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World File Search System负荷曲线
基于可变阻抗的潮流控制对可再生能源整合的影响
摘要 — 过去二十年来，为应对气候变化，电网发生了重大变化。可再生能源发电水平的提高是这一变化的一个显著特征，这导致输电网出现了新的拥塞模式。输电系统最初是为传统能源设计的，具有可预测的流量模式。拥塞输电系统中的传输能力不足导致投入更昂贵的发电厂和更高水平的可再生能源削减。缓解拥塞的一种方法是通过可变阻抗灵活交流输电系统 (FACTS) 设备采用潮流控制。本文在多种情景下研究了潮流控制对发电成本、碳排放和可再生能源削减的影响，包括美国主要区域输电组织的发电组合和代表季节性变化的不同负荷曲线。包括 FACTS 调整在内的两阶段随机机组投入用于评估 FACTS 设备对各种类型和可再生能源渗透水平的影响。结果表明，安装 FACTS 可有效降低发电成本、碳排放和可再生能源削减。可再生能源资源的位置、高峰时段需求和系统的发电结构都是影响因素。
储能杂志
混合可再生能源系统 (HRES) 可以利用可变可再生能源的互补性，更好地匹配电力需求负荷曲线。应谨慎确定 HRES 的大小，以便更好地匹配需求负荷，既不能过大也不能过小。本研究介绍了使用广义简化梯度法优化 HRES 组件的大小。案例研究旨在展示偏远农村地区的 HRES。探讨了独立和并网模式的案例。研究了可靠性从 100% 到 70% 的独立系统。研究了有偿和无偿向电网供电的并网系统，以探索 HRES 在不同价格制度下的可行性。使用 HOMER 软件验证所使用的方法，方法是将其结果与所考虑案例的 HOMER 结果进行比较。独立系统中可再生能源份额越高，组件生命周期每个阶段的就业需求就越大。此外，与传统系统相比，HRES 系统对环境的负面影响要小得多。可以得出结论，独立系统在创造就业机会和碳排放方面表现更好。相比之下，电网连接系统在可靠性和经济性方面表现更好。
智能电网代理 - Scholar Commons
未来的电力系统将由小规模发电和配电组成，最终用户将成为本地化能源管理系统的积极参与者，这些系统能够在自由能源市场上互动。软件代理很可能会控制电力资产并共同互动，以决定电网系统的最佳和最安全配置。本文介绍了一种可实时部署的代理设计，其功能包括资源优化、密集计算和适当决策。Jordan 51 总线系统已用于模拟，总发电容量为 4050 MW，其中 230 MW 代表可再生能源。经济分析证明了智能电网技术的使用，并根据 2016 年发电负荷曲线进行了标称液化气 (NLG) 价格和±20% 灵敏度分析。结果显示，采用智能电网技术后，MWh 价格的变化范围在 1% 左右。这些变化主要是由于代理将发电转移到可再生能源发电厂以在高峰时段产生最大电力。因此，由于代理协调以更好地用可再生能源取代昂贵的火力发电，因此在 NLG ± 20% 敏感性分析中都存在积极的经济影响。显然，可再生资源在高峰时段补偿电力并提供经济效益和节约。关键词
瑞士光伏电池系统的技术经济分析
本文提出了一个技术经济优化模型，用于分析光伏电池 (PVB) 系统对瑞士不同住宅客户群的经济可行性，这些客户群根据其年用电量、屋顶面积、年辐射量和位置进行分组。对 2020-2050 年的静态投资模型进行了模拟，并进行了全面的敏感性分析，以调查成本、负荷曲线、电价和关税等各个参数的影响。结果表明，虽然目前对于某些住宅客户群来说，将光伏 (PV) 与电池相结合已经比单独使用光伏产生了更好的净现值，但由于政策变化、成本和电价发展的混合影响，投资回收期在 2020 年至 2035 年之间波动。最佳光伏和电池尺寸随着时间的推移而增加，到 2050 年，光伏投资主要受屋顶面积的限制。 PVB 系统投资的经济可行性因不同的住宅客户群而异，最具吸引力的投资（即投资回收期最短的投资）大多适用于年辐射量和电力需求较高的住宅客户群。此外，投资决策对投资回收期、未来成本、电价和关税发展高度敏感。
基于储能系统提升我国电力现货市场综合盈利能力的售电公司运营策略
摘要：随着我国电力现货市场的发展，储能装置的错峰运行方式不能适应实时波动的电价，现货市场的结算模式加剧了偏差考核对电力零售商成本的负面影响。介绍了我国电力现货市场的结算规则，根据电费结算流程和考核方法，提出了一种通过储能装置控制优化日前市场电费、实时市场电费和偏差考核的综合电费优化算法。该算法根据广东省电力交易中心试运行电价数据、多条典型负荷曲线和不同的偏差考核策略，利用综合电费优化算法计算出日前市场电费、实时市场电费和偏差考核费用。与原有电费和优化费用相比，该方法能有效节省现货市场结算体制下的总体电费。本文基于三种不同的ESD初始投资价格，对ESD系统的经济性进行了分析，证明ESD投资可在5年内收回。考虑到我国电力现货市场运行数据量较少，该算法根据这些数据的特点生成随机数据。然后，本文验证了综合电费优化算法在随机情况下的可靠性。
WPN 23-6 修订版能源审计附件
1. 使用哪种能源估算方法（例如，修正度日、可变基准度日、ASHRAE 箱、ASHRAE 修正箱）。 2. 使用哪种气候数据格式（例如，度日、箱或每小时数据）？如果使用度日气象数据，使用什么基准温度以及为什么？不同的分受助者使用哪些气象数据站点？ 3. 住宅单元的现有能源使用和能源需求是根据实际能源账单、普遍接受的工程计算还是两者确定的？ 4. 能源审计是否解决了所有重要的供暖和制冷需求？ 5. 如何估算传导、对流和辐射热损失（或增益）？ 6. 能源估算方法如何处理来自内部来源的显热和潜热增益？ 7. 在审计期间，如何估算预风化和后风化期间供暖和制冷设备的能耗（例如，稳态效率、部分负荷曲线）？ 8. 能源估算方法如何使用鼓风机门读数和其他测试结果（例如管道泄漏）？9. 能源审计软件如何处理生活热水和/或家用电器测量？10. 估计的燃料/能源成本节省是否折算为净现值？11. 对于多户型审计，审计使用哪些内部验证功能（例如使用实际能耗对模型进行校正）来验证每次审计，或者受让人如何确保建筑物模型正确？
微电网需求侧管理
在非管制电力系统中，需求侧管理 (DSM) 在处理不确定的可再生能源发电和负荷方面起着至关重要的作用。使用带有存储元件和适当切换的需求响应 (DR) 技术可以获得平坦的负荷曲线。可再生能源 (RES) 和电动汽车 (EV) 的日益普及支持了 DR 措施，这有利于公用事业和消费者。DSM 的目标是通过有效利用 RES 存储来最大限度地降低峰值需求、电力成本和排放率。这篇评论文章主要关注微电网的层次、DSM 所涉及的不同技术、DSM 的数学模型、最新的优化技术以及电池储能系统和电动汽车等存储设备在 DSM 中的应用。本文的最新进展在于与数据科学、高级计量基础设施和区块链技术相关的批判性分析，这是本文的独特之处。本文对关键问题和方法进行了批判性研究，并结合现有研究，以展示如何在微电网中有效地实施 DSM 以降低电力成本。本文通过了解微电网中 DSM 的实施情况以及影响 DSM 实施的因素，帮助研究人员发现研究差距。本文讨论了一些建议，为开始从事 DSM 实施工作的研究人员提供未来方向。
高效风力发电机组发电规划，降低配电系统公司成本
摘要 — 风能因其不确定性给输配电系统带来了新的挑战。风力涡轮机 (WT) 对上游网络向配电系统公司 (DISCO) 收取的实际费用的影响是一个挑战。此外，当 WT 的并网逆变器以超前或滞后模式运行时，WT 会从系统中吸收或注入无功功率。本文提出了一种方法来评估 WT 运行模式的重要性，以便在存在系统不确定性的情况下最大限度地降低 DISCO 的成本。因此，通过确定最佳重构配电系统中 WT 的最佳位置和大小，制定了一个优化问题，以最大限度地降低 DISCO 的成本。此外，提出了一种改进的基于向量的群优化 (IVBSO) 算法，因为它非常适合基于向量的问题。在模拟中使用了两个配电系统来评估所提出的算法。首先，使用 IEEE 33 节点测试系统验证了 IVBSO 算法比其他启发式算法能得出更优解的能力。其次，使用 Bijan-Abad 配电系统 (BDS) 证明了所提优化问题的有效性。据此，配电系统模型、风速累积分布函数和负荷曲线均从 BijanAbad 地区的实际数据中提取出来。最后，将优化问题应用于 BDS 中风电机组的超前和滞后模式。结果表明，当风电机组在滞后模式下运行时，配电系统的总成本低于在超前模式下运行时。
瑞士光伏电池系统的技术经济分析
摘要 —本文提出了一个技术经济优化模型，用于分析光伏电池 (PVB) 系统对瑞士不同客户群的经济可行性，这些客户群根据其年用电量、屋顶大小、年辐照量和位置进行聚类。对 2020 年至 2050 年的静态投资模型进行模拟，并进行全面的敏感性分析以调查成本、负荷曲线、电价和关税等各个参数的影响。结果表明，虽然对于当今的一些客户群来说，将光伏 (PV) 与电池结合起来已经比单独使用光伏产生了更好的净现值，但由于政策变化、成本和电价发展的混合影响，投资回收期在 2020 年至 2035 年之间波动。最佳光伏和电池尺寸会随着时间的推移而增加，到 2050 年，光伏投资主要受屋顶大小的限制。 PVB 系统投资的经济可行性因客户群而异，最具吸引力的投资（即具有最短回报期的投资）大多适用于年辐射量和电力需求较高的客户群。此外，投资决策对回报期、未来成本、电价和关税发展高度敏感。最后，通过分析瑞士剩余系统负载曲线，研究了 PVB 系统部署对电网的影响。太阳能发电的季节性、每日和每小时模式引起的剩余负载曲线的动态强调了对具有快速提升能力的灵活资源的需求。索引术语 — 电池存储、电价、优化、自用、太阳能光伏、技术经济模型
可再生能源领域新兴竞标趋势
虽然 SECI 的第一次 FDRE 招标由于电价相对较高不太可能被接受，但第二次 FDRE 招标的电价下降至每单位 5.0 卢比以下，因为每月 DFR 降至 80%。此外，最近电池价格的下降可能也促使电价下降。鉴于电价将在整个 PPA 期限内保持不变，这相对于新火电项目的电价仍然具有很强的竞争力，后者预计将保持在每单位 5.5 卢比以上，并随着燃料成本的上升而上涨。在此期间，其他 FDRE 投标中的电价大致保持在每单位 4.4 至 4.7 卢比的范围内，要求每年 40% 的 CUF 和一天中高峰需求时段（4 小时）90% 的合同容量可用性。与具有负荷曲线要求的 FDRE 项目相比，风险状况相对较低。这些项目的可行性与光伏组件和风力发电机 (WTG) 的价格、所选地点的风能和太阳能组件的 CUF 以及存储成本密切相关，而存储成本又与使用 BESS 作为存储源的项目的电池价格相关。对于打算使用抽水蓄能 (PSP) 作为存储源的项目，考虑到这些招标中提供的 24 个月的 FDRE 项目调试时间表以及与 PSP 项目相关的长期酝酿期，它们应该处于开发的高级阶段。总体而言，该行业正在朝着 RTC / FDRE 招标在管理间歇性风险方面发挥更大作用的方向发展。这将增加开发商的风险状况，他们产生相应回报的能力仍有待观察。来源：ICRA 研究