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World File Search System配电网
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。
适用于太阳能光伏渗透率较高的配电系统的稳健微电网
摘要：微电网是适用于可再生能源发电渗透率高的城市地区的一个合适概念，它提高了消费者场所配电网的可靠性和效率，以满足家庭、工业和农业等各种负载。由基于逆变器和同步发电机的分布式发电机组成的微电网可能导致系统在孤岛运行模式下不稳定。本文介绍了一项设计稳定微电网以促进太阳能发电更高地渗透到配电网的研究。针对具有静态负载、动态负载、储能、太阳能光伏 (PV) 系统和柴油发电机的微电网，推导出一个广义小信号模型，结合了动态系统的特征。通过比较模型给出的瞬态曲线和受到阶跃变化影响的瞬态模拟器，验证了该模型的有效性。结果表明，可以准确地建立复杂微电网系统的全动态模型，并且根据小信号稳定性分析，所提出的微电网在所有考虑的负载情况和太阳能光伏渗透水平下都是稳定的。
智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。
西门子 DEOP – 分布式能源优化
PHILIPP DOLCH，德国巴伐利亚州 西门子智能基础设施部门云计算服务全球产品经理 行业：可再生能源/水电和海洋 为配电网运营商、零售商、公用事业和微电网、虚拟发电厂、需求响应系统、分析提供基于云的服务。慕尼黑工业大学，电气工程、工商管理
IEEE P2800：BPS 的互连要求-...
这项工作部分由可持续能源联盟有限责任公司资助，该公司是美国能源部国家可再生能源实验室 (NREL) 的管理和运营承包商，属于美国能源部“加速系统集成标准 II (ACCEL II)”项目，属于电网性能和可靠性主题领域，重点关注配电网。
电动汽车即服务 (EVaaS)
摘要：在车辆到电网 (V2G) 概念下，电动汽车 (EV) 可以部署为负载以吸收过剩生产，或部署为分布式能源资源以将其存储的部分能量回馈给电网。本文概述了部署电动汽车所需的技术、技术组件和系统要求。电动汽车即服务 (EVaaS) 利用 V2G 技术开发了一个系统，其中在配电网中单独或集体选择合适的电动汽车来与电网、个人客户或两者交换能量。介绍了 EVaaS 框架，并研究了 EVaaS 子系统（例如电动汽车电池、充电站、负载和高级计量基础设施）之间的交互。回顾了使电动汽车和电网之间能够交换数据和信息的通信基础设施和处理设施。回顾了电动汽车充电/放电的不同策略及其对配电网的影响。讨论了在 V2G 环境中激励能源交易的几种市场设计。从辅助服务、支持可再生能源和环境的角度研究了 V2G 的好处。研究了 V2G 面临的电池退化、能量转换损失和对配电系统的影响等挑战。
能源存储解决方案 - 兆瓦 PCS ...
* 规格如有更改，恕不另行通知 * 根据客户要求更改 (1) 正常电网交流电压和功率因数=1 时最小直流电压，最小直流电压取决于交流电压和功率因数 (2) PCS 只允许通过上游隔离变压器接入配电网（如 400V、480V） (3) 标称功率下的 THDi (4) 50°C 以上功率降额 (5) 3000m 以上功率降额
考虑电压约束的社区储能系统网络感知需求侧管理框架
摘要 —本文研究了将社区储能 (CES) 系统与屋顶光伏 (PV) 发电相结合以进行社区需求侧管理的可行性，同时将配电网电压保持在允许的范围内。为此，我们在 CES 供应商和拥有屋顶光伏系统的用户之间开发了一个分散式能源交易系统。通过利用辐射配电网的线性分支流模型，开发了一个电压受限的领导者-追随者 Stackelberg 博弈，其中 CES 供应商通过与 CES 系统和电网交易能源来最大化收入，用户最小化个人能源成本。Stackelberg 博弈具有独特的均衡，CES 供应商在独特的纳什均衡下最大化收入，用户最小化能源成本。案例研究使用真实的光伏发电和需求数据，证实了能源交易系统可以降低峰值能源需求并防止网络电压偏移，同时为用户和 CES 供应商带来经济效益。此外，模拟结果表明，与集中式系统相比，分散式能源交易系统为能源存储容量较少的用户提供了更大的经济效益。
多层感知器和参数模型的混合集成用于智能电网的可靠性预测
摘要 电力系统的可靠运行是电力公司的一个主要目标，这需要准确的可靠性预测以最大限度地减少电力中断的持续时间。由于天气状况通常是智能电网（尤其是其配电网）电力中断的主要原因，本文全面研究了各种天气参数对配电网可靠性性能的综合影响。特别地，提出了一种基于多层感知器 (MLP) 的框架，使用常见天气数据的时间序列来预测一个配电管理区域中每日持续和瞬时电力中断的次数。首先，实施参数回归模型来分析每日电力中断次数与各种常见天气参数（如温度、降水量、气压、风速和闪电）之间的关系。然后将选定的天气参数和相应的参数模型作为输入，以建立 MLP 神经网络模型来预测每日电力中断次数。引入了一种改进的基于极限学习机 (ELM) 的分层学习算法，使用来自佛罗里达州电力公司的实时可靠性数据和来自国家气候数据中心 (NCDC) 的常见天气数据来训练制定的模型。此外，还实施了敏感性分析以确定各种影响