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World File Search System负荷曲线
财政说明 - 德克萨斯州审计长
德克萨斯州电力可靠性委员会 (ERCOT) 是该州的电网运营商，目前管理着由 1,030 多个发电机组和近 53,000 英里的高压输电线路组成的电力基础设施。但这些基础设施无法将所有可再生燃料产生的电力输送到需要电力的地区，即使可以，仅靠可再生能源也无法满足德克萨斯州的能源需求。ERCOT 2021 年按燃料来源划分的能源使用情况包括 61% 的化石燃料来源、28% 的风能和太阳能来源，其余来自其他来源的组合（图 2）。需要多样化的德克萨斯州能源结构来确保满足需求并维持电力负荷曲线。
最终用途节约形状测量文档：需求灵活性措施的调度计划生成
完美预测方法通过模拟获得年度负荷曲线作为预测负荷，代表完美负荷预测的情景。区间抽样方法 (1) 根据温度特性将日期分为具有代表性的区间，(2) 对每个区间的样本日进行模拟以创建具有代表性（或预测）的负荷，以及 (3) 根据区间分类为一年中的所有日期分配具有代表性的负荷。固定时间表方法为一个季节或一年中的所有日期定义统一的峰值窗口开始和结束时间，假设每日峰值时间固定。基于 OAT 的预测方法使用 OAT 的统计数据（最小值和最大值）作为峰值负荷的指标，并指定建筑负荷对温度的延迟响应时间。固定时间表和基于 OAT 的预测方法
ECE 7880 – 分布式能源发电
• 可再生能源简介：可再生能源的基本原理；分布式与集中式发电；技术、经济和环境效益；障碍和政策问题； • 可再生能源资源建模和发电技术：小型水电、风能和太阳能光伏发电；生物质能/沼气； • 可再生能源项目规划：负荷曲线和总体行为；可靠性影响评估；规划的可靠性和应急标准； • 可再生能源项目的经济评估：成本；经济评估；定价； • 分布式和大规模可再生电力发电的电网整合：保护和控制问题；对能源存储和技术的需求；互连标准（IEEE Std. 1547）和电网规范； • 可再生电力发电案例研究；由讲师确定的其他高级研究主题。 家庭作业：
哥伦比亚非互联区域微电网发电调度成本函数
摘要：由于孤立区域的运行和经济限制，发电调度对孤岛微电网来说是一项挑战。此外，考虑到电网规模，通常的运行网络拓扑、负载需求和发电可用性变化的影响可能会变得显著。本研究论文介绍了一种应用于哥伦比亚非互联区域的最佳功率流算法的详细多成本函数建模方法。最佳功率流 (OPF) 公式包括与孤立区域中的可再生资源相关的成本函数以及电池充电和放电的完整模型。此外，使用三种不同的网络拓扑结构和来自该区域的特征日负荷曲线来测试该提案的灵活性。本文的主要贡献在于为孤立微电网实施了包括可再生能源成本函数的最佳功率流。针对哥伦比亚非互联区域的各种运行情况进行了测试。
集成建筑规模太阳能+储能先进技术，为客户和配电网实现价值最大化最终项目报告
解决此问题的一个潜在方法是增加现场电池储能系统并主动管理建筑负荷以减少太阳能削减。人们可以将这种集成安装视为一个单元，其中存储和灵活负荷是系统操作员用来转移或削减负荷的两个“旋钮”。以这种方式重塑建筑负荷曲线可在太阳能可用时优化其使用。管理一系列能源资产、应对不断变化的环境和电网条件、节约能源、避免高峰需求电费罚款以及满足不断变化的居住者需求，这些都带来了具有挑战性的优化和协调问题。虽然这些系统可能为配电网带来好处，但对于考虑安装太阳能的建筑业主来说，所涉及的额外资本支出可能不经济。需要进行演示以评估经济权衡并衡量其他潜在好处，包括峰值功率降低潜力、提高弹性、电网侧优势和环境效益。
利用技术经济分析优化商业建筑电池储能系统的规模
找到正确的电池尺寸对于项目的财务成功至关重要。许多研究利用复杂的模拟来确定最佳电池尺寸。在其他项目中重复使用此类优化的结果也很困难。本文通过引入因子 β 作为能量功率比，提出了一个简单的技术经济模型，以便快速评估建筑一体化电池储能系统 (BI-BESS) 的可行性，并且可以应用于使用相同关税结构且独立于建筑负荷曲线的所有商业建筑。由于电池的能量和功率是耦合的，因此定义 β 可以同时解决这两个指标，从而获得高精度。为了验证结果，使用了基于马来西亚关税结构的商业建筑的负荷曲线，并借助成本效益比 (BCR) 和简单的峰值削减迭代模型，从提出的技术经济模型中获得电池的最佳尺寸。结果表明，在找到最佳 BCR=1.08 后，最佳电池尺寸为 66.84 kWh。然而，考虑到回收期内的市场利益，安装 BESS 的经济可行性评估为 BCR= 1.7，高于我们的结果。因此，评估了电池成本降低的影响。
海水淡化厂可再生能源电力反渗透系统
该项目专注于可再生能源的最新发展，为埃及偏远地区的一小群人提供淡水，为一家小型反渗透 (RO) 海水淡化厂提供电力。这项工作的目的是估算一个水处理厂所需的最佳能源系统，该水处理厂在恒定的日负荷曲线下使用太阳能和风能等可再生能源之一生产 125 升/小时 (3 立方米/天)。首先，手动计算了反渗透厂每天生产 3 立方米淡水所需的电力，并使用陶氏水和工艺解决方案公司提供的水应用价值引擎 (WAVE) 软件完成了整个工厂的设计。其次，对于太阳能和风能，使用 PVSyst V6.75 软件和手动计算来估算每日能源产量。当然，太阳能和风能是清洁、免费和可再生的能源，这取决于场地位置。由于埃及拥有漫长的海岸线，因此强烈推荐将其作为可再生能源海水淡化厂的理想地点。本研究假定马特鲁港省为该工厂所在地。
使用深度 Q 网络强化学习进行微电网能源管理
摘要 本文提出了一种基于深度强化学习的方法，用于优化管理微电网内的不同能源资源。所提出的方法考虑了主要要素的随机行为，包括负荷曲线、发电曲线和定价信号。通过定义状态、动作、奖励和目标函数，将能源管理问题表述为有限时域马尔可夫决策过程 (MDP)，而无需事先了解转换概率。这种公式不需要微电网的明确模型，而是利用累积的数据和与微电网的交互来得出最佳策略。实施了一种基于深度 Q 网络的有效强化学习算法来解决所开发的公式。为了确认这种方法的有效性，实施了一个基于真实微电网的案例研究。所提出方法的结果证明了它能够在随机条件下以最佳成本效益的方式在线调度微电网内的各种能源资源。实现的运营成本在最佳计划成本的 2% 以内。 2022 作者。由 Elsevier BV 代表亚历山大大学工程学院出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/ ) 开放获取的文章。