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离网和on- ...
摘要 - 作为一种可持续且对环保的替代方案，使用离网和网格光伏（PV）电源系统的传统房屋的电气化已成为满足能源需求不断增加的可行选择。这项研究旨在分析和增强光伏（PV）系统，以用于典型房屋的电化，包括离网和网格选项。太阳辐照，系统容量规模，经济激励措施和生命周期成本分析是在本研究对这些系统的性能，生产率和成本效益的深入研究中，将考虑的一些要素。此外，还提供了全面的数值介绍，以深入研究上述问题的技术要素，同时为随后的研究奠定了基础。
能源系统网
储能是一种关键的灵活性措施，可暂时将发电与电力需求分离开来，并被誉为实现基于可再生能源的脱碳能源系统的缺失环节。全球能源系统各级储能容量的建设有望加速脱碳进程。为此，一个连贯的数学框架来确定具有储能的本地化能源系统的碳足迹是必不可少的。本文介绍了一个开源能源系统模拟程序——能源系统网络 (ESN)。可以使用 Python 程序模拟各种能源系统配置，该程序结合了发电、电网、存储和负载等关键能源系统组件。ESN 采用自下而上的集成方法，将能源系统建模与精简的生命周期评估技术相结合，以量化本地化能源系统中所有组件的碳足迹。可以考虑每个组件的生命周期阶段，包括生产、运行和报废处理。通过两个锂离子电池应用的示范案例研究获得了碳足迹值：能源套利和家庭能源系统。能源供应平准化排放量 (LEES) 指标已用于评估每种应用的碳足迹。一种旨在利用电网碳强度差而非能源价格差的非常规能源套利策略设法使 LEES 值比常规变体低约 17%。探讨了屋顶太阳能发电、电池储能系统和能源管理策略对家庭能源系统 LEES 值的影响。与基准情景相比，在对太阳能发电和电池系统进行最佳能源管理的情况下，LEES 最大减少量超过 37%。ESN 的开源可用性有助于提高具有储能的本地化能源系统碳足迹评估的透明度、可比性和可重复性。
AI 审计洗白与问责
我们距离机器人在世界范围内的统治还有一段距离，但人工智能（AI）——利用大型数据集训练计算机系统做出决策和解决问题——正在彻底改变政府和社会的运作方式。人工智能具有巨大的潜力：加速创新、从数据中释放新价值，并通过将我们从单调乏味的任务中解放出来来提高生产力。人工智能可以从健康数据中得出新的推论，以促进癌症筛查的突破或改善气候建模和极端天气或紧急情况的预警系统。当我们寻求解决当今棘手问题（气候紊乱、社会不平等、健康危机）的解决方案时，人工智能将成为核心。它的核心地位要求利益相关者对人工智能进行更大的治理，并要求人工智能系统对其潜在危害负责，包括歧视性影响、不透明性、错误、不安全、侵犯隐私和剥夺权力。在此背景下，要求通过审计评估算法决策系统的影响并揭露和减轻相关危害的呼声日益高涨，同时算法审计行业和法律编纂也日渐兴起。这些都是值得欢迎的发展。审计可以提供灵活的共同监管解决方案，允许人工智能进行必要的创新，同时提高透明度和问责制。人工智能是威权国家和民主国家之间日益激烈的技术竞争的关键要素——确保人工智能负责任且值得信赖是确保民主优势的关键部分。值得信赖的人工智能的明确标准将有助于美国继续成为创新中心，并将技术塑造为民主价值观。然而，“算法审计”仍然定义不明确且不准确，无论是涉及社交媒体平台还是一般的人工智能系统。审计不充分会掩盖算法问题，风险很大
羊毛装饰可洗可清洗的矮人夹克
变化的化学饰面涂在编织的粘稠织物上。这种饰面的目的是避免由于纤维释放菌株和加工过程中引入的压力而引起的纤维和织物收缩引起的收缩，从而提高了其在家庭洗涤过程中的尺寸稳定性。一件用化学处理的织物缝合的男子外套每周穿5次，然后被洗涤。总体上进行了5次家庭洗涤。和在洗涤之前和之后分析了织物。如SEM所观察到的，获得了出色的尺寸稳定性，没有任何物理降解的迹象。这可以通过耐抗洗涤和磨损菌株的纤维涂层的良好粘附来解释。使用ZETA电位测量的物理和化学分析将表明，与多阳离子（聚氨酯的树脂）和聚阴离子（基于多硅氧烷的树脂）混合物的填充将有助于改善涂层粘附，从而耐洗和磨损。
VMXOG 离网照明
柱子 所需柱子的类型取决于位置。由于系统中最重的部分（电池）位于底部，因此这减少了顶部的头部负载，从而优化了柱子，而竞争对手的系统则将所有系统组件都位于顶部。电池安装在柱子上，因此不需要任何电池柜的辅助基础。灯具可以放置在柱子的任何长度上（在制造前确定），因此允许柱子将 PV 面板独立于灯具放置，从而两者都得到充分优化！PV 面板将高出灯具高度约 1.5 米，使柱子的总高度比订购代码指定的高度高出 1.5 米。
