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利用人工智能（AI）来增进福祉......
由于几项关键技术推动因素的整合，人工智能 (AI) 领域正经历一段快速发展时期。人工智能已经得到广泛应用，对工作和日常生活活动产生了重大影响。这一进程的持续可能会促进深刻的经济和社会变革。要实现人工智能的巨大好处，同时减轻不良影响，需要许多利益相关者做出明智的回应。不同的国家制度、经济、政治和文化条件将影响人工智能如何影响便利性、效率、个性化、隐私保护和公民监督。许多人预计，人工智能发展竞赛的赢家将在未来几十年在经济和地缘政治上占据主导地位，这可能会加剧各国之间的紧张局势。此外，面对可能恶意或有偏见地使用人工智能，各国面临着保护其公民及其利益——甚至自身政治稳定的压力。一方面，各国在人工智能开发和部署方面的不同压力和重点可能会导致世界各地区之间的分裂，从而威胁技术发展和合作。另一方面，某种程度的差异化可能会丰富全球人工智能生态系统，通过人工智能开发的分散化，刺激创新并引入竞争制衡。国际合作通常由政府间和非政府组织、私营部门倡议和学术研究人员精心策划，改善了共同福利，避免了其他技术领域的不良后果。因为人工智能很可能比其他新技术对我们的生活产生更根本的影响，
能源研究与社会科学
面对气候变化和相关的能源系统变化，越来越多的文献和对“四个 D”（脱碳、分散化、数字化和民主化）的普遍认可。然而，很少有定量研究分析公众对这些变化的看法。利用加拿大全国代表性调查（n = 941）的数据，本研究进行了省级和区域评估，以在空间上探索公众对通过开发我们所谓的本地智能电网（LSG）实现创新性本地能源系统变革的看法。通过描述性统计和 t 检验，我们试图回答三个主要问题：i）公众在多大程度上支持通过新的地方能源系统实现能源民主？ii）公众在参与方面有什么期望？和 iii）是什么促使公众参与？我们发现加拿大各地都普遍支持能源民主，但各省和地区的支持程度各不相同。加拿大人似乎希望参与能源民主运动，尽管我们发现他们更倾向于采取更被动的参与行动。此外，支持和参与意愿主要受到环境因素的推动，包括应对气候变化，社区和社会动机起着次要作用，其次是经济动机。这些发现是加拿大能源民主领域的首创，为致力于 LSG 实施的学者、政策制定者和从业者以及其他对社会技术创新和能源系统变革感兴趣的人提供了有用的见解。
走向点对点能源市场：概述
摘要 — 本研究重点关注电力市场，将现状与产消者增加分布式自发电能力的近期趋势进行比较。从电力分配网络固有的层次化当前结构与自发电的分布式和自组织性质之间的现有紧张关系出发，我们探讨了当前条件带来的局限性。首先，我们介绍了一种潜在的点对点 (P2P) 能源市场的多层架构，讨论了作为微电网一部分的本地生产和本地消费的基本方面。其次，我们分析了不同用户角色的后续变化，同时也分析了与电力生产分散化相关的一些激励模型。为了让读者全面了解，我们还仔细研究了能源交易的相关要素，例如智能合约和电网稳定性。第三，我们提供了一个典型的 P2P 结算示例，展示了前面分析的所有方面的作用。最后，我们回顾了该领域的相关活动，以展示现有项目的进展情况以及所涵盖的最重要的主题。由于这项工作正在进行中，许多悬而未决的问题仍未解决，将在研究的下一阶段得到解决。最后，通过提供参考模型作为进一步讨论和改进的基础，我们希望与不同的用户和广大社区进行对话，以期为未来的电力市场提供更公平、更环保的解决方案。索引术语——点对点分布式能源市场、能源自给微电网、分布式电力自发电、区块链、产消者、最终用户双边能源贸易。
可持续氢经济的流程和网络设计
本研究提出了一种优化氢供应链网络（HSCN）的综合方法，最初重点关注德克萨斯州，并可能扩展到全国和全球区域。利用混合整数非线性规划（MINLP），该研究分为两个不同的建模阶段：广泛的供应链建模和详细的枢纽特定分析。第一阶段确定最佳氢气枢纽位置，考虑县级氢气需求、可再生能源可用性和电网容量。它确定枢纽的数量和位置、县在这些枢纽内的参与程度以及制氢厂的最佳地点。第二阶段深入研究每个选定的枢纽，分析不同太阳能、风能和电网配置下的能源结构，确定特定生产和储存设施的规模，并根据能源可用性进行调度。迭代细化将详细的见解整合到更广泛的模型中，更新成本和配置以收敛到最佳供应链设计。该设计涵盖了宏观层面的网络配置，包括集中化与分散化战略、运输成本分析和碳足迹评估，以及微观层面的运营细节，如可再生能源贡献、设施规模和能源组合管理。该方法的稳健性使人们能够对氢气生产设施的选址进行战略性洞察，并与当地能源资源和供应链经济保持一致。这种适应性强的多尺度方法有助于在可持续氢能系统的发展中做出明智的决策，为不同能源格局中的政策改革和战略供应链发展提供路线图。
能源行业企业数字化：驱动因素
摘要：多年来，能源行业一直是信息和通信技术应用的先驱，近年来，由于第四次工业革命带来的转型，能源行业发生了巨大变化。在本文中，我们研究并分析了相关研究及其结果，以展示能源行业企业数字化三个选定方面的研究现状。本文阐明了影响能源行业公司数字化进程的各种驱动因素。它还概述了能源行业已经或即将实施的商业模式，这些商业模式得益于数字化为响应能源市场观察到的趋势而提供的机会。最后，它说明了与能源行业数字化各个方面相关的开放研究挑战和未来困境。本文采用批判性文献综述法撰写。它涵盖了大量最新和相关的文献，涉及上述三个主要研究领域。通过文献综述，我们确定了影响能源公司数字化的驱动因素，并区分了特定于该行业的驱动因素和与所有企业相关的驱动因素，这些驱动因素是工业 4.0 和工业 5.0 更普遍现象的一部分。我们还展示了文献中提出的基于数字化的商业模式创新如何通过商业模式赋予新能源生产者和消费者权力。我们还确定了能源公司数字化中最常见的挑战和困境，这些挑战和困境与分散化导致的能源市场不稳定风险、对能源部门员工能力的新要求、能源供应商和消费者之间互动的新文化以及能源系统中使用的数据的数字安全有关。
基于强化学习的先进配电系统中最优电源管理的智能控制策略：综述
摘要：在向能源网络分散化、数字化和脱碳转型的背景下，基于可再生能源的配电应用（如微电网、智能电网、智能建筑和电动汽车系统）中的智能能源管理变得越来越重要。可以说，通过引入智能技术（特别是人工智能），采用基于计算机的智能自主决策，可以克服许多挑战并利用这一转型带来的好处。与其他数值或软计算优化方法不同，基于人工智能的控制允许分散的电力单元协作做出最佳决策，以满足管理员的需求，而不仅仅是基于任务分工的原始分散。在智能方法中，强化学习是最相关和最成功的，尤其是在配电管理应用中。原因是它不需要精确的模型来获得与环境交互的优化解决方案。因此，我们始终需要对发展水平有一个清晰、最新的认识，尤其是在缺乏对这一至关重要的研究领域的最新全面详细评论的情况下。因此，本文满足了这一需求，并全面回顾了基于 RL 的最先进的成功和杰出的智能控制策略，以优化电力流和配电管理。其中，对新兴策略、基于 RL 多智能体的提案以及管理微型和智能电网（特别是储能）电力流的多智能体主要次级控制的文献进行了分类，并给予了广泛重视。结果，我们审查了 126 篇最相关、最新和非增量的论文，并将其归入相关类别。此外，我们还确定了每个选择的主要正面和负面特征。
算法组织的未来：分散自治组织（DAOS）的大规模分析
分散的自主组织（DAOS）类似于早期的在线社区，尤其是围绕开源项目的社区，并通过在区块链上“智能合约”中编码治理规则来为复杂的社会计算系统提供潜在的经验框架。DAO的关键功能是集体决策，通常是通过一系列建议进行的，其中成员使用治理令牌对组织事件进行投票，表示DAO内的相对影响。在短短几年内，Daos的部署飙升，总库库为245亿美元，而1110万个治理令牌持有人则截至2024年，持有人会共同管理13,000多名DAO的决策。在这项研究中，我们检查了100个Daos的操作动力学，例如Pleasrdao，Lexdao，Lootdao，乐观集体，UNISWAP等。通过对多样化的DAO类别和智能合约的大规模经验分析，并通过利用链（例如投票权）和离链数据来利用链子，我们研究了诸如投票能力，参与和DAO特征之类的因素，这些因素决定了结构化的水平，从而决定了管理结构的效率。因此，我们的研究强调了基层参与与DAO中较高的分散化的相互作用，而DAO内的投票能力的差异较低，与Gini Metrics始终如一地衡量，DAO中的投票能力与更高水平的分散水平相关。这些见解与政治学的关键主题紧密相符，例如决策中的权力分配和各种治理模型的影响。我们通过讨论对研究人员和从业人员的影响来结束，强调这些因素如何为新兴的民主治理体系的设计提供信息
财政权力下放的实施规则
提供服务，并希望“从下方开发”。如果有人主张财政权力下放，他们必须相信这个故事，因为这是主要论点。立即攻击面临新兴经济体面临的几个发展问题：收入动员，经济活动的创新，民选官员的问责制以及基层参与治理。财政权力下放的另一个优点是，可以通过扩大税收网络来增加收入动员。最不发达国家中的大多数政府服务都以增值税和所得税资助。出于行政原因，中央政府为这两项税收设定了很高的门槛。结果是，很大一部分经济（通常具有重大税收权）超出了税收网。统治政府对其税基的熟悉程度要比该中心更大，并且可以采取税收管理实践，以捕获其中一些“低于阈值”的税收税能力。许多国家的省和地方政府征收薪资，销售和财富税，其承保范围比中央政府销售和所得税更大。·最终，有一个论点，即财政分散化可能导致城市的规模分布更好。如果一个迫使城市提高自己的税收以支付边际服务的规定，那么城市移民将变得更加昂贵。这假定公共服务的单位成本随人口规模和城市化水平而上升。2尽管有优势，但并没有确切的证据表明，在过去的十年中，财政权力下放已“起飞”。基于IMF政府财务统计数据，这是唯一的广泛，可比较的数据源，人们可以观察到，在过去十年中，国家政府在发展中国家的支出份额在发展中国家的份额约为15％。
Bloc-511
•讨论区块链三元素和图灵完整区块链。•智能合约，DAPP和令牌学的概述。•深入了解替代性共识机制和以太坊的发展。会议5：分散财务（FAFI）•分析传统财务和介绍的限制。•探索DEFI的特征和技术堆栈。•在Defi中检查分散贷款，借贷和交换。会议6：钱包安全和交易•建立冷藏钱包的深入指南。•钱包管理的最佳安全实践。•执行交易的逐步指令。会议7：比特币的高级主题•分析区块链升级，社会共识和叉子。•探索多符号交易和比特币扩展。•对交易对手和液体网络等解决方案的简介。会议8：以太坊和可编程区块链中的高级主题•探索区块链三元素对以太坊的影响。•分析第1层和第2层解决方案，以进行可伸缩。•不同可伸缩性解决方案的比较研究。会议9：稳定的数字货币•检查Stablecoins作为解决加密货币限制的解决方案。•中央银行数字货币简介（CBDCS）及其设计。•分析CBDC的可编程性和财务影响。会议10：区块链和权力下放•重新评估过渡到分散系统的需求。•分散化AI和IoT益处的分析。•预测过渡的未来和过渡阶段。•区块链和全球问题中的权力下放的上下文化。会议11：区块链与指数技术的收敛•探索区块链与AI和IoT的集成。•讨论区块链在推动技术协同作用中的作用。会议12：与分散的应用程序互动
利用人工智能预测能源消耗
摘要：本文全面回顾了人工智能 (AI) 在工业 4.0 背景下的整合，强调了其对各个行业的变革性影响及其在可持续能源管理的能源消耗预测中的具体应用。从工业发展的历史视角开始，从自动化到当前的信息物理系统时代，这篇评论强调了人工智能在重塑制造流程中的关键作用。本文探讨了人工智能在能源领域的多种应用，特别是其在短期负荷预测、需求响应优化以及对太阳能和风能等可再生能源的准确预测方面的有效性。讨论了由于分散化和电网连接设备的激增而导致的电力系统日益复杂化，强调了人工智能促进的有效信息交换的重要性。此外，这篇评论深入探讨了用于能源预测的各种模型，包括监督学习模型、人工神经网络和深度学习模型。概述了人工智能在电力系统控制、管理、能源市场定价和政策建议中的实际应用，展示了其在优化能源效率和平衡电力生产和消费方面的潜力。人工智能在改善供需预测方面的作用的实际例子，例如谷歌子公司 DeepMind 增强了风力发电量预测，凸显了这些技术对现实世界的影响。然而，摘要也承认了现有的挑战，包括理论背景不足、实践专业知识不足和资金限制阻碍了人工智能在能源行业的广泛应用。总之，本文对人工智能在预测能源消耗方面的现状、挑战和潜力提供了宝贵的见解，为不同行业的可持续能源管理提供了路线图。