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印度负荷调度中心的能力建设
前言................................................................................................................................................ 10
基于建筑负荷灵活性和集群协作的建筑脱碳
建筑行业脱碳对全球可持续发展至关重要，因为该行业约占全球碳排放的40%，并且每年以2%至3%的速度持续增长[1]。随着时间的推移，通过提高设备效率、建筑围护结构性能和利用可持续资源等技术，已经取得了重大的节能里程碑。随着能源消费转型转向低碳解决方案，可再生能源利用率增加，最大限度地利用可再生能源是减少建筑碳排放的关键。然而，风能和光伏发电具有很强的波动性和间歇性。大量证据支持这样的观点，即随着可再生能源成为主导，足够的灵活性是必要的；否则，它可能会使能源使用的综合成本增加四倍，甚至引发能源不安全[2]。因此，建筑行业通过建筑负荷灵活性和集群协作来适应不稳定的能源供应，推动了建筑脱碳的进一步发展。根据国际能源署（IEA）附件 67 项目 [3]，建筑能源灵活性的概念是指根据当地气候条件、用户需求和能源网络要求管理其需求和发电的能力。根据这个定义，很明显，建筑物中的几乎所有电器都可以通过储能、频率调制、人为调节和延迟启动进行不同程度的负荷调整。此外，同样重要的是要注意，不直接消耗电力的建筑组件仍然会影响能源消耗并创造能源灵活性 [4]，例如建筑围护结构、外部遮阳和窗帘。建筑的能源灵活性可以在正在进行的能源转型中发挥关键作用，并在未来的能源系统中具有巨大的短期监管价值 [5]。这几乎是使实际能源生产和消耗相匹配的最经济有效的方法[6]。合理利用灵活建筑负荷，与电力系统实现良性互动，可在2030年前每年减少8000万吨二氧化碳排放[7]。图1总结了建筑能源灵活性的调控模式、来源和评价指标。
快速频率响应对可再生能源削减和负荷削减的影响
低惯性电力系统中的系统运营商通常必须削减可再生能源 (RES)，并采用严格的低频负荷削减 (UFLS) 方案，以确保在发生导致发电损失的事件后频率安全。这种方法限制了系统中 RES 的最大渗透率，并导致负荷损失。为了解决这些问题，可以使用快速频率响应 (FFR) 方案来限制扰动后的频率最低点，并减少对 RES 削减和 UFLS 的需求。本文深入探讨了扰动后动能 (KE)、频率遏制储备 (FCR) 和最低点之间的相互作用，这些是导致 RES 削减的驱动机制。然后，它分析了 FFR 对最低点的影响及其缓解 RES 削减问题的能力。低惯性孤岛塞浦路斯动态模型用于量化结果并展示对实际系统的影响。
解决负荷削减 B 部分游戏计划 - ...
• 众所周知，Eskom 发电站（尤其是其燃煤电厂）的可靠性和可用性在下降。只要电力系统的限制使得无法长时间停用电厂进行充分维护，只要 Eskom 的财务状况限制了其为维护提供资金的能力（其他挑战，如技术人员短缺和员工士气低落也必须得到解决），这一趋势就可能持续下去。见下图 6。只要没有足够的空间将电厂停用进行维护，EAF 的下降似乎不太可能控制在每年 2% 以下。 • 在后新冠疫情环境中，电力需求从 2020 年的水平增长。随着经济放缓，2020 年的年需求大幅下降至 220.6 TWh。如果需求保持在 2019 年 232.5 TWh 的水平附近，2020 年和 2021 年的负荷削减可能会大幅增加。随着经济全面重新开放，2021 年的需求将增加到 227.2 TWh，并且预计需求将进一步增长，达到新冠疫情之前的水平。
认知负荷理论：我可以请假吗？我的大脑已经满了。
材料的复杂性和学习者的先前知识（Sweller、van Merrienboer 和 Paas 1998）。这意味着对于新手来说很难的主题对于专家来说可能非常简单。
认知负荷理论指南 - UCHILE 存储库
尽管有证据表明教育技术研究经常缺乏概念基础（例如，Hew, Lan, Tang, Jia, & Lo, 2019），但有一种理论正在逐渐渗透到教育技术和基于计算机的学习领域：认知负荷理论（见Sweller，2020；Sweller, van Merri € enboer, & Paas, 2019）。正如 Li, Antonenko 和 Wang (2019) 对最近关于多媒体学习的文章的文献计量评论中所报告的，认知负荷理论可以被视为研究教育多媒体有效性的主要概念框架。在同一文献计量分析中，Li 等人（2019）表明，发表多媒体学习研究的顶级期刊是《Computers in Human Behavior》。在 1996 年至 2016 年期间，该期刊发表了 46 篇关于多媒体学习的文章。因此，《计算机与人类行为》杂志的当前特刊有望为这些突出的国际趋势做出贡献，该特刊讨论了基于认知负荷理论的计算机学习。
微电网经济运行成本的负荷削减优化
摘要 分布式发电和需求侧参与已被广泛部署，以构建安全、可靠和经济的配电网。微电网已融入电力系统，以满足分布式发电的增长，并对大规模需求扩张提供更多控制。本文提出了一种考虑终端用户参与电力市场的微电网调度和运行优化模型。所提出的模型使用混合整数规划来获得微电网的最低运行成本，并对本地响应负载应用负荷削减 (LS) 优化。目标函数由分段线性函数描述。所提出的模型允许实施与发电机组、与主电网的电力交换、能量平衡和 LS 相关的大量约束。运行决策基于表示发电机组状态、电网连接和响应负载的二进制变量。此外，所提出的模型还展示了响应负载的接通/断开率与微电网每小时运行成本之间的关系。实例研究证明了优化模型在多种技术和经济约束条件下寻找最低运营成本的性能。
PJM 未来负荷和发电输电规划版本 1
美国的高容量输电网无法满足不断变化的系统的需求。2023 年，美国能源部 (DOE) 发布了《国家输电需求研究》（需求研究），该研究发现，到 2035 年，美国需要将区域内输电能力提高一倍以上，将区域间输电能力提高四倍。2 需求研究发现，为了连接不断变化的资源组合以保持整体电网可靠性，有必要扩大输电能力，特别是在极端天气事件不断增加的情况下。3 需求研究还发现，全国几乎所有地区都需要增加输电部署以满足需求增长，2023 年的负荷增长研究发现，与 2022 年和 2023 年的预测相比，全国 5 年的预测几乎翻了一番。4 扩大输电能力的必要性是许多独立研究的一致结论。5