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World File Search System风储
海上风采购 - 康涅狄格州大会
自2018年以来，能源与环境保护部（DEEP）进行了四项能源招标，该部门在近海风项目中选择了建议。至少有三项法律授权这些征集对离岸风项目的征集，在某些情况下，与其他类型的能源项目竞争。这些法律通常授权深入征集提案，并指导发电公司（EDCS，即Eversource和United Lighuminating）签订合同，从项目深处购买能源或相关产品。2018年的两次单独招标导致了从Revolution Wind购买电力的协议，这是一个704兆瓦（MW）的海上风项目，该项目将由位于Block Island，Rhode Island和Martha的Massachusetts中途的65个涡轮机组成。开发人员预计该项目将在2026年之前运行。该项目于2024年9月安装了第一台涡轮机。2019年的招标导致协议从Park City Wind购买电力，Park City Wind是一个804 MW的项目，其中包括该州的直接经济发展，包括在布里奇波特港（Bridgeport Harbor）。然而，在2023年，EDC和项目开发商取消了协议，理由改变了经济状况（例如，通货膨胀和供应链中断）。
CE7S03 - S3 风与地震工程
成功完成本模块后，学生应能够： LO1. 描述地震荷载的起源及其对建筑结构的影响； LO2. 计算 SDOF 系统对地震地面运动的响应； LO3. 根据地震地面运动记录计算响应谱； LO4. 绘制线性和非线性结构的设计谱； LO5. 描述抗震结构的主要形式； LO6. 描述容量设计程序和耗散结构行为的原理和动机 LO7. 在结构设计中应用欧洲规范 8 的规定； LO8. 为风荷载设计结构； 毕业生属性：成就水平 负责任地行动 - 已达到 独立思考 - 增强 不断发展 - 增强 有效沟通 - 增强
基于机器的低级风剪切预测...
摘要 - 高级风剪（LLWS）是影响安全性，守时性和环境的最突出的航空危害之一。为了减轻其效果，几个机场已经配备了专用系统，能够识别跑道附近LLW的存在。这些系统通常包含不同设备的集合，包括终端多普勒天气雷达，多普勒光检测和范围，以及沿机场地面扩散的动态计网络。LLWS识别技术基于垂直风轮廓的测量，当检测到风向或强度的快速变化时发出警告。由于此方法基于实时数据，因此在即将进行的LLWS事件的可能性上没有提供有用的预测。此外，就购买和维护而言，与LLWS检测系统相关的成本非常高，因此其安装非常高。在这项研究中，我们根据使用机器学习（ML）技术（用于从地面站观测值和压力水平的数值天气模型获得的风数据）的技术研究了一种用于预测LLWS事件的新方法。这项研究是在考虑了Palermo-Punta Raisi国际机场的地点进行的，因为这是意大利机场最受LLWS现象的约束。从2007年到2022年，从ERA-5重新分析和ENAV的气象和航空数据库中提取的历史数据系列被用来训练和测试不同的ML分类模型，通过对特定评估指标的分析来搜索最佳表现。我们获得的结果非常令人鼓舞，我们相信我们的工作对于开发新一代的低成本和高效率ML基于ML的LLWS预测工具非常有用。
城市风特征的空间建模
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实用秤来自西班牙的风塔
1参见西班牙的公用事业量表：最终确定销售额低于公允价值，86 FR 33656（2021年6月25日）（最终确定），以及随附的问题和决策备忘录。2 ID。 3请参阅西班牙的公用规模风塔：反临时税务令，86 FR 45707（2021年8月16日）（订单）。 4参见Siemens Gamesa Reenwable Energy诉美国，621 F. Supp。 3d 1337，1348-49（CIT 2月16日，2023年）（Sgre I）。 5请参阅根据法院还押的重新确定结果，西门子游戏可再生能源诉美国，621 F. Supp。 3d 1337（CIT 2023），日期为2023年6月15日（第一次重新确定），第5-6页。 6 ID。 在6-8。 7 ID。 在8-9。2 ID。3请参阅西班牙的公用规模风塔：反临时税务令，86 FR 45707（2021年8月16日）（订单）。4参见Siemens Gamesa Reenwable Energy诉美国，621 F. Supp。3d 1337，1348-49（CIT 2月16日，2023年）（Sgre I）。5请参阅根据法院还押的重新确定结果，西门子游戏可再生能源诉美国，621 F. Supp。3d 1337（CIT 2023），日期为2023年6月15日（第一次重新确定），第5-6页。6 ID。 在6-8。 7 ID。 在8-9。6 ID。在6-8。7 ID。 在8-9。7 ID。在8-9。
A04-风技术开发的空间分析
Wind Data Sharing • Internal NREL Modelers/Analysts • United States Fish and Wildlife • Environmental Protection Agency • Energy Information Agency • Evolved Energy Collaboration, Proposal Development • American Wind and Wildlife Association • United States Geologic Survey • United States Department of Agriculture Technical Assistance and Report Writing • Duke Energy • Southern Company • Bureau of Land Management • US-AID (over a dozen countries supported) • State Department Knowledge Sharing • Wind Industry • The Nature Conservancy • International能源局•劳伦斯·伯克利国家实验室•全国风协调合作•美国地质调查
减少风电弃风和实现能源套利的优化储能调度：一种深度强化学习方法
摘要 — 风能作为应对气候变化的一种手段，正迅速普及。然而，风力发电的多变性会破坏系统的可靠性并导致风力发电量减少，给风力发电商造成巨大的经济损失。作为现场备用电源的电池储能系统 (BESS) 是缓解风力发电量减少的解决方案之一。然而，BESS 的这种辅助作用可能会严重削弱其经济可行性。本文通过提出联合减少风力发电量和 BESS 能源套利来解决这个问题。我们将共置风力电池系统的市场参与分离，并为风电场和 BESS 开发联合竞价框架。由于能源价格和风力发电的随机性，优化联合竞价具有挑战性。因此，我们利用深度强化学习来最大化现货市场的总收入，同时释放 BESS 在同时减少风力发电量减少和进行能源套利方面的潜力。我们利用真实的风电场数据验证了所提出的策略，并证明我们的联合竞价策略对风电削减的响应更好，并且比基于优化的基准产生更高的收入。我们的模拟还表明，过去被削减的额外风力发电可以成为为 BESS 充电的有效电源，从而产生额外的财务回报。索引术语 — 深度强化学习、能源套利、现货市场、风电电池系统、风电削减。
采用模糊逻辑控制器的高渗透风力储能系统的风潮流和网络频率的动态稳定性
摘要：近年来，由于人们对气候变化的担忧，发电和配电系统技术发生了重大变化。因此，预计在不久的将来，大规模发电、输电和配电将出现混乱。这是因为可再生能源 (RES) 产生的能源的传输和分配难以控制，这是由于这些能源的不稳定性及其能源的间歇性造成的。因此，由于 RES 的高渗透率影响，保持风力发电流的动态稳定性和控制网络频率变得更具挑战性。本文提出了一种使用功率共享方法的风力储能系统控制算法，以保持风力发电流的动态稳定性和电网频率的控制。为了保持网络稳定性，安装了储能系统 (电池) 来存储多余的风力，而不会将其投入二次/卸载负载 (SL)，并最大限度地减少风力涡轮机发电的功率损失。结果表明，与比例积分微分 (PID) 控制器相比，使用模糊逻辑 (FL) 控制器可以显著降低风能流的暂态时间和频率的波动率。
电力/氢气市场中风电电解氢存储系统的优化运行
随着成本的降低和社会对可再生能源需求的不断增加，未来风电装机容量预计将快速增长 [1]。丹麦拥有丰富的风电资源，包括陆上和海上风电 [2]。随着风电渗透率的不断提高，传统化石能源正在逐渐被取代。一些传统发电厂常年处于待机状态，仅为电网稳定提供必要的系统辅助服务 [3]。[4] 提出了利用太阳能和风能为插电式混合动力汽车供电的概念。一种新型的电池/光伏 (PV)/风能混合动力源被用来取代汽车顶部的小型 PV 模块和位于汽车前部的内燃机。[5] 研究了风力涡轮机和电池储能系统的集成，以实现利润最大化。风电输出可以直接注入电网，也可以用于给电池储能系统充电。然而在风电快速发展的同时也面临着严峻的风电消纳问题，而弃风弃光问题的主要原因在于风电本身具有波动性和不确定性的特点，且调控能力相对较弱，
微电网经济优化调度策略...
供电与供热系统的联系不断加强，关于热电联产微电网优化的研究也陆续出现。[1]提出了一种含风电、储能和热电联产机组的微电网多时间尺度优化模型。[2]和[3]利用电锅炉解耦热定额约束，解决了电力系统范围外火电厂的风电消纳问题。[4]在热电联产微电网中引入光热发电站辅助系统运行，为解决光伏发电问题提供了有效途径。[5]—[9]提出了一种电热联合调度模型，利用储热设备增加热电联产机组的弹性。文献 [10][11] 总结了光伏发电与热电联产的组合运行，一般配备一定容量的储热以补偿光伏电力输出的不稳定性。文献 [12] 总结了配备大储热容量的电热系统应对可再生能源消纳问题的应用前景。文献 [13]-[15] 提出了风储联合运行系统，具有一定的可调度性，但储能成本较高，实际应用中需慎重考虑。上述文献对热电联产微电网的讨论，均未考虑微电网运行中的需求响应。