非洲国家过分依赖原油，因此需要替代能源。 设计，制造和评估了一个56升容量的沼气池。 研究人员从牛粪，猪粪和家禽粪便的混合物中生产沼气。 在手动蒸煮器的组件设计中使用了标准方程式和模型。 在实验过程中监测蒸煮器温度，环境温度和pH。 最近的分析表明，混合基质在初始阶段的挥发性固体，总固体和水分含量分别为：64.7％，83.5％和13.5％。 同样，在消化阶段，挥发性固体，总固体和水分含量分别为：54.1％，22.6％和74.4％。 分解的进行导致pH值从7.2逐渐增加到7.4，这表明有机物的稳定性。 湿基的水分含量最初为13.5％。 该值后来增加到74.4％。 平均而言，在消化后的25天内，将15千克混合底物与25升不纯水混合在一起产生沼气。 混合底物产生的气体在生产16天后变得易燃，并带有蓝色火焰，这表明三种新鲜动物废物混合物产生的甲烷气体比例高于其他产生的气体。

介绍并评估了位于希腊克里特岛的一个小型可再生能源社区。 社区包括私人住宅和农业活动，而没有公共部门的任何参与。 使用了小型分散式能源系统。 当地可利用的太阳能和固体生物质能满足社区大部分的热和电需求。 所使用的可再生能源技术包括太阳能，太阳能光伏和利用橄榄木和橄榄核木的固体生物质燃烧。 这些技术已经成熟，可靠，并在克里特岛得到了充分证明，并且具有成本效益。 现有的能源系统每年产生857,877 kWh，占社区当前能源需求的94.46％，大大减少了其每年278,494 kg CO2的排放量。 添加标称功率为33.6 kWp的新太阳能光伏系统可以满足社区中所有剩余的电力需求，由于能源使用，将其转变为零二氧化碳排放社区。 社区中现有可再生能源系统的总安装成本估计为每年每热电和千瓦时总发电成本为0.16欧元，每年每吨二氧化碳排放节省0.50欧元。 结果表明，创建上述小型本地能源社区在经济上可行，对环境友好且在社会上被接受。 因此，它可以在具有类似可再生能源可用性的其他地区复制，从而提高其能源自主性和可持续性。

随着微电网技术的不断发展，微电网能量管理系统也逐渐成为研究热点。总结了国内外微电网能量管理系统的研究现状，分析了微电网能量管理系统的管理对象、基本功能、设计框架；阐述了微电网能量管理系统集中式控制和分散式控制2种控制结构，并分析了各自的优缺点；介绍了微电网能量管理的基本模型和算法。最后总结出微电网能量管理中需要解决3个问题：可再生能源和可控负荷的不确定性问题、多储能技术的优化配合和联合调度问题、微电网能量管理系统的通信设计和网络安全问题。

随机单位承诺 公式和双重优化算法主要借鉴了Anthony Papavasiliou的工作： 将可再生能源与需求延缓耦合 作者：帕帕瓦西里乌（Papavasiliou），安东尼（Anthony）博士，加利福尼亚大学伯克利分校，2011，99； 3499039 解决原始问题 $Pythonmain.py 解决线性松弛 $ python main.py --relax 解决线性松弛+舍入算法 $ python main.py --relax --round 拉格朗日分解和次梯度优化 $ python main.py -分解 $ python main.py -分解--nar 6 --epsilon 0.01 -

“源-网-储”协调规划是提高非水可再生能源发电量占比的关键技术之一。计及非水可再生能源和负荷的时序特征，提出了基于时序生产模拟的“源-网-储”协调规划方法。在静态规划的基础上，考虑电源、网架和储能的动态运行特征，将非水可再生能源发电量占比作为约束条件以提高模型的适用性。采用多面体集合刻画非水可再生能源和负荷的不确定性，建立满足非水可再生能源发电量占比目标的两阶段鲁棒优化模型，并引入不确定性调节参数以降低决策方案的保守性。通过强对偶理论和大M法将难以直接求解的min-max-min问题转化为双层规划问题，并采用列和约束生成算法求解得到非水可再生能源和储能的多点布局方案以及线路扩展方案。以IEEE 118节点系统为算例，分析了非水可再生能源消纳目标及不确定性对规划方案的影响，结果验证了所提方法的有效性。

matlab开发-PSO技术经济分析等混杂可再生能源系统。基于粒子群算法的混合可再生能源系统技术经济分析

人工智人-家居设计-大规模间歇性可再生能源导致的智能电网脆弱性指数研究.pdf

有一个由可再生能源和电池组组成的微电网，它们由三相逆变器供电。 每个逆变器在隔离或连接模式下运行良好，但当逆变器并联时，它们不运行。 前两个文件是两个单独连接到主电网的逆变器，第三个是带有两个逆变器和主电网的整个电网。 还有一个网格的图像。 谁能解释为什么当两个逆变器并联时它不起作用？

在环境污染日趋严重,化石能源逐渐枯竭的背景下,能源系统的发展趋向于清洁化、智能化,我国已将智慧能源的发展提升为国家战略.电力系统作为能源系统的核心环节,应用广泛,具有较强的调节能力且控制复杂,其智能化程度将决定能源系统的智能化水平.伴随着分布式电源、电动汽车、分布式储能元件等具有能源生产、存储、消费多种特性的新型能源终端高比例接入电网,现代电力系统呈现出复杂非线性、强不确定性、强耦合性等特点,传统建模、优化、控制技术存在诸多局限性,人工智能技术将是解决复杂系统控制与决策问题的有效措施.鉴于此,首先梳理人工智能在电力系统应用的发展脉络;然后根据人工智能在电力系统的应用热点领域,阐述人工智能技术在电力系统调度、规划以及电力市场等方面的应用,并对各重点研究内容的未来方向进行展望.