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灵活的绿色氢：经济利益而没有增加电力部门的排放
4请注意，相关欧盟法规的当前草案需要同时规则的两个例外：在5年的过渡期间允许每月平衡，当价格低于一定门槛时，允许购买网格。但是，本文从这些详细规则中摘要，并着重于“理想”同时标准的效果。5此转换效率以及对氢在本文档中的能量含量的所有参考是指氢的较低加热值（33.3 kWh H2 /kg H2）。
突破方法产生灵活的钻石膜
Zhiqin Chu受到启发，使用粘性胶带通过单层石墨烯发现故事从硅表面上删除钻石胶片。Konstantin Novoselov和Andre Geim赢得了2010年诺贝尔物理奖，因为您可以使用粘性胶带从石墨（铅笔线索中的材料）剥离一层石墨烯。
RINALDI，Arthur 等人。什么增加了更多的灵活性？储能、需求侧的能源系统分析
本文使用能源系统建模比较了各种灵活性选项，以支持整个能源转型过程中的可再生能源整合。我们分析了新的灵活性资产，例如电力存储、热泵、现有湿式电器的需求侧响应、生活热水电锅炉和配电网扩建，以及电器和建筑改造中的节能措施。我们提出了一个开源部门耦合模型（GRIMSEL-FLEX），以从社会规划者的角度最大限度地降低瑞士电力和住宅供暖供应的能源系统总成本，包括各种类型的消费者和城市环境。我们在各种灵活性选项中找到了相关的反馈机制。首先，电锅炉比湿式电器的需求侧响应具有更大的灵活性潜力，因为到 2050 年，它们可以将存储投资减少 26% 以上（需求侧响应仅为 12%）。其次，如果热泵取代所有化石燃料供暖，则需要多 34% 的电力存储，而要完全取代所有供暖系统，则需要多 80% 的电力存储。第三，我们发现热泵、电锅炉和湿式电器的运行时间从夜间转移到中午，从而导致光伏发电部署规模扩大（住宅部门为 22%–66%）。最后，热泵部署带来的电力存储容量高度依赖于改造率。每年 1% 的改造率可以避免 86% 的存储投资，而每年 2% 的高改造率可以抵消这一投资。
考虑第三级建筑间接灵活性的固定电池存储优化规模：电动汽车社区用例
本文提出了一种方法，该方法将建筑物中可用的间接灵活性（电动汽车充电）考虑在内，用于确定固定电池存储系统（直接灵活性）的规模。对来自 Predis-MHI 平台（一个生活实验室）的数据应用了线性规划方法，从而优化了电动汽车的日常充电以及拟议电池的充电和放电计划，同时确定了电池容量。我们的结果表明，基于参考基准情况的自耗百分比增加，与不考虑间接灵活性的方法相比，可以将所需的电池容量减少高达 100%。虽然相关，但本文提出的定型方法假设了最佳的人类行为，这通常很难实现。我们提出的方法可以进行调整并用于确定住宅和商业/公共建筑的直接灵活性。
行为灵活性与猕猴额叶皮质网络结构和功能的变化有关 Sallet, J.; Noon
1 威康综合神经影像中心，牛津大学实验心理学系，英国牛津，2 里昂大学，里昂第一大学，法国国家健康与医学研究院，干细胞与脑研究所 U1208，法国布隆，3 威康综合神经影像中心，脑功能磁共振成像中心 (FMRIB)，牛津大学临床神经科学系纳菲尔德，约翰拉德克利夫医院，英国牛津，4 国家心理健康研究所，马格努森临床中心，美国马里兰州贝塞斯达，5 麦戈文脑研究所和麻省理工学院脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥，6 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津，7 奥托冯格里克大学，德国马格德堡，8 莱布尼茨研究所fuèr 神经生物学，马格德堡，德国，9 Donders 脑、认知和行为研究所，奈梅亨拉德堡德大学，奈梅亨，荷兰
可再生能源市场供暖灵活用电
使用电力供暖有助于脱碳，并为整合可变可再生能源提供灵活性。我们使用开源电力行业模型分析了德国 2030 年情景中的电储热器的情况。我们发现，灵活的电加热器通常会增加低可变成本的发电技术的使用，而这些技术不一定是可再生能源。然而，使传统的夜间储热器在时间上更加灵活只能带来中等程度的好处，因为在供暖季节白天的可再生能源供应有限。因此，相应的投资成本必须非常低才能实现总系统成本效益。由于储热器仅具有短期储热功能，因此它们也无法协调冬季热量需求的季节性不匹配和夏季可再生能源供应量高的问题。未来的研究应评估长期储热的好处。
守门员还是角球手？神经科学家揭示大脑如何做出灵活决定
根据行为背景，不同的行为会导致不同的决策。足球比赛中的点球就是一个例子：球员可以选择球门的空角作为目标，也可以直接瞄准守门员，希望守门员跳到一边。这两种决策都是基于对守门员位置的相同感知，但会导致完全不同的行动。
引用 (APA)：Wittchen, KB、Jensen, OM、Real, JP 和 Madsen, H. (2020)。D 地区热存储容量和智能电网灵活性分析
本文描述了典型的丹麦独立式单户住宅在由单独的热泵供热的情况下，在电网中提供热容量和灵活性的能力的理论分析。已经建立了一组原型房屋模型，用于通过 BSim 中的动态模拟分析它们随时间转移能源使用的能力（Wittchen 等人，2000-2019 年）。建立原型是为了分析不同时期建造的单户住宅，这些时期通常与建筑法规或建筑传统的变化有关。最后，原型建模的结果被缩放到位于区域供热区以外的丹麦单户住宅总数，以估计这些房屋未来的热容量。分析表明，高峰时段内高达 99% 的空间供暖能源需求可以转移到高峰时段之外，对室内温度的影响可以接受。本文描述了模拟方法和不同原型房屋的结果，以及全国范围内的热存储潜力的上调。此外，本文还描述了基于峰值响应和价格信号响应的选定房屋的灵活性研究。
量化电力系统灵活性提供
在电力系统中，灵活性可以定义为应对发电和需求的各种能力和不确定性的能力。正在进行的能源转移会影响需要多少灵活性，但也应该提供谁提供：一些现有的解决方案正在逐步淘汰，而New Solutions的整个业务模型则基于提供灵活性（例如存储或需求响应）。为了凝结信息和合理化的辩论，已经提出了大量的方法来量化灵活性的各个方面。本文根据他们试图解决的问题来审查和分类。我们提出了一对新型工具来量化功能相对探索的方面：谁在提供它。这些基于频谱分析的工具分别量化了年度，每周和每日时间标准的灵活性。通过几个示例应用程序来证明工具的效果和多功能性，分析了具有对比特征的几个地理位置，分析了历史和前瞻性功率系统。所提出的工具对容量扩展计划者特别有价值，可以随着新解决方案的引入，或者随着碳税，发电和互连能力的发展而量化不受欢迎的规定。