学术文章

不同能源解决方案的运营和维护（O&M）费用可能会有很大差异。虽然太阳能发电场或地热系统可能需要最少的日常维护，但风力涡轮机需要熟练的机组人员来保持高效运行。

在本研究中，作者使用了一个缩小规模的风电场案例研究，以证明强化学习（RL）在确定最佳运维策略方面的潜力，并展示AnyLogic仿真软件和Pathmind强化学习工具的易用性。

本研究的目的是调查电动汽车如何促进能源转型，以及区块链如何促进未来能源系统的分散。

随着智能电表的缓慢但稳定的推出和物联网（IoT）技术的进步，以及基于代理的建模的帮助，本研究的结果将证明区块链在未来智能电网中的价值。

由于温室气体排放量的减少和可再生能源数量的增加，全球电力系统（EPSs）面临着巨大的挑战。EPS分析有助于显示不确定环境中的未来发展，是评估温室气体排放的一项重要任务。为了对未来的EPSs进行如此复杂的分析，需要大量的输入参数。此外，还必须考虑技术和经济工艺。因此，一项主要任务是电力市场建模。在本文中，我们提出了一种利用混合仿真和数学优化对德国EPS（包括电力市场）进行建模的方法。我们提出了一个面向对象的电力市场模型，可用于研究发电机组运营商的不同交换机制和行为模式。仿真结果显示了不同发电机组运营商的市场结果和实际市场价格。

许多难以理解的复杂现实问题可以通过离散或连续仿真技术来解决，如离散事件仿真、基于Agent的仿真或系统动力学。在最近发表的文献中，已经提出了各种多级和大规模混合仿真示例，它们在公共环境中结合了不同的方法。

在全世界，特别是在德国，可以观察到一种更加可持续的电力供应趋势，包括能源效率和气候保护。通过为未来电力系统中不同发电混合策略的开发提供有益的见解，仿真模型可以支持这些能量转换。

使用AnyLogic开发的施工过程离散事件仿真模型，详细描述了黎巴嫩偏远地区电力供应短缺问题的解决方案。这项工作说明了不同的施工阶段，从粗级配，进入道路建设，基础和电气工程，风塔组装和安装。然后对整个过程进行优化，主要是最小化项目工期。

由于向可持续能源供应过渡，许多发电系统在世界范围内面临巨大挑战。高度不稳定的可再生能源在未来的发电组合中发挥着重要作用，应该有助于补偿德国等国家逐步淘汰核能的影响。基于模拟的能源系统分析可以支持转换为可持续的未来能源系统，旨在发现风险和误算。本文介绍了发电系统模型的主要组成部分。我们使用系统动力学和离散事件模块的混合仿真方法。这种模块化设计允许快速采用不同场景的模型。模拟结果显示了未来年度电力平衡、二氧化碳排放平衡、电力进出口和电力批发价格的发展。

电力系统正在经历一场深刻的状态变化，这将导致所谓的智能电网。提出了采用复杂系统方法应对持续变化的必要性：将基于复杂性科学的系统方法与电网的经典观点相结合对于理解未来电网的行为非常重要。讨论并提出了不同层和层间设备以及子系统等关键问题，作为创建基于代理的系统模型以运行仿真的基础。

着眼于模拟，作者回顾了混合可再生能源系统（HRES）的一些主要主题。然后，他们描述了一个面向对象的模型，它是这样一个系统的一个简单例子，一个微电网，面向设计一个分散的监控系统。该模型已使用AnyLogic实现。

着眼于模拟，我们回顾了混合可再生能源系统（HRES）的一些主要主题。然后，我们描述了一个基于代理的模型，它是一个简单的例子，用于设计一个分散的监控系统。该模型已使用AnyLogic实现。