-on-amendments-to-... - 能源网 - 咨询答复关于修正案 - ...
Energinet 已收到 MFT、Green Power Denmark（“GDP”）、Ør- sted 和 Nord Pool 的咨询回复。参考 Energinet 于 2022 年 12 月 22 日至 2023 年 1 月 23 日在公众咨询 1 中就反向能源采购方法修正案（“方法修正案”）进行的公众咨询。这些修订适用于反向能源采购方法（“原始方法2”）第 4 节，该咨询于 2021 年 12 月 22 日至 2022 年 2 月 8 日在公众咨询中进行，并于 2022 年 6 月 28 日获得丹麦公用事业监管机构的批准（DUR j.no. 21/01999）（“丹麦公用事业监管机构批准”）。咨询涉及对原始方法的 4 项具体修订。这不是对原始方法的咨询，原始方法已经获得丹麦公用事业监管机构的批准。对原始方法的反馈 GPD 和 Ørsted 在咨询回复中均提出质疑：
联合智能集群能源网实现点对点... - -ORCA
摘要 随着涉及微型发电和灵活负荷的清洁分布式能源资源的快速增长，用户可以积极管理自己的能源，并有能力以产消者的身份进入能源服务市场，同时减少碳足迹。这些分布式能源资源之间的协调对于确保产消者社区之间的公平交易和资源共享平等至关重要。点对点 (P2P) 网络可以提供支持这种协调的基础机制，并激励产消者参与能源市场。特别是，能源集群与 P2P 网络的联合有可能解锁能源资源的获取途径，并在快速增长的共享能源经济中促进新能源服务的发展。在本文中，我们介绍了使用 P2P 网络形成和联合智能能源集群，以分散能源市场并实现清洁能源资源的获取和使用。我们实施了一个 P2P 框架来支持能源集群的联合，并研究了能源资源和服务市场中消费者和生产者的互动。我们展示了联邦中的能源交换和能源成本如何受到能源需求、能源集群规模和能源类型的影响。作为欧盟 H2020 INTERREG piSCES 项目的一部分，我们根据南威尔士米尔福德港的真实渔业案例研究进行建模和分析。
重新配置能源流：能源网锁和区域在塑造电力基础设施中的作用
摘要 本文探讨了如何从区域视角提供一个富有洞察力的框架来研究能源转型中的机构分配，特别参考了重组电网以适应可再生能源扩张这一普遍存在的问题。理解这一领域的治理和机构需要一个概念框架，该框架可以捕捉基础设施的分层性质以及网络治理与其他政府领域之间的功能和地域不匹配。因此，本文采用了 Barry 的“技术区”概念，并用它来研究意大利两个地区的电网容量挑战和潜在解决方案。本文探讨了区域政府如何利用技术经济机会和固定因素在其行政区域内开发能源网络解决方案，并展示了区域级机构的性质（尽管是部分的）和范围。研究结果强调，区域不仅应被视为治理层，还应被视为激发创新的问题和行动场所。我们认为，虽然在所选案例中区域层面对网络基础设施的监管影响不大，但区域在直接或间接地使其领土可用于基础设施投资和调解潜在制约因素方面发挥着作用。
重新配置能源流：能源网锁和区域在塑造电力基础设施中的作用
摘要 本文探讨了如何从区域视角提供一个富有洞察力的框架来研究能源转型中的机构分配，特别参考了重组电网以适应可再生能源扩张这一普遍存在的问题。理解这一领域的治理和机构需要一个概念框架，该框架可以捕捉基础设施的分层性质以及网络治理与其他政府领域之间的功能和地域不匹配。因此，本文采用了 Barry 的“技术区”概念，并用它来研究意大利两个地区的电网容量挑战和潜在解决方案。本文探讨了区域政府如何利用技术经济机会和固定因素在其行政区域内开发能源网络解决方案，并展示了区域级机构的性质（尽管是部分的）和范围。研究结果强调，区域不仅应被视为治理层，还应被视为激发创新的问题和行动场所。我们认为，虽然在所选案例中区域层面对网络基础设施的监管影响不大，但区域在直接或间接地使其领土可用于基础设施投资和调解潜在制约因素方面发挥着作用。
使用深度机器学习进行能源网格优化
能源网优化对于提高现代电力系统的效率、可靠性和可持续性至关重要。本文探讨了深度学习算法在能源网优化中的应用，强调使用 MATLAB 作为开发和测试这些先进方法的多功能工具。本研究首先概述了能源网当前面临的挑战，包括可再生能源的整合、需求预测和电网稳定性。然后，深入探讨深度学习带来的机遇，例如提高预测准确性、实时决策和自适应控制策略。通过利用 MATLAB 强大的计算能力和广泛的库，可以应用各种深度学习技术（包括神经网络、强化学习和深度强化学习）来优化电网性能。本文还讨论了实施这些算法的实际挑战，例如计算复杂性、数据要求和模型可解释性。通过详细的案例研究，证明了深度学习在解决特定电网优化问题方面的有效性，为研究人员和从业人员提供了宝贵的见解。这项研究凸显了将 MATLAB 与深度学习相结合以推进电网优化的潜力，为更智能、更具弹性的电力系统铺平了道路
基于扭力弹簧的可再生能源系统机械能存储：设计和性能评估
为了应对气候变化，全球各经济体都需要迅速摆脱对化石燃料能源的依赖。太阳能和风能等可再生能源为实现可持续发展提供了一条道路 [1]，但容易受到生产波动的影响，无法按需发电。为了应对可再生能源的间歇性，需要强大而可靠的储能系统来建立稳定的能源网系统 [2]。当前的电网规模储能解决方案包括抽水蓄能系统和化学电池系统，它们对环境和地理有重大影响，会破坏自然生态系统。需要开发新的储能技术来满足转型能源网的需求，而机械储能系统有望解决当前储能技术的问题。
赫德利与埃洛拉·贝斯
安大略省的能源部门是一个复杂的组织网络，负责能源网系统的不同方面。独立电力系统运营商 (IESO) 管理电力系统，以评估安大略省能源网的实时需求，并规划该省未来的能源需求。虽然该省目前向五个互连邻国（魁北克、马尼托巴、明尼苏达、密歇根和纽约）出口过剩能源 [1]，但发展规划和技术支持预测表明，到 2026 年，该省对能源的需求将大于目前的供应量 [2]。作为回应，IESO 于 2023 年启动了长期 1 RFP 流程，目标是获得 4,000MW 的容量，以帮助满足 2027 年系统的需求 [3]。Hedley BESS 和 Elora BESS 项目是 RFP 流程的成功应用。
社区力量联盟 2024 年 7 月
• 能源可靠性：加州在维持稳定可靠的能源网方面一直面临挑战，尤其是在向更多可再生能源过渡的过程中。Diablo Canyon 提供了大量的基载电力，这意味着它全天候运行，不像太阳能和风能那样间歇性运行。这对于电网稳定性至关重要。延长其运行时间有助于确保在此过渡期间有足够的能源供应。
电动公交车快速充电站与能源管理设计
摘要：近年来，由于电动巴士温室气体 (GHG) 排放量低且对化石燃料的依赖程度低，其普及度迅速提升。电动巴士的不断增加增加了电网的充电负担。电动巴士充电需要在一定时间内提供大量电力。因此，开发集成微能源网 (MEG) 和混合储能的快速充电站 (FCS) 对电动巴士充电至关重要。本文介绍了一种电动巴士 FCS 设计，将 MEG 与混合储能和能源管理系统集成在一起。为了减少对主电网的依赖，本文引入了基于可再生能源 (即光伏) 的混合微能源网。此外，还开发了电池和飞轮混合储能，以缓解快速充电站在高峰时段的电力需求。此外，还开发了一种多输入 DC-DC 转换器，用于管理公共直流母线和多个能源之间的直流电传输。最后，设计了一个能源管理系统和控制器，以实现快速充电站的广泛性能。MATLAB Simulink 用于总体设计的仿真工作。测试了不同的测试用例场景，以评估所提出的 FCS 的性能参数并评估其性能。