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World File Search System利用效率
太阳能季节性剩余能源利用系统的能量、火用和技术经济分析
建筑供暖项目导致大量的能源消耗和碳排放。尽管太阳能清洁且资源丰富，可用于建筑供暖，但它存在时间错配问题，即供暖季节和非供暖季节的能源需求和供应量相反。本文提出了一种能源管理策略，旨在通过供暖季节产热、非供暖季节利用太阳能余能发电，从而高效利用全年太阳能。结果证明，它能够满足目标区域的大部分空间供暖需求，并在非供暖季节提供额外的电力。全年太阳能有效利用时长提高到传统太阳能供暖项目的2.48倍，年热能储存效率为91.22%，表明太阳能可以在全年得到比季节性储存系统（<60%）更高的利用效率。此外，生命周期成本分析表明，该系统的单位能源成本（0.102 V / kWh）低于太阳能季节性储能系统。因此，通过这种能源管理策略可以解决太阳能供需不匹配问题，并有望在未来在全球范围内推广。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
混合可再生能源电网中电池存储系统的天气驱动优先充电
摘要 — 可再生能源融入电网通常受到其分散的基础设施的阻碍，由于能源生产的多变性和对天气条件的依赖，导致利用效率低下。电池存储系统虽然对于稳定能源供应至关重要，但也面临着诸如能源分配不均、加速电池退化和降低运营效率等挑战。本文提出了一种应对这些挑战的新解决方案，即开发一个大规模、互联的可再生能源网络，以优化能源存储和分配。拟议的系统包括战略性放置的电池存储设施，通过补偿可再生能源产出的波动来稳定能源生产。优先充电算法由实时天气预报和负载监控提供信息，可确保在不同条件下为最合适的电池系统充电。在每个存储设施内，次要优先充电算法通过根据健康状态 (SoH) 和充电状态 (SoC) 等关键参数对电池进行排序并决定对哪些电池进行充电，从而最大限度地减少电池退化。这种综合方法提高了电池存储系统的效率和使用寿命，提供了更可靠、更具弹性的可再生能源基础设施。 1
收到：2024年4月19日修订：2024年4月22日接受：2024年4月25日在线：2024年4月27日，摘要Urban农业正在以V
收到：2024年4月19日修订：2024年4月22日接受：2024年4月25日在线：2024年4月27日，摘要城市农业正在吸引人们在人口稠密城市中对粮食安全挑战和环境可持续性的可行解决方案。凭借其有限的土地和高城市化率，日本是采用创新农业实践的最前沿。垂直培养技术提供了一种有希望的方法，可以在最大程度地减少土地利用的同时最大化粮食生产。本研究旨在探索葡萄栽培技术对日本城市农业的影响。研究评估垂直农业如何提高粮食生产效率，降低环境影响并有助于可持续的城市发展。采用了一种混合方法方法，结合了定量和定性研究方法。通过在城市垂直农场，城市农民调查以及生产记录分析的现场实验中收集数据。测量了关键的绩效指标，例如作物产量，资源利用效率和环境影响。此外，对城市农业专家的访谈还提供了对葡萄栽培技术实际实施和利益的见解。发现与传统的城市农业方法相比，葡萄栽培技术可显着提高作物产量和资源利用效率。垂直农场的每平方米产量增加30％，用水量降低了50％。日本的城市农业革命具有verticulture技术。随着较低的温室气体排放和最少的土地利用，环境影响也降低了。调查回应和专家访谈强调了该技术支持粮食安全和可持续城市生活的潜力。Verticulture技术在日本提供了一种变革性的城市农业方法，从而提高了粮食生产效率和可持续性。作物产量，资源使用和环境影响的重大改善强调了垂直农业应对城市粮食安全挑战的潜力。建议进一步研究和投资葡萄栽培技术，以优化其实施并最大程度地提高其对城市发展的好处。关键字：城市农业，verticulture技术，垂直农业杂志https://journal.ypidathu.or.id/index.php/ijnis这是SA许可下的开放式访问文章https://creativecommons.org/compommons.org/compommons.org/complicense/complicense/by-sa/by-sa/4.0/. Haruka，H。（2024）。Techno Agriculturae研究研究，1（2），71-85。 https://doi.org/10.55849/agriculturae.v1i1.172出版：Yayasan Pedidikan Islam Daarut thuarut Thufulah简介
融合碳排放交易和绿色证书交易的虚拟电厂优化调度模型
大规模清洁能源的并网为清洁能源体系的建立提供了可能，如何提高清洁能源的利用效率以减少碳排放是亟待解决的问题。首先，分析了碳交易和绿证交易机制下的虚拟电厂（VPP）运营模式。其次，将碳交易机制和绿证交易机制融入到包括风电、光伏发电、燃气轮机和储能装置的VPP优化调度模型中，以VPP的净利润为优化目标，兼顾经济性和环保性。基于VPP是否参与碳交易和绿证交易，建立了3种方案并进行比较分析。此外，为应对可再生能源的波动性，对3种方案下4个典型日可再生能源出力场景的利用率进行了比较分析。针对该问题，本文提出了自归纳变分粒子群优化（SCV-PSO）算法。仿真结果表明,提出的VPP优化调度模型及求解算法能在保证经济性的前提下有效提高可再生能源利用率、减少碳排放,为今后电力系统低碳经济运行提供有益参考。
25年环境计划年度进度报告
•通过农业设备和技术基金授予860万英镑，用于1,350多个低排放泥浆散布机，帮助农民削减氨排放并提高营养利用效率。•英格兰所有5种主要空气污染物的排放量都在最新的15年中下降，为此，每年的国家 /地区级别的数据可供选择。•宣布将罚款和罚款的资金向污染我们河流和海洋的水公司投资，将投资于通过水修复基金会受益的计划中。•根据景观恢复计划将资金授予22个旨在恢复400英里河流并保护和增强263种的项目。•帮助确保新的全球生物多样性框架，包括在2030年之前至少保护世界海洋和土地的共同承诺。•通过洪水和沿海国防计划，更好地保护2022/23的26,000多个物业和将近60,000处物业（自2021年3月以来累积）。•通过英国海鲜基金会授予超过100个项目的2400万英镑，以支持协作研究和技术开发。
使用锂电池中的 Cu2O‐TiO2 光电阴极进行太阳能存储
将这两个设备共用一个电极进行组装在某些应用中会很有趣，在这些应用中，设备形状因素、便携性和能量生产和存储的分散性是比整体工艺效率更重要的特性。太阳能电化学储能 (SEES) 概念首次由 Hodes 于 1976 年提出 [1]，基于光电化学电池，使用 CdSe 作为光电极、S/S − 2 作为氧化还原电解质和 Ag 2 S/Ag 作为阳极。同时报道的太阳能水分解 [2] 和高级氧化过程 [3] 取代了太阳能电化学储能系统的先驱研究，它们取得了更有希望的结果，并且太阳能的利用效率更高。然而，由于社会政治对分散和可持续能源的要求以及电化学能源电源（特别是锂离子电池）和光伏电池（如染料敏化和钙钛矿太阳能电池）的技术进步，近十年来人们对这些研究的兴趣有所增加。尽管人们重新燃起兴趣，但基于插层离子电池的 SEES 系统研究仍然很少。在 21 世纪初期，SEES 系统基于染料敏化太阳能电池。在这些系统中，电解质含有氧化还原对 I 3
混合微电网的架构和概述
基于可再生能源的微电网是实现农村电气化的先行者，尤其是在印度这样的发展中国家。微电网是一种自给自足的独立电力系统，包括一个或多个发电源、一个能量存储系统、能源管理和负载。这样的系统可以连接到电网，也可以不连接到电网。需要基于可再生能源的微电网来满足农村和偏远地区的能源需求。并网系统主要建立在城市，很少覆盖村庄或偏远地区。在可以获得并网供电来弥补供电质量差的地区，供电时间有限，这阻碍了该地区的社会和经济发展。即使在电网相对强大的城市，负荷削减和供电质量差也会使电网变得不可靠。交流电网的局限性导致了对局部电力系统或微电网的需求，这些系统不局限于某个区域，成本低廉、可靠，有助于可持续发展，而不是破坏环境。基于可再生能源的微电网利用取之不尽、用之不竭的能源，这些能源资源丰富且免费。微电网可以利用效率超过 95% 的 DC-DC 电源转换器，减少对 AC/DC 转换器的需求。集中式交流电网面临严重的输电和配电损耗。以前，大多数负载都是交流电，例如
具有基因组信息和基于特质的能量预算模型的根际微生物组动力学的预测
土壤微生物组高度多样，为了改善其在生物地球化学模型中的表示，可以利用微生物基因组数据来推断关键功能性状。可以预测，可以预测，可以预测，可以预测，可以预测由基于理论的层次结构框架纳入基于理论的层次框架，可以预测由单个性状相互作用引起的新兴行为。在这里，我们将理论驱动的底物摄取动力学预测与基于基因组的基于基因组性状的动态能量预算模型相结合，以预测土壤细菌中新兴的寿命和权衡。应用于植物微生物组系统时，该模型准确地预测了与观察结果一致的不同底物练习策略，从而发现了微生物增长率和效率之间的资源依赖性权衡。例如，在以后的植物生长阶段受到有机酸的渗出剂的固有变慢的微生物，表现出增强的碳利用效率（产量），而无需牺牲生长速度（功率）。这种见解对将植物的根源碳保留在土壤中有影响，并突出了数据驱动的基于性状的基于性状的方法，以改善生物地球化学模型中的微生物代表。
V2X切片网络的基于Q学习的增强资源共享机制
摘要。网络切片已成为一种变革性技术，它提供了与在同一基础中具有不同服务质量（QOS）要求的多种服务共存的可能性。车辆到全能（V2X）网络的主要挑战在于开发有效的资源管理方法。此操作应在优化资源的使用和在切片之间保持隔离之间提供足够的平衡。网络切片环境中使用的基准方法之一是严格的切片，这将整个资源池的固定比例分配给每个切片的整个寿命。但是，这种限制之一是资源利用效率低下，因为每个切片在其一生中可能不会100％利用其资源。在本文中，我们提出了一种基于深入增强Q-学习（基于QDRL的资源共享）的灵活资源共享机制。当系统中有一个超载切片时，在保持高隔离的同时，这种机制会触发切片之间的分享。实验结果表明，我们的解决方案在改善资源利用率和最小化新调用的阻塞概率和移交掉落概率方面有效。
填补空白：探索生成式人工智能以增强异构移动边缘设备的联邦学习
摘要 — 由于边缘设备的数据和资源异构性，在移动边缘网络上进行分布式人工智能 (AI) 模型训练面临重大挑战。前者阻碍了全局模型的收敛速度，而后者降低了设备的资源利用效率。在本文中，我们提出了一种生成式 AI 赋能的联邦学习来应对这些挑战，它利用了填充本地数据缺失部分 (FIMI) 的思想。具体而言，FIMI 可以被视为一种资源感知的数据增强方法，可在确保高效的 FL 训练的同时有效缓解数据异构性。我们首先量化训练数据量和学习性能之间的关系。然后，我们研究 FIMI 优化问题，目标是在所需学习性能约束下最小化设备端总体能耗。利用基于分解的分析和交叉熵搜索方法得出解决方案，其中为每个设备分配合适的 AI 合成数据和资源利用策略。实验结果表明，与现有方法相比，FIMI 可以节省高达 50% 的设备端能量，以达到目标全局测试精度。同时，FIMI 可以显著提高非独立同分布 (non-IID) 数据下的收敛全局精度。