自1970年以来,需求响应性运输(DRT)已获得广泛的兴趣,作为改善低密度地区固定公共公共交通的可访问性和覆盖范围的有效替代方案(Volinski,2019年)。drt涵盖了一系列服务,这些服务可以用作门到门服务,连接到运输站的馈线服务或使用点/路线传输策略的灵活巴士服务(Chow等,2020)。用户通过专用的应用程序和平台提前预订了乘车请求,并且运营商可以设计其服务以适应用户需求。越来越多的公共交通机构推出了DRT飞行员,以满足低需求领域的用户需求。已经表明,将DRT整合为饲养者服务可以增加过境的乘客和减少拥塞和CO 2排放(Hazan等,2020)。
摘要:未来的停车场将需要大量电力来支持电动汽车 (EV) 充电,因为随着电池组容量的增加,电动汽车的普及率将提高,对充电电力的需求也将增加。可以安装有效的充电管理和本地电池存储,以帮助防止电力馈线容量过度增加;然而,停车场在未来不可避免地会获得大量的电力。因此,停车场所有者有机会利用这一点,并通过向电网提供频率响应服务来创造额外的收入。本文介绍了一个停车场的建模,该停车场利用光伏发电、电池存储和电动汽车充电管理策略来提供电网频率响应服务。使用模拟停车场数据的分析表明,它可以提供高可用性的服务,但这取决于安装的发电和存储的容量。
目前,TCED 只有一个电源,即通过单电路线路的 Viyyoor 110/11 kV 变电站。因此,为了提高可靠性并避免由于这条线路的维护工作而导致的供电中断,建议从另一个来源新建一个变电站。建议增加 1 台 8 MVA 变压器,以提高现有的 33kV s/s 容量。还建议将旧的 11KV 馈线板更换为新的,以平衡负载并提高供电可靠性。C. SCADA/DMS TCED 进一步提交了 ₹3000 万卢比用于 SCADA/DMS 的信息。TCED 建议通过 KSEBL 实施该计划。据 TCED 介绍,建立配电网管理的 SCDA 将实现自动系统运行和馈线电路切换,从而实现最可靠的供电管理和高效的网络布线,以发挥减少损耗的好处。
摘要:未来的停车场将需要大量电力来支持电动汽车 (EV) 充电,因为随着电池组容量的增加,电动汽车的普及率将提高,对充电电力的需求也将增加。可以安装有效的充电管理和本地电池存储,以帮助防止电力馈线容量过度增加;然而,停车场在未来不可避免地会获得大量的电力。因此,停车场所有者有机会利用这一点,并通过向电网提供频率响应服务来创造额外的收入。本文介绍了一个停车场的建模,该停车场利用光伏发电、电池存储和电动汽车充电管理策略来提供电网频率响应服务。使用模拟停车场数据的分析表明,它可以提供高可用性的服务,但这取决于安装的发电和存储的容量。
近年来,光伏 (PV) 在非平衡配电系统中的渗透率明显提高。在这种趋势的推动下,需要全面的仿真工具来快速准确地分析大型配电系统。在本文中,我们提出了一种对含 PV 的不平衡配电系统进行时间序列仿真的有效方法。与现有的迭代方法不同,所提出的方法基于机器学习。具体而言,我们提出了一种快速、可靠和准确的方法来确定含 PV 的配电系统中的能量损耗。将所提出的方法应用于带有 PV 并网单元的大规模不平衡配电系统 (IEEE 906 总线欧洲 LV 测试馈线)。使用 OpenDSS 软件验证了该方法。结果表明,所提出的方法具有很高的精度和计算性能。
1. 简介 1.1. 项目背景 1.2. 岛屿或地理区域描述 1.3. 工作范围 2. 发电厂 2.1. 发电厂在地图上的位置 2.2. 与住宅/客人/住宿区的距离 2.3. 大致面积,表明粗略布局计划,至少包括发电区、配电室、值班室、燃料储存。 2.4. 排气位置和减排方法 3. 发电 3.1. 总容量 – 主容量和备用容量。如果已知,请详细列出容量 3.2. 备用发电机的大小和位置(如果位于发电厂位置之外)。 4. 配电网布局(已在地图上标记) 4.1. 电力配电网在地图上的布局(大致)。 4.2. 拟议的馈线数量(大致)。 4.3.根据负载类型确定的关键位置/区域(客人、住宅/住宿、水上别墅、餐厅/厨房、娱乐、商店等)
摘要 发电-负荷模拟估计了联合优化电力生产和灵活的终端使用以支持不断增加的可再生能源渗透对生产成本和二氧化碳排放的影响。在制定美国国家标准时,新构思、评估和奠定基础的是一种无交易但连续的需求响应系统,该系统基于日前最佳负荷形状 (OLS),旨在鼓励联网设备自主和自愿地探索支持成本最低的发电机的选项——而无需双向通信、个人身份信息或客户选择加入。用于模型校准的边界条件包括历史天气、住宅建筑存量建筑属性、家用电器和设备经验运行时间表、原型配电馈线模型、热发电机热率、启动和爬坡约束以及燃料成本。德克萨斯州按小时计算的年度案例研究的结果表明,生产成本可以降低 1/3,二氧化碳排放量可以减少 1/5。
摘要:有源配电网的发展需要更准确、计算成本更低的状态估计。在本文中,作者研究了一种基于分散学习的大型配电网配电系统状态估计 (DSSE) 方法。所提出的方法将馈线级 DSSE 分解为可以独立解决的子区域级估计问题。所提出的方法是分散修剪物理感知神经网络 (D-P2N2)。物理电网拓扑用于简约地设计 D-P2N2 不同隐藏层之间的连接。基于从智能电表收集的三相配电系统功率流一年的负载消耗数据,开发了蒙特卡洛模拟,以生成测量和电压状态数据。选择 IEEE 123 节点系统作为测试网络,将所提出的算法与经典的加权最小二乘法和最先进的基于学习的 DSSE 方法进行基准测试。数值结果表明,D-P2N2 在估计精度和计算效率方面优于最先进的方法。
我们可以识别生病的鸟,因为它们的羽毛看起来不舒服,它们的机敏较小,活跃,进食较少,通常不愿飞走。您可以通过采取以下步骤来防止或减少喂食器的疾病问题:Z每隔几天清理地面上的废物和粪便。z避免通过提供充足的喂食器空间来拥挤。z使用没有尖锐点或边缘的馈线。细菌和污染表面的病毒通过小划痕感染了健康的鸟类。z清洁和消毒喂食器每月一次或两次,如果您观察到病鸟,则更常见。将一个空的清洁喂食器浸入一部分液体氯家用漂白剂和九个零件温水的溶液中。允许进纸器吹干。z仅使用美食。丢弃闻起来有发霉的食物,湿,看起来发霉或有真菌
当地公共交通中的自主驾驶为未来的流动性提供了巨大的潜力。它可以使现有的公共交通网络吸引并提高其在外围地区的吸引力。这改善了外围地区与市中心之间的联系,因此对柏林的社会参与产生了积极影响。它可以灵活地用作传统公共交通工具的馈线,也可以用作从门到门的共享交通工具。,这可以在没有大量先前基础设施调整的情况下完成,因为车辆可以在现有道路上行驶。除了通过捆绑道路交通减少排放外,自动化程度的提高还可以提高道路安全性,并抵消当地公共交通中熟练劳动的普遍短缺。但是,目前,无人驾驶的客运运输仍然给我们带来挑战。在班车完全可以完全自行穿过柏林的街道上之前,首先需要安全司机,可以随时进行干预。最重要的是,需要考虑一件事:安全。