今年的大型能源峰会的标题为“在当地能源和气候变化中采取行动的刺激”。自上权以来,工党政府已经发出了一些重要的活动提示,并且重点关注能源和气候变化议程已将该主题进一步提高了政治旗杆。关于陆上风项目的快速公告和决策,计划变更,目标和拟议立法的讨论似乎令人鼓舞。这些提示可以为地方当局官员和议员的工作带来重新活力,并承担有关能量和气候变化的责任。随着许多人在管理这些责任方面变得更有经验,因此挑战的性质和规模变得更加清晰。不同的理事会当然处于旅程的不同阶段,但事实仍然是,从地方政府的教训,案例研究和最佳实践方面,没有替代该部门的知识。共享和学习是APSE所做的工作的中心,也是本次活动的核心。
摘要:能源社区是终端用户在以消费者为中心的背景下积极参与能源转型的关键推动因素。本文重点关注现有能源社区的扩展,这些社区可能需要在众多候选人中选择新成员。选择基于启发式方法,以提高可解释性,并从终端用户的角度促进透明的选择过程。通过精确的基于优化的能源管理策略进一步验证了所提出的方法。成员选择以迭代过程进行,其中最佳潜在候选人被添加为能源社区的新成员,然后在连续迭代中运行相同的过程。对一个由六所房屋和九名潜在候选人组成的真实社区进行了整整一个月的模拟。所提出的基于规则的方法在两个调查指标的候选人之间获得了相似的排名,并返回与更准确的优化相同的结果。此外,结果还提示了如何确定安装新资产的最佳位置(即成员),这些新资产可以对能源社区做出最大贡献,因为它可以提升候选人为社区带来的价值。从这个意义上来说,所提出的方法还可以作为投资决策支持工具以及能源社区居民的选择策略。
Law360(2025 年 1 月 1 日,美国东部时间上午 8:01)——当选总统唐纳德·特朗普重返白宫以及共和党即将控制国会预示着其能源政策将发生重大转变,从重点推广清洁能源和应对气候变化,转向重新推动对化石燃料的依赖。新的一年将看到人们试图废除拜登总统的气候变化法规和他签署的气候变化立法《通胀降低法案》,同时为增加石油和天然气开发铺平道路。以下是能源行业今年应密切关注的关键立法和监管举措:《通胀降低法案》的不确定未来特朗普誓言要全部或部分废除具有里程碑意义的气候变化法案,该法案已在清洁能源和脱碳技术上投入了数千亿美元,而且他拥有共和党控制的国会来帮助他实施这一议程。专家表示,完全废除 IRA 的可能性极小,尤其是越来越多的共和党人公开反对这一前景,因为他们所在的州或地区正以新项目或制造设施的形式从该法律中受益。“这将根据具体情况进行,而不是大规模地进行,而且红州共和党人将强烈反对这些投资已经发生并已在其社区宣布的投资,”Foley & Lardner LLP 联邦公共事务业务联席主席、前加州众议员 Dennis Cardoza 表示。律师表示,电动汽车税收抵免和美国能源部任何未动用的拨款是两个明显的废除目标。削减 IRA 的另一种方法是重写其税收抵免的资格指南,或缩短其可用时间。“IRA 抵免的构建方式是,它们会在很多年后才会到期,”Gibson Dunn & Crutcher LLP 税务合伙人 Matt Donnelly 表示。 “人们很容易看出,人们通过拨号来创造收入,并提前取消税收抵免。”诺顿罗氏富布赖特美国项目业务的联合负责人基思·马丁 (Keith Martin) 表示,税收抵免指导
2024 年 3 月 4 日发布的简式基本招股说明书和 2024 年 3 月 5 日发布的招股说明书补充文件定价补充文件第 4591 号。没有任何证券监管机构对这些证券发表意见,声称有其他意见是违法的。本定价补充文件连同 2024 年 3 月 4 日发布的简式基本招股说明书和与其相关的 2024 年 3 月 5 日发布的招股说明书补充文件(经修订或补充)以及通过引用纳入该招股说明书的每份文件,仅在可合法出售这些证券的司法管辖区内公开发行这些证券,并且只能由获准出售此类证券的人士在司法管辖区内公开发行。根据本文件发行的证券未根据经修订的 1933 年美国证券法进行登记,也不会根据该法进行登记,并且除某些例外情况外,不得在美国或为美国人士的账户或利益直接或间接提供、出售或交付。
免责声明 Renewable Newstead (RN) 委托编写本报告,旨在告知政府、社区和更广泛的能源行业,一个社区需要具备哪些条件才能引领小型太阳能发电场的发展。本报告反映了 Renewable Newstead 在开发该项目方面的观点和经验。它不反映 DEECA 或任何其他合作伙伴或利益相关者的政策。任何对特定公司、产品或服务的提及并不构成 Renewable Newstead 的认可或推荐。本报告仅供参考,不构成专业建议。尽管我们已尽一切努力确保此处提供的信息的准确性和可靠性,但我们对本报告所含内容的完整性、准确性、可靠性、适用性或可用性不作任何明示或暗示的陈述或保证。您对此类信息的任何依赖均由您自行承担风险。
劳动力和 4000 亿加元的散装系统投资。安大略省政府对此作出了回应,制定了“清洁能源未来:推动安大略省增长”计划,承诺获取经济增长和提高电气化所需的电力资源。相关行动包括推进重大项目和采购,包括在休伦湖畔建设新核电站、加拿大首个电网规模小型模块化核反应堆 (SMR)、在达灵顿建设另外三座小型模块化反应堆、耗资 3.42 亿加元的能效扩建项目、加拿大历史上最大规模的储能采购,以及对输电系统的新投资,以满足日益增长的电力需求。上述举措旨在确保安大略省能够保持并巩固其清洁电力优势,帮助满足企业在未来 30 年内寻求的经济增长和电气化需求。
在 TG-001-2020 号命令中,加拿大能源监管机构 (CER) 指示 NGTL 从 2020 年开始在 NGTL 年度计划附录 4 中提供更多信息。1 此信息已包含在 2023 年 NGTL 年度计划中,该计划附于本信中。
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B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4,6,7]。因此,由于人口寿命增加的相关性,CF的连续测量可以被视为生命体征,因此,这应该是公共卫生的优先事项[8];但是,CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF,作为在心肺运动测试(CPET)期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺,心血管和代谢系统分别捕获,运输和利用氧气的最大容量,该系统直接受CF的影响[13,14]。但是,CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17],并且很少用作一般人群中的预防工具。因此,在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供,并且无法连续获得。因此,考虑到执行CPET的困难,但是鉴于评估心血管健身的高临床价值,需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动(ADL)的活动期间,如果在实验室外部进行的所有人口(ADL)[18],这些方法可能更现实,无障碍和可供所有人口访问。最近,在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性,从而允许将来使用该技术来预测NCD,尤其是心血管疾病[6,7]。此外,越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用,尤其是在心脏呼吸型领域[19,20]。实际上,来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息,可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而,尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力,但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据,尤其是在糖尿病,慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外,了解这些模型如何通过机器学习算法训练,可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性,基于从可穿戴技术获得的功能[25],纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26],因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中,我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知,可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用,例如随机森林回归,神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21,25]。因此,理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用,近似这些复杂算法的解释能力,即我们在使用简单的方法中所体验的内容,例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明(SHAP)是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法,该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26,28]。其使用的主要动机依赖于(1)其成为模型不可知论的能力(即,与任何模型相关的解释方法,以提取有关预测过程的额外信息'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络,这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时,最小化能耗是一个重要的考虑因素,因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中,我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法,该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ,时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限,\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限; n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数,我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到,存在一些图族,对于这些图族,我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优,因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题,即为网络中的每个节点分配一个邻居,以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里,一个关键目标是最小化最大负载,定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法,该算法确定一个邻居分配,其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
