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通过整合可再生能源和电池储能系统 (BESS) 来增强电网稳定性的监管政策
可再生能源 (RES) 日益渗透到电网中，由于这些能源具有间歇性和多变性，对维持电网稳定性提出了重大挑战。电池储能系统 (BESS) 已成为缓解这些挑战的关键技术，它提供频率调节、负载平衡和能源套利等电网服务。本文探讨了旨在通过战略整合 RES 和 BESS 来提高电网稳定性的监管政策。它研究了当前的监管环境，确定了阻碍 BESS 与可再生能源全面部署的差距和障碍。本文还讨论了鼓励采用先进能源存储技术的政策框架，包括财政激励、电网互连协议标准化以及为 BESS 提供的电网支持服务建立性能指标。此外，它还评估了监管举措成功促进 BESS 与可再生能源整合的案例研究，从而提高了电网稳定性和弹性。本文最后为政策制定者提出了建议，以创造一个支持性的监管环境，平衡电网可靠性的需求和可再生能源的增长。这些建议包括促进利益相关方之间的合作、增强电网基础设施以适应 BESS，以及确保监管政策适应技术进步。通过使监管政策与 BESS 的功能保持一致，可以显著提高电网稳定性，同时加速向可持续能源未来的过渡。
soar：用于自动驾驶的智能路边基础设施系统的设计和部署
最近，智能路边基础设施（SRI）证明了实现完全自主驾驶系统的潜力。为了探索基础设施辅助的澳大利亚驾驶的潜力，本文介绍了Soar的设计和设计，这是第一个端到端的SRI系统，专门设计用于支持自动驾驶系统。SOAR由软件和硬件组件组成，该组件完全设计，旨在克服各种系统和物理挑战。soar可以利用像街道灯柱这样的现有运营基础，以使收养的障碍较低。SOAR采用了一种新的通信体系结构，该结构构建了双向多跳I2I网络和下行链路i2V广播服务，该服务以集成方式基于架子上的802.11ac接口而设计。SOAR还具有一个层次的DL任务管理框架，以实现节点之间的理想负载平衡，并使它们能够有效地协作以运行多个数据密集型自动驾驶应用程序。我们在校园现有的灯柱上总共部署了18个飞跃的节点，这些节点已经运作了两年多。我们的现实世界评估表明，Soar可以支持各种自主驾驶应用程序，并实现理想的实时性能和高度沟通的可靠性。我们在这项工作中的发现和经验为下一代智能路边基础设施和自主驾驶系统的开发和部署提供了关键的见解。
纽约州公共服务委员会
摘要：我们将公司太阳预测作为一种策略，作为一种策略，以最佳的太阳能发电厂和最佳尺寸的存储系统结合使用，以弥补任何电源预测错误，因此完全消除了从网格连接的太阳能机队中发出的负载平衡不确定性。该策略的一个核心部分是我们称为隐式存储的工厂过度建筑。我们表明，该战略在经济上是合理的，但它是实现最小成本超高的太阳能穿透性的有效进入步骤，在该步骤中，稳定发电将成为先决条件。我们证明，在没有隐性存储策略的情况下，超高太阳渗透将要贵得多。使用纽约独立系统运营商（NYISO）作为案例研究，我们确定了企业预测的当前和未来成本，以比较每个ISO电气区域的全面场景，从而比较了集中式和分散的生产和评估载荷灵活性的影响。我们模拟了从公司预测到公司发电的策略的增长。我们得出的结论是，本战略实现了超高太阳能渗透率，在该战略中，太阳能可以牢固地提供整个NYISO负载，可以在本地实现，以与当前NYISO批发市场价格相当的电力生产成本。关键字：公司发电；储能；辐照预测；隐式存储；网格整合；超高渗透。
人工智能空气动力学助力高效能源系统
人工智能在风能系统中的应用改变了风力涡轮机和风力发电场的设计、运行和管理，提高了风力涡轮机和风力发电场的效率、弹性和可行性。本文探讨了人工智能驱动技术对风能各个方面的变革性影响，重点关注五个关键领域：两个主要领域：在涡轮机工程中，流体动力学和叶片设计等先进概念；在计算机科学中，主要组成部分包括用于涡轮机性能评估、涡轮机实时监控以及维护和风力发电场优化的机器学习。在提高涡轮机叶片设计和功能效率的具体应用中，人工智能仍然很有用，因为机器学习用于创造新的、更高效和更持久的叶片，而动态实时监控系统用于根据外部条件进行调整。基于人工智能的预测性维护能够在机械问题出现之前识别它们，从而减少机器停运的时间和运营费用。此外，人工智能还可以增强风力发电场的设计、尾流控制和负载平衡，以提高风力发电效率。它允许更有效地将能源引入更大的电网并进行水合，从而稳定地增加可再生能源的可用性。基于本文，人工智能的未来仍然体现在未来风能系统的增强中，从而保证能源解决方案的可持续能源、效率和成本效益，以实现整体能源转型。
Tongsheng Geng、Marcos Amaris、Stéphane Zuckerman、Alfredo Goldman、Guang Gao 等人。一种基于配置文件的人工智能辅助异构架构动态调度方法。国际并行编程杂志，2022 年，50 (1)，第 115-151 页。 10.1007/s10766-021-00721-2。hal-03606185
虽然异构架构在高性能计算系统中越来越受欢迎，但其有效性取决于调度程序将工作负载分配到合适的计算设备上的效率，以及通信和计算如何重叠。随着不同类型的资源集成到一个系统中，调度程序的复杂性也相应增加。此外，对于在不同异构资源上具有不同问题规模的应用程序，最佳调度方法可能会有所不同。因此，我们引入了一种基于配置文件的人工智能辅助动态调度方法，以动态和自适应地调整工作负载并有效利用异构资源。它结合在线调度、应用程序配置文件信息、硬件数学建模和离线机器学习估计模型，实现异构架构的自动应用设备特定调度。硬件数学模型提供粗粒度计算资源选择，而配置文件信息和离线机器学习模型估计细粒度工作负载的性能，在线调度方法动态自适应地分配工作负载。我们的调度方法在事件驱动的运行时系统中对控制规则应用程序、2D 和 3D Stencil 内核（基于 Jacobi 算法）和数据不规则应用程序稀疏矩阵向量乘法 (SpMV) 进行了测试。实验结果表明，PDAWL 的表现与产生最佳结果的 CPU 或 GPU 相当或远远优于后者。关键词：异构多核计算、工作负载平衡、自适应建模、机器学习辅助调度、并行计算
区域地球物理资源变异性对单稳定技术投资组合价值的影响
摘要：仅依靠风和太阳能生成的最低成本电力系统的程式化的宏观尺度能量模型用于评估与连续的美国以及四个地理位置多样化的美国负载载荷区域的不同存储技术的价值。对于连续的美国系统，以当前成本，当仅部署一种存储技术时，氢能存储产生了最低的系统成本，因为其能量容量的成本是所有建模的所有存储技术中最低的。其他假设的存储技术仅在非常低的能源容量成本下比氢（长持续存储）更具竞争力，但它们比相对较高的能量和功率容量成本的锂离子电池（短期存储）更具成本竞争力。在所有调查的负载平衡区域中，包括长期存储在内的最低成本系统具有足够的能量和功率能力，可以满足短期能源和电源存储需求，因此将短期存储添加为第二个存储技术并没有显着降低总系统成本。因此，在依靠风和太阳生成的电力系统中，取决于社会和地理限制，长期存储可能会成本效益提供服务，否则这些服务将由较短的持续时间存储技术提供。关键字：最低成本的电力系统，能源储能技术，风发电，太阳能生成，脱碳化电力系统■简介
可持续智能能源技术
关于该计划：人们越来越重视通过绿色能源满足能源需求，这导致了太阳能和风能等可再生能源的显著发展。自 2014 年以来，太阳能的装机容量已从 2.6 吉瓦增加到 70.1 吉瓦，增长了约 30 倍，风能从 21 吉瓦增加到 42.6 吉瓦。印度政府有一个雄心勃勃的目标，即到 2026 年实现 100 吉瓦的太阳能容量，其中包括 40 吉瓦的屋顶太阳能。风能和太阳能发电的快速增长激励研究人员、投资者、政府和政策制定者寻找替代技术和商业模式来实现这一目标。发电和供应系统以电网连接配电系统和离网微电网的形式发展成为一种有前途的技术选择。该技术具有转换效率更高的优势，并且具有未来潜力，在整体主导组合中负载的成分不断增加。随着储能技术的发展及其成本效益的提高，配电级智能电网正在稳步发展，包括分布式发电、负载和储能系统。基于可再生能源发电的智能电网的不确定性可能会影响电力系统的运行、安全性、可靠性、负载平衡和其他运行参数。除此之外，电动汽车 (EV) 的大规模部署可能会对系统保护、控制和稳定的能源市场带来运营挑战。此外，人们对 LED 照明、变速驱动器、数字家电、数据中心和电信系统的兴趣日益浓厚。
Tigger：一种利用用户绕过进行反弹的数据库代理
开发人员经常部署特定于数据库的网络代理，这样应用程序就可以透明地连接到代理，而不是直接连接到数据库管理系统 (DBMS)。这种间接连接通过连接池、负载平衡和其他特定于 DBMS 的优化提高了系统性能。这些代理不是简单地转发数据包，而是实现 DBMS 协议逻辑（即在应用程序层）来实现此行为。因此，现有的代理是用户空间应用程序，它们在请求到达网络套接字时处理请求并将其转发到适当的目的地。这种方法会导致效率低下，因为内核会在用户空间和内核空间之间反复复制缓冲区，并且相关的系统调用会增加 CPU 开销。本文介绍了用户旁路，这是一种通过利用支持自定义代码执行的现代操作系统功能来消除这些开销的技术。用户旁路通过 Linux 的 eBPF 基础设施将应用程序逻辑推送到内核空间。为了展示其优势，我们实现了 Tigger，这是一个与 PostgreSQL 兼容的 DBMS 代理，它使用用户旁路来消除传统代理设计的开销。我们将 Tigger 的性能与实际部署中广泛使用的其他最先进的代理进行了比较。我们的实验表明，Tigger 优于其他代理 — 在一种情况下，它实现了最低的事务延迟（最多减少 29%）和最低的 CPU 利用率（最多减少 42%）。结果表明，像 Tigger 这样的用户旁路实现非常适合 DBMS 代理的独特要求。
美属维尔京群岛虚拟发电厂分析执行官...
2024 年 11 月 XX 日 准备者：美属维尔京群岛政府和维尔京群岛能源办公室 (VIEO) 摘要：自 2009 年以来，美属维尔京群岛的分布式太阳能和电池存储量迅速增长，目前总计分别达到 30.5 MW 和 52.5 MWh。随着到 2030 年实现 30% 可再生能源发电的目标，集成和控制这些分布式机组的虚拟发电厂 (VPP) 代表着一个关键解决方案。VPP 协调单个家用电池以模仿公用事业规模电池的功能，在整个地区提供分布式能源容量、负载平衡以及电压和频率调节等电网服务。这种方法通过抵消昂贵的化石燃料使用并将每日能源费用平均降低 12.3%，产生了巨大的财务和运营效益，估计每年高达 2250 万美元。VPP 还增强了电网弹性，在两台最大发电机发生故障等事件中，将未供应的能源和客户轮流停电体验减少了 79%。通过这种方式，虚拟电厂为实现美属维尔京群岛的可再生能源目标提供了一条灵活、有弹性的途径。夏威夷、波多黎各、佛蒙特州和西澳大利亚州实施虚拟电厂的经验教训突出了可以指导美属维尔京群岛实施成本效益高、有弹性且安全的能源转型战略的最佳实践。
创新太阳能集成，实现高效电网电力管理和先进电子应用
智能电子设备与太阳能电网系统的集成提高了效率、可靠性和可扩展性，彻底改变了可再生能源。随着全球对可持续能源解决方案的需求不断增长，在太阳能电网系统中部署智能设备（包括逆变器、控制器和传感器）已成为解决能源间歇性和系统优化等挑战的关键。智能电子设备可实现实时监控、预测性维护和智能能源管理，确保高效的能源分配并降低运营成本。通过利用机器学习和物联网 (IoT) 等先进技术，这些系统可以动态适应波动的能源需求和环境条件，从而提高整体电网稳定性。本研究探讨了智能电子设备在将太阳能电网系统转变为弹性和自适应能源网络方面的关键作用。该研究深入研究了关键技术，包括用于优化太阳能捕获的最大功率点跟踪 (MPPT) 和用于负载平衡和故障检测的智能控制器。此外，该研究强调了将锂离子电池等能源存储解决方案与智能电网系统相结合以减轻能源间歇性影响的重要性。尽管取得了重大进展，但智能电子设备在太阳能电网中的应用仍面临着诸如高初始成本、网络安全风险以及需要标准化框架以确保互操作性等挑战。本研究提出了克服这些障碍的策略，强调政府、行业和研究人员之间的合作努力以推动创新。通过使用智能电子设备优化可再生能源系统，向可持续、可靠和高效的能源网络过渡成为满足全球能源需求的切实可行目标。