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双重能量管理系统的电池储能准Z源逆变器光伏电站简化模型
a 可持续和可再生电气技术研究小组（PAIDI-TEP-023），加的斯大学电气工程系，EPS Algeciras，Avda. Ram on Puyol，S/n，11202，Algeciras，加的斯，西班牙 b 米纳斯吉拉斯联邦技术教育中心，电气电子系，R. Raymundo Matoso，900，Santa Rita，Curvelo，MG，35790-000，巴西 c 可持续和可再生电气技术研究小组（PAIDI-TEP-023），加的斯大学自动化、电子和计算机架构与网络工程系，EPS Algeciras，Avda. Ram on Puyol, S/n, 11202, Algeciras, Cadiz, 西班牙 d 可持续和可再生电气技术研究小组 (PAIDI-TEP-023), 加的斯大学电气工程系, 电气工程系, ESI Puerto Real, 加的斯大学, Avda. Universidad de C adiz, N º 10, 11519, Puerto Real, C adiz, 西班牙
固定翼性能 - USNTPS 校友会
1.7 性能飞行测试条件和飞行员技术 1.11 1.7.1 姿态飞行 1.11 1.7.2 配平镜头 1.12 1.7.3 测试条件 1.12 1.7.4 稳定平衡条件 1.13 1.7.5 不稳定平衡条件 1.13 1.7.6 非平衡测试点 1.14 1.7.7 能量管理 1.15
固定翼性能 - USNTPS 校友会
1.7 性能飞行测试条件和飞行员技术 1.11 1.7.1 姿态飞行 1.11 1.7.2 配平镜头 1.12 1.7.3 测试条件 1.12 1.7.4 稳定平衡条件 1.13 1.7.5 不稳定平衡条件 1.13 1.7.6 非平衡测试点 1.14 1.7.7 能量管理 1.15
带有RF和光子模块的SIGE BICMOS技术
摘要：目前，确保电网的正确功能在维持规范电压参数和本地线重载方面是一个重要问题。可再生能源（RES）的不可预测性，峰需求现象的发生以及超过智能网格中名义值高于名义值的电压水平，这使得在该最局面中进行进一步的研究。本文介绍了电力管理系统的仿真测试和实验室测试的结果，以减少网格负载过高或降低由于增加的造成物质的产生而导致的过高的网格电压值。该研究基于使用物联网（物联网）技术的智能设备（SA）的弹性能源管理（EEM）算法。算法的数据是从实现消息队列遥测传输（MQTT）协议的消息代理中获得的。在EEM算法中选择SA的功率设置的复杂性需要使用应用于NP难题类别的解决方案。为此，在EEM算法中使用了贪婪的随机自适应搜索程序（GRASP）。在弹性能量管理算法中，在电压爆发时，模拟和实验的提出的结果证实了通过弹性能量管理算法调节网络电压的可能性。
使用物联网技术用于具有智能设备功能的设备的弹性能量管理算法，用于智能网格
连贯的通信正在数据中心域中出现，以支持Traffim的增长。尽管将连贯的通信用于较短的链路距离的优势显而易见，但尚无明确的途径来降低通常与连贯的长途通信相关的成本。由于成本是数据中心互连（DCIS）的主要驱动因素，因此显然需要降低成本解决方案，以解决未来的连贯DCI通信链接。继续使用C波段相干光子学对内部/间的DCI似乎是一个自然的步骤，因为C波段相干链接是长途通信中唯一可行的选择。但是，鉴于它们对色散（CD）的固有敏感性和补偿过滤器的缺点，需要评估替代方法。另一种选择是O波段连贯链接的部署，
基于规则的多目标蚱蜢优化算法优化的独立于电网的微电网长期最优容量规划能量管理方案
使用可持续能源系统 (SES) 为偏远社区提供离网电气化是实现可持续发展目标的必要条件。尽管如此，SES 的容量规划仍具有挑战性，因为它需要从长期角度满足波动的需求，此外还具有可再生能源 (RES) 的间歇性和不可预测性。由于容量规划问题的非线性和非凸性，必须采用有效的技术来实现具有成本效益的系统。现有技术受到目标函数可导性和连续性方面的一些限制，容易过早收敛，计算要求高，在不同应用中遵循严格的程序来微调算法参数，并且通常无法在优化过程的开发和探索阶段提供公平的平衡。此外，文献综述表明，研究人员在计算微电网容量规划问题时通常不会实施和检查微电网的能源管理方案 (EMS)。本文提出了一种基于规则的 EMS (REMS)，它由受自然启发的草跳优化算法 (GOA) 优化，用于独立于电网的微电网的长期容量规划，该微电网包含风力涡轮机、光伏发电、电池 (BT) 组和柴油发电机 (D gen)。其中，基于规则的算法用于实施 EMS，以优先使用 RES 并协调所提议微电网组件的功率流。随后，尝试探索和确认与 GOA 结合的所提议 REMS 的效率。目标函数的最终目标是最小化能源成本 (COE) 和供电概率不足 (DPSP)。通过长期模拟研究检查 REMS 的性能，以确定 REMS 的弹性并确保不违反 BT 存储的运行限制。将 GOA 的结果与粒子群优化 (PSO) 和布谷鸟搜索算法 (CSA) 进行了比较。模拟结果表明，所提出的技术在收敛到最优解方面具有优越性。模拟结果证实，所提出的 REMS 有助于更好地采用更清洁的能源生产系统，因为与传统的 D gen 相比，该方案分别显着降低了燃料消耗、二氧化碳排放量和 COE 92.4%、92.3% 和 79.8%。算法的比较评估表明，REMS-GOA 的结果更佳，因为它提供的 COE（目标函数）最低，为 0.3656 美元/千瓦时，而 REMS-CSA 为 0.3662 美元/千瓦时，REMS-PSO 为 0.3674 美元/千瓦时，对于期望的 DPSP 为 0%。最后，进行敏感性分析，以突出未来可能出现的不确定性对系统输入的影响。
用于农业应用的独立光伏电池水泵系统的最佳控制的能源管理策略
摘要。使用多种能源抽水是偏远或干旱地区供应饮用水的理想解决方案。本文介绍了一种用于农业的独立光伏电池抽水系统的有效控制和能源管理策略。该系统由光伏太阳能电池板作为主要能源，铅酸电池作为次要能源，为无刷直流电机和离心泵供电。能源管理策略使用智能算法来满足电机所需的能量，同时将电池的充电状态保持在安全范围内，以消除电池完全放电和损坏。漂移是光伏系统中的一个主要问题；当太阳辐射快速变化时，就会发生这种现象。经典的 MPPT 算法无法解决这个问题，因此实施了改进的 P&O，与传统的 P&O 相比，所得结果显示了该算法的效率。计算机模拟结果证实了随机气象条件下所提出的能量管理算法的有效性。关键词：能量管理策略、光伏发电机、MPPT、改进的P&O、DC-DC转换器、电池、无刷直流电机、离心泵。
使用物联网和机器学习将可再生能源与微网格集成
摘要。使用物联网和能源管理技术将可再生能源与微电网的整合已成为实现可持续有效的能源系统的有前途解决方案。在本文中，提出了一种使用物联网和能量管理技术将可再生能源与微电网整合的方法，并将人工神经网络（ANN）算法应用于能量需求预测。所提出的方法旨在通过利用可再生能源和能源存储设备来优化微电网的能源消耗。使用世界世界数据集验证提出的方法，并将性能与传统预测方法进行比较。结果表明，所提出的方法在准确性和效率方面优于传统方法。所提出的方法可以用于各种微网格应用中，以进行负载预测和能耗优化。