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零碳能源区开发的新型能源系统设计工作流程
全球城市人口不断增长，导致温室气体 (GHG) 排放量增加，并给电网带来压力，以满足日益增长的需求。在城市设计的早期阶段，优化城市形态和建筑物理特性可以减少能源需求。使用可再生能源进行本地发电也是减少排放和提高电网可靠性的可行选择。尽管如此，城市建筑设计策略的能源模拟和环境影响评估通常要到执行规划阶段才会进行。为了解决这一研究空白，开发了一个用于设计零碳区能源系统的新框架。该框架将城市建筑能源模型与城市能源系统模型相结合。动态预测供暖和制冷需求以及根据计算出的需求自动调整不同能源系统配置是该框架的主要功能。该框架的可行性已在蒙特利尔城市地区的案例研究中进行了测试，以设计和比较两种不同的可再生能源系统，包括光伏板 (PV)、空气源和地源热泵。案例研究结果表明，城市建筑能耗模型可以成功预测多个时空分辨率下的供暖和制冷需求，而城市能源系统模型为实现零碳或正能源区提供了系统解决方案。
活力
太阳能和风能渗透率的提高会降低发电系统的可靠性。这可以通过低碳可调度水电和基载生物质发电厂等方式缓解。然而，这些能源的长期供应潜力往往不确定，而生物质也可用于生物燃料生产。本研究的目的是使用能源模型和电力系统模型之间的软链接，以巴西为例，评估生物质和水电的不确定供应潜力、跨部门竞争和 2050 年低碳电力系统可靠性之间的相互作用。即使在水电供应潜力较低的情况下，水电也可以充当太阳能和风能的平衡剂。当可用的生物质较少时，低碳交通更多地使用电动汽车而不是乙醇汽车，从而导致为电池充电的电力负荷增加。充电策略决定了高峰负荷是在通勤后大幅增加还是在非高峰时段降低。这表明，在高时间分辨率电力系统模型之间建立软链接以评估可靠性，以及在最低成本优化模型之间建立软链接以评估低碳电力系统的资源可用性和跨部门竞争之间的相互作用非常重要。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
金丝雀/伊比利亚上升流域的气候变化
摘要Canary/Iberia地区（CIR）是加那利河流上升流系统的一部分，以其沿海生产率和通过上升沿海沿海水域的近海运输而富含贫营养的开阔海洋而闻名。鉴于其重要的生态和社会经济重要性，必须评估气候变化对该领域的影响至关重要。因此，这项研究的目的是使用由RCP8.5方案下的地球系统模型MPI-ESM-LR驱动的高分辨率区域气候系统模型分析CIR上的气候变化信号。该建模系统介绍了一个区域大气模型，该模型与全球海洋模型相结合，并在CIR中提供了足够的水平分辨率，以检查上升流利的风和海洋分层的作用，这是将来的关键因素。CIR在RCP8.5场景下对气候变化的响应表现出明显的纬度和季节性变异性，海洋分层和风模式将扮演互补和竞争角色。海洋分层将从本世纪末从直布罗陀的海峡到朱比角增加，从而削弱了整年的沿海上升流。分层的增加与北大西洋表面层的清新有关。然而，风模式的修改将在冬季最南端的CIR最南端和夏季伊比利亚半岛北部的源水深变化中起主要作用。风模式的变化与冬季的亚速尔群岛的强化以及夏季的伊比利亚热较低的加深有关。
基于模型的系统工程 (MBSE) 方法开发人工智能物料清单 (AIBOM)，用于 AI 系统合规性验证
• 一种系统工程方法，侧重于创建和利用领域模型作为工程师之间信息交换的主要手段，而不是基于文档的信息交换。 • 最近，重点还开始涵盖与计算机模拟实验中的模型执行相关的方面，进一步克服了系统模型规范与相应模拟软件之间的差距。 • 作为这种演变的反映，“基于建模和模拟的系统工程 (M&SBSE)”这一术语也与“MBSE”一起开始使用，强调了该方法的范围和能力的扩大。
NASA 的数字孪生和生活模型
NASA ESTO 先进信息系统技术 (AIST) 地球系统数字孪生 (ESDT) 推进 • 地球系统状态和时间演化的交互式集成多领域、多尺度数字复制品。它动态集成： • 相关的地球系统模型和模拟； • 其他相关模型（例如与世界基础设施相关的模型）； • 连续和及时（包括近实时和直接读出）观测（例如太空、空中、地面、空中/水下、物联网 (IoT)、社会经济）； • 长期记录； • 分析和人工智能工具。
利用人工智能（AI）优化电气自动化控制
针对当前电气工程面临的问题，设计了基于人工智能技术的控制系统。本文提出了基于人工智能算法的电气自动化控制系统模型，通过实现基于人工智能算法的控制方法，对控制参数进行优化。研究结果表明，在20%负荷干扰和2.1 Hz频率干扰下，系统控制下的汽轮机最高故障率为0.02，表明系统具有良好的抗干扰能力。因此，利用人工智能算法进行电气化自主控制可以大大提高控制反应时间，降低成本，提高生产效率。
Qinglei Cao
1。Sameh Abdulah，Allison H. Baker，George Bosilca，Qinglei Cao，Stefano Castruccio，Marc G. Genton，David E. Keyes，Zubair Khalid，Hatem Ltaief，Yan Song，Yan Song，Georgiy L. Stenchikov和Ying Sun.使用Exascale气候模拟器来增强地球系统模型输出并节省其存储空间。国际高性能计算，网络，存储和分析会议（SC，ACM Gordon Bell气候建模奖），2024 [PDF]
SoftwareX highRES-Europe：高空间和时间...
高空间和时间分辨率电力系统模型 highRES 用于为英国和欧洲设计具有成本效益、灵活性和天气适应性的电力系统。该模型专门用于分析高比例可变可再生能源的影响并探索整合/灵活性选项。随着可再生能源在发电中的比例增加，电力需求和供应之间的不平衡将日益加剧。highRES 是一种高分辨率电力系统模型，它同时考虑基础设施规划（投资）和运营（调度）决策，以确定最具成本效益的策略来应对不断增长的间歇性可再生能源份额。它通过比较和权衡将可再生能源整合到系统中的潜在选项来实现这一点，包括扩展输电网、与其他国家互联、建设灵活发电（例如燃气发电站）、可再生能源削减和能源储存。highRES 以 GAMS 编写，其目标是在一系列单元和系统约束下，最大限度地减少电力系统投资和运营成本以满足每小时需求。它可以根据研究问题的要求、二氧化碳排放量以及各种储能方案的技术特性，对热发电机的各种技术特性（例如爬坡限制、最低稳定发电量、启动成本、最小启动和停机时间）进行建模。输电网使用线性传输模型表示。© 2022 由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
一种支持澳大利亚自然修复的生态知识系统 - 事实书2024年10月
•生态系统模型：状态和过渡模型（STM）用于综合有关不同生态系统类型的动态和恢复选项的知识。它们可以用于项目计划中，以识别当前的生态系统状态和状况。这些范围可能从高度修改状态较低的状态到状态很高的“参考”状态。STM还描述了通过恢复结构，功能和组成来改善生态系统条件所需的动作。咨询了一系列专家，以提供建议，知识和数据，以创建反映区域生态系统动态的STM。•国家生物多样性评估系统（NBAS）：NBA将来自生态系统模型，本地项目数据和国家规模映射的信息整合到预测本地和整个系统层面项目的预期生物多样性益处。系统水平的整体好处包括对景观连通性的贡献，恢复高度清除的植被类型以及生物多样性的整体持久性。•原住民的知识，价值和数据：CSIRO和DCCEEW认识到原住民人民1作为传统所有者和知识持有人的重要作用。正在进行的工作正在探索原住民知识，价值和数据如何与EKS适当相互作用。目前正在进行一个框架共同设计的过程，以指导这种交互。此过程认识到土著数据主权的重要性，支持土著领导力并使适当的治理系统领导共同设计。__________________________________________________________________________________________