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World File Search System配电系统
Elmo Bumpy Torus
3.1 磁性要求 . . 3-1 3.2 超导体 3-1 3.2.1 规格要求 3-1 3.2.2 测试要求 3-1 3.2.3 电流密度 3-2 3.2.4 稳定性 3-2 3.2.5 保护 3-2 3.3 绕组组件 3-2 3.3.1 概述 - 封装配置 3-2 3.3.2 绕组概念和张力 3-4 3.3.3 绝缘/冷却概念 3-4 3.3.4 线轴 3-4 3.3.5 绝缘强度 3-4 3.4 磁体杜瓦瓶 3-5 3.4.1 概述 3-5 3.4.2 接口 3-6 3.4.3.杜瓦真空 3-6 3.4.4 热性能 3-7 3.5 结构要求 • 3-7 3.5.1 结构性能要求 3-8 3.5.2 设计环境 3-10 3.6 电源和配电系统 3-16 3.6.1 电源设计标准 3-16 3.6.2 配电系统设计标准 3-21 3.7 磁体保护系统设计标准 3-22 3.7.1 •'••.防护理念 3-22 3.7.2 防护设备 3-24 3.8 仪器仪表和控制 3-27 3.9 安全与危险设计标准 3-28 3.10 X 射线防护罩 3-31 3.11 . 开发计划 3-32
使用基于 MPC 的关键服务恢复实现配电系统的弹性运行：预印本
摘要 -- 配电系统更容易发生中断，并导致大多数电力系统停电。我们提出了一种服务恢复技术，用于在极端事件触发的变电站停电后恢复系统服务（电力输送）。所提出的技术考虑了控制配电系统分布式能源 (DER) 的问题，目标是在满足网络流量和电压约束的同时实现最大负载恢复。该问题被表述为模型预测控制 (MPC)，其中采用线性化最优功率流 (OPF) 模型来描述网络。该公式通过增加 DER 的储备产品来增强，以确保随着时间的推移单调地恢复负载。我们考虑了集成了风能、太阳能、微型涡轮机和储能设备的 IEEE 13 总线测试馈线进行模拟。我们证明了所设计的技术在单调恢复系统负载方面的有效性，而不会切断先前恢复的负载。我们还展示了 DER 的功率和储备产品的共同优化对服务恢复的好处。此外，还展示了该技术在调节节点电压和减少可再生能源削减方面的能力。
布鲁塞尔，2025 年 10 月 14 - 16 日
EASE 成立于 2011 年，代表约 70 名成员，包括公用事业公司、技术供应商、研究机构、配电系统运营商和输电系统运营商。EASE 旨在促进公平、面向未来、可持续的能源市场设计，将存储视为能源系统不可或缺的元素，并在欧盟政策制定者和能源存储利益相关者之间架起一座桥梁。
带移动储能系统和离线控制光伏系统的配电网优化调度策略，以最大限度地减少太阳能弃光
摘要：由于离线控制光伏 (PV) 电站不具备在线通信和远程控制系统，因此无法实时调节功率。因此，在离线控制光伏饱和的配电网中，配电系统运营商 (DSO) 应考虑可再生能源的不确定性来调度分布式能源 (DER)，以防止因过压而导致的限电。本文提出了一种使用移动储能系统 (MESS) 和离线控制光伏的日前网络运行策略，以最大限度地减少功率削减。MESS 模型有效地考虑了 MESS 的运输时间和功率损耗，并模拟了各种操作模式，例如充电、放电、空闲和移动模式。优化问题基于混合整数线性规划 (MILP) 制定，考虑到 MESS 的空间和时间操作约束，并使用机会约束最优潮流 (CC-OPF) 执行。离线控制光伏的上限基于概率方法设定，从而减轻由于预测误差导致的过电压。所提出的运行策略在 IEEE 33 节点配电系统和 15 节点运输系统中进行了测试。测试结果证明了所提出方法在离线控制光伏系统中最小化限电的有效性。
最先进的电压无功控制技术，支持可再生能源进入智能配电网
目前部署的用于配电网电压优化的电压无功基础设施无法满足 21 世纪电网的严格技术要求。如果处理不当，传统的电压控制系统可能会阻碍可再生能源资源在未来智能电网中的广泛部署。例如，可再生能源和新型储能系统在配电系统中的引入对无缝电压控制构成了威胁。为了克服这些障碍，需要研究和实施智能电压无功控制方法。然而，要实现这些目标，需要全面了解电压无功技术的当代策略和发展。到目前为止，已经开发了各种技术来适应可再生能源大量渗透到配电网中。本文全面回顾了当前的技术，这些技术使配电系统运营商能够为可再生能源丰富的电网选择适当的电压无功控制策略。这篇评论文章研究了配电网的新兴电压无功技术及其优缺点。它还概述了该主题的一些未解决的研究问题和未来方向。 © 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
使用修剪的物理感知神经网络增强配电系统状态估计：预印本
数据或通过插值观察到的测量数据来计算。在配电系统中，伪测量可以从智能电表数据、基于光伏 (PV) 辐照度或风速预测模型的分布式能源发电中获得。在 [4] 中，研究了一种基于博弈论的数据驱动技术，目的是在配电系统状态估计 (DSSE) 中生成伪测量。开发了并行机器学习模型来学习负载模式，然后生成准确的有功功率伪测量。出于同一目的，在 [5] 中，实现了一种基于频率的聚类算法，该算法确定负载模式并估算每日能耗。另一方面，使用概率数据驱动方法为未测量的 PV 系统生成时间序列伪测量 [6]。除了利用来自丰富数据的伪测量来改进电网监控之外，配电系统运营商 (DSO) 还将受益于能够以有限的传感预测系统状态的方法。[7]–[10] 提出了一种结合预测和状态估计模型的估计方法。这些方法提出了数据驱动模型，这些模型依赖于最小均方估计和贝叶斯估计。优点是这些方法不需要可观测性或冗余测量。最近，[10] 中的作者提出了一种基于深度学习的贝叶斯状态估计方法，用于不可观测的配电网。数据驱动技术为提高配电系统中的电网可观测性提供了一种非常有前途的解决方案。受这些方法的启发，我们提出了一种具有有限感知的数据驱动状态估计来解决 DSO 面临的问题。在 [11] 中，提出了一种称为物理感知神经网络 (PAWNN) 模型的方法。其思想是将配电系统的物理连接嵌入神经网络模型中；然而，模型中连续层之间的连接保持不变，这可能导致不必要的连接。为此，本文提出了修剪的物理感知神经网络 (P2N2)。图 1 显示了所提出方法的图形摘要。首先，使用设置 Monte Carlo 模拟
有源配电网中电池储能系统的优化配置
在这个时代，基于可再生能源的分布式发电源 (DG) 是一种清洁能源，正在迅速融入配电系统，以满足不断增长的电力需求。但是，由于可再生 DG 对自然资源的依赖，它只能提供波动电力，无法根据负载需求进行调度。此外，可能会发生逆向功率流，配电系统运营商可能会遭受损失 [1]。作为解决上述问题的一种方法，储能系统应运而生，并促进了可再生 DG 的融入。[2] 详细讨论了各种 ESS 技术、应用和效率。讨论表明，BESS 主要用于运营项目。然而，规模不合适的 BESS 可能会给配电网中 ESS 的商业运营带来麻烦 [3]。优化位置和大小的 ESS 安装可以有效提高配电系统的可靠性和效率[4]。M.Nicketal.通过优化位置安装适当大小的 ESS，最大限度地降低了 ESS 安装的总投资成本，并使用二阶锥规划 (SOCP) 降低了电力系统支出[5]。在配电网中安装电池储能系统 (BESS) 不仅可以提高电力系统效率，还可以提高电力供应商的电力交易灵活性，以实现利润最大化[6]。随着配电网中可再生能源分布式发电的增加，安装 BESS 还可以支持增加
大型电力系统 (BES)
一般 大容量电力系统和大容量电力系统有什么区别？ NERC 将大容量电力系统 (BPS) 定义为运行互连电能传输网络（或其任何部分）所需的设施和控制系统；以及维持传输系统可靠性所需的发电设施的电能。该术语不包括用于本地电能分配的设施。 NERC 的术语表中将大容量电力系统 (BES) 定义为在 100 kV 或更高电压下运行的所有传输元件以及在 100 kV 或更高电压下连接的有功功率和无功功率资源。用于本地电能分配的设施不包含在该术语中。影响 BPS 可靠性的 BES 设施必须符合 NERC 的强制性可靠性标准。 配电系统是指将电力从输电系统输送到最终用户的系统，不受 NERC 监管，并且受州、省或当地公用事业监管机构的管辖，但配电系统上的低频减载和低电压减载继电器除外。 NERC 是何时成立的？成立的原因是什么？NERC 成立于 1968 年，由电力行业代表创立，旨在制定和促进自愿遵守规则和协议，确保北美大容量电力传输系统的可靠运行。NERC 如何定义可靠性？NERC 从两个基本和功能方面定义互连 BPS 的可靠性：
通过多目标瓶藻群算法在配电网中分配可再生能源资源，同时考虑风能和太阳能资源的不确定性
摘要：鉴于可再生能源在配电系统中的重要性，本文讨论了定位和确定这些能源（即风力涡轮机和太阳能电池板）容量的问题。为了解决这个优化问题，使用了一种基于salp行为的新算法。目标函数包括减少损耗、改善电压曲线和降低可再生能源成本。在该方法中，考虑了配电系统中不同负载模型和使用智能电表的不同负载水平的可再生资源分配。由于这些目标函数是多目标的，因此使用模糊决策方法从一组帕累托解中选择最优解。所考虑的目标函数可减少损耗、改善电压曲线和降低 RES 成本（A 在不受资源限制的情况下最佳地分配 RES 资源；B：在受资源限制的情况下最佳地分配 RES 资源）。此外，还考虑了每日风、太阳辐射和温度数据。所提出的方法应用于 IEEE 标准 33 总线系统。仿真结果表明，多目标群体算法（MSSA）在改善电压分布和降低配电系统损耗方面具有更好的性能。最后，将 MSSA 算法的优化结果与 PSO 和 GA 算法进行了比较。
模块可再生能源和能源效率基础...
本模块的内容向学员介绍了可持续建筑电力供应中混合可再生能源（光伏太阳能、风能）的尺寸确定，以及它们在配电系统中的集成。将开展案例研究，以更好地理解这些技术。此外，学员将学习使用 HOMER 软件根据不同的能源（可再生能源、混合系统）设计和确定分布式发电 (DG) 系统的规模。我们将使用该软件模拟不同类型的系统，在技术和经济上对其进行优化，并对系统参数进行敏感性分析。