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数据中心在维持电网稳定方面的作用
无论位于何处，电网频率都需要保持在恒定值 - 只允许与此值有微小偏差（在大多数国家，通常只有 0.01-0.02%）。任何超出此范围的波动都意味着有停电的威胁。这就是电网平衡技术发挥作用的地方。它提供了在高峰需求时获取存储能量的方法，从而维持最佳频率。通过利用连接到电网的大型电池组中存储的能量，可以保持最佳频率值。此外，当可再生能源发电站点的输入过剩时，可以对这些电池进行充电。然后，当电网需求增加时，可以释放存储的能量。电网平衡活动所必需的基本要素是获得大型储能储备。数据中心运营商通常拥有丰富的储能容量，但这些容量往往未得到充分利用。这就是为什么在某些地方，他们现在开始研究如何利用这些容量。由于已在不间断电源 (UPS) 系统上投入大量资金，因此可以将数据中心站点的组成电池单元分配给电网平衡。这样一来，运营商将能够创造一些额外收入来抵消部分运营成本。
环状肽抑制剂稳定GQ/11异三聚体
异三聚体G蛋白在细胞信号传导中起着核心作用，充当可切换的分子调节剂。因此，控制G蛋白活性的药理剂对于促进我们对该信号转导系统的理解至关重要。天然二肽FR900359（FR）和YM-254890（YM）是两个高度特异性且广泛使用的异三聚体GQ/11蛋白的抑制剂。传统上，这些化合物通过防止GTPase和Gα亚基的α-螺旋结构域的分离来抑制GDP解离。在这项工作中，我们确定了与异源三聚体G11结合的FR和YM的高分辨率晶体结构，并用它们来解释它们有效抑制G蛋白信号传导的分子基础。值得注意的是，我们的数据表明，FR和YM也充当Gα和Gβ亚基之间界面的稳定剂，充当稳定整个异质三聚体的“分子粘合剂”。我们的结果揭示了未识别的机械特征，这些特征解释了活细胞中FR和YM如何有效地钝化GQ/11信号传导。
理解科学：抽水蓄能水力发电
为什么 PSH 在向更多可再生能源过渡过程中如此重要？为了实现气候目标，世界各国政府都在从化石燃料转向可再生能源。但是，风能和太阳能等可再生发电技术对电网运营商构成了挑战，因为它们依赖天气，而且电力供应是间歇性的。例如，风力发电场在 2020 年占英国总发电量的近四分之一。然而，在某些日子里，风能满足了该国不到 10% 的电力需求。不断变化的天气模式和极端天气事件，以及长时间的无风或日照减少，对电网稳定性构成了进一步的威胁。当可再生能源产量下降时，电网运营商大多会转向燃气发电站来填补缺口。但从长远来看，依靠天然气等化石燃料来平衡电网将损害到 2050 年实现净零排放的努力。抽水蓄能水电设施充当巨大的“水电池”，是一种灵活、经济有效的大规模储存可再生能源产生的多余能源的方式。
一种为残疾人开发可访问的在线严重游戏的方法：案例研究
摘要：用作教学工具的视频游戏称为严重游戏。但是，在严重游戏的设计中通常不考虑一个重要因素 - 包括残疾人。只有当可访问性扮演着所有人的重要作用时，才能达到包含。另一方面，新趋势导致教室中使用了不同的智能设备。这些设备还允许使用诸如严肃游戏之类的应用程序来支持人们的学习过程。尽管如此，这些应用程序通常不是多平台，通常不考虑残疾人的可及性功能。本文提出了一种开发可访问的在线严重游戏的方法，这些游戏将残疾人视为潜在用户。该方法应用于在线认真游戏的案例研究中，该游戏以有趣而有趣的方式教授计算机的体系结构。该方法还介绍并描述了一些指南，以改善在线残疾人的严重游戏可及性。最后，与一些用户一起进行了测试，以收集有关在线严重游戏以及包括可访问性功能的信息。这项研究对考虑残疾人的学习工具的开发具有重要意义。
威斯康星大学
海上风电。然而，目前它还不是一个完全商业化的解决方案，因为它仍处于测试阶段。UW-CAES 的特点是除了创新元素之外，其组件与传统 CAES 相同：热能储存 (TES) 和水下空气储存。前者允许避免采用燃烧系统在膨胀前加热空气，而是通过适当的热流体回收最后一个压缩阶段出口处的空气热量。水下空气储存允许系统在等压条件下工作，利用周围水的静水压力。这使涡轮机能够在其设计压力下运行，因此该压力受储存深度控制。在 UW-CAES 中，元素的几个相对位置是可能的，但在这项工作中，我们选择将转换单元和 TES 定位在大陆上。因此，一个重要的元素是连接空气储存和机械的管道。联合工厂利用 UW-CAES 来恢复风电场造成的过剩生产。当可再生能源发电厂的发电量达到峰值，而电网饱和时，多余的能源将为压缩机提供动力。压缩机对空气加压，然后将其送入水下蓄能器。
神经潜在对齐器：用于学习复杂、自然神经数据表征的交叉试验对齐
理解复杂人类行为的神经实现是神经科学的主要目标之一。为此，找到神经数据的真实表示至关重要，但由于行为高度复杂且信号信噪比 (SNR) 较低，这一点具有挑战性。在这里，我们提出了一种新颖的无监督学习框架——神经潜在对齐器 (NLA)，以找到复杂行为的受良好约束、与行为相关的神经表示。关键思想是在重复试验中对齐表示以学习跨试验一致的信息。此外，我们提出了一种新颖的、完全可微的时间扭曲模型 (TWM) 来解决试验的时间错位。当应用于自然说话的颅内皮层电图 (ECoG) 时，我们的模型比基线模型学习到了更好的解码行为表示，尤其是在低维空间中。通过测量对齐试验之间的行为一致性，TWM 得到了实证验证。与基线相比，所提出的框架学习了更多的跨试验一致性表示，并且当可视化时，流形揭示了跨试验的共享神经轨迹。
套利与产能巩固与日俱增……
摘要 — 混合光伏电站 (HPP) 将光伏 (PV) 电站与电池储能系统 (BESS) 结合在一起，美国能源部认为这是朝着可再生能源发电厂未来迈出的有希望的一步。当可再生能源渗透率达到相当高的水平时，混合光伏电站可以作为可控热电厂参与未来电力市场的竞标。本研究提出了一种 HPP 的竞标和 BESS 调度模型。稳健优化 (RO) 技术已被用来识别竞标过程中不确定性的最坏情况。为了解决单级 RO 过于保守的问题，我们通过两级 RO 公式将 BESS 套利计划和 PV 容量固定分离。通过比较单级 RO 和两级 RO 的输出，两级 RO 以更积极的方式进行竞标和调度，从而增加了 HPP 的收入。此外，我们的模型还考虑了发电不足的惩罚，以便可以根据潜在的发电不足惩罚调整日前竞价决策和套利计划。由于所提出的模型是非凸的并且包含多个阶段，因此将列和约束生成 (C&CG) 算法应用于该模型作为解决方案。与案例研究中最先进的单阶段竞价方法相比，所提出的模型表现出更好的经济性能。
使用泵送 - 氢和二氧化碳跨临界循环的长期储能的参数研究
摘要：紧急能源转换需要在世界能量组合中更好地渗透可再生能源。可再生能源的间歇性需要使用长期存储。目前的系统在衬里的岩石洞穴或空中加压容器中使用水位，作为压缩机的虚拟活塞和扩张器在二氧化碳热泵周期（HPC）中的功能以及有机跨威奇周期（OTC）。在不可渗透的膜中，二氧化碳被压缩和扩展，通过填充和排空泵送的氢水。二氧化碳用两个大气热存储坑交换热量。当需要电力时，当可再生能源可用并被OTC释放时，HPC充电热流体和冰坑。建立了一个数值模型，以复制系统的损失并计算其往返效率（RTE）。随后的参数研究突出了用于大小和优化的关键参数。预期的RTE约为70％，该CO 2 PHE（泵送式电动电力存储）以及PTE（抽水热量储能）可以通过允许间歇性可再生能源的效率存储以及与地区供暖和冷却网络的整合（以及CIES CIES CIES和CITY coity corcient and Cermuty of Future of Fureture of Future of Future of Future of Future of future future。
超维计算的自适应模型位宽
摘要 — 受大脑启发的超维 (HD) 计算是一种模拟高维空间中神经元活动的新型计算范式。HD 计算的第一步是将每个数据点映射到高维空间（例如 10,000）。这带来了几个问题。例如，数据量可能会激增，所有后续操作都需要在 D = 10,000 维中并行执行。先前的工作通过模型量化缓解了这个问题。然后可以将 HV 存储在比原始数据更小的空间中，并且可以使用较低位宽的操作来节省能源。然而，先前的工作将所有样本量化为相同的位宽。我们提出了 AdaptBit-HD，一种用于加速 HD 计算的自适应模型位宽架构。当可以使用更少的位来找到正确的类时，AdaptBit-HD 一次一位地对量化模型的位进行操作以节省能源。借助 AdaptBit-HD，我们可以在必要时利用所有位来实现高精度，并在设计对输出有信心时终止较低位的执行，从而实现高能效。我们还为 AdaptBit-HD 设计了一个端到端 FPGA 加速器。与 16 位模型相比，AdaptBit-HD 的能效提高了 14 倍；与二进制模型相比，AdaptBit-HD 的精度提高了 1.1%，与 16 位模型的精度相当。这表明 AdaptBit-HD 能够实现全精度模型的精度，同时具有二进制模型的能效。
强化学习在能源存储套利中的应用
电力系统脱碳需要将可再生能源引入能源供应结构。然而，供应结构中的间歇性能源使平衡能源供需更具挑战性。当可再生能源产生的能源超过需求时，储能系统可以储存能源，当发电量不足时提供能源，从而平衡供需。然而，在操作电池时不考虑退化会大大缩短电池的使用寿命并增加与退化相关的成本。现有的优化技术在确定最佳电池操作策略时会考虑退化，这既需要大量计算又耗时。强化学习等机器学习技术可以开发出以毫秒为单位计算行动策略并考虑复杂系统动态的模型。在本文中，我们考虑了电池操作的能源套利问题。我们探索使用强化学习来确定考虑退化的套利策略。我们将强化学习学到的策略与由高级混合整数线性规划 (MILP) 模型确定的 NYISO 2013 日前电价数据的最佳策略进行了比较。我们表明，考虑到强化学习，学习到的策略与 MILP 确定的退化策略的行为相当。然后，我们介绍了一个案例研究，该案例研究使用强化学习来确定 PJM 2019 实时电价数据的套利策略，我们发现在能源套利的情况下，使用强化学习进行实时电池操作是有前景的。