XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能源成本
阿特拉斯·科普柯 - AB 压缩机
限制能源成本，实现最佳投资回报 实施有效的节能策略，大幅降低能源成本。通过其最先进的 ES 控制器系列，阿特拉斯·科普柯为您提供获得最高投资回报的工具。通过四种定制解决方案供您选择，您的生产环境将获得控制成本的工具。从用于最多四台压缩机的集成中央控制解决方案 ES 4i，到适用于所有尺寸和类型机器的终极 ES 130：阿特拉斯·科普柯可满足您的精确需求，以最大限度地降低成本。
2024 RTP经济研究的更新
•该项目主要提议改善Richland到Wortham Junction 69-KV线拥塞。•该项目在2026年节省了130万美元的生产成本和2029年的100万美元。•2026年的发电收入减少了340万美元，2029年增加了430万美元。•2026年消费者的能源成本减少了2590万美元，2029年降低了2770万美元。•收支平衡的资本成本为840万美元，用于节省生产成本测试，总消费者能源成本减少测试为1.984亿美元。
《能源安全和气候变化投资降低通货膨胀法》的摘要
对2022年《降低通货膨胀法》的投资既高能源成本又对气候变化的影响不断增长，这给每个美国人带来了重大负担。2022年《降低通货膨胀法》中包括的历史投资将降低消费者能源成本，增加美国能源安全性，同时大大减少温室气体的排放。在2022财年预算和解法案中的合并投资将使美国在2030年的排放量减少约40％，并代表到目前为止美国历史上最大的气候投资。减少通货膨胀法案：
康明斯西非有限公司安装首个微电网系统
MGC900 的配置旨在减少白天可再生能源充足时对公用电网电力的依赖，并在电网中断时利用电池中存储的多余太阳能。当负载超过太阳能和/或电池的可用电力或电网中断时间延长时，将使用发电机组。通过这种优化，可以降低平准化能源成本 (LCOE)（了解各种可用能源的真实能源成本的重要指标）和系统的总拥有成本 (TCO)。组合式微电网系统将减少每年 30% 的柴油消耗，此外还可以直接节省 30% 以上的设施电费。
集成相变材料的新型混合风能生物电池太阳能光伏系统的优化
摘要：太阳能和风能等可再生能源具有间歇性，因此需要混合可再生能源系统 (HRES)，该系统可以使用沼气发电机和电池为偏远和离网地区提供不间断的可靠能源。在本研究中，传统的光伏板已与相变材料 (PCM) 集成在一起以增强功率。此外，针对印度钦奈炎热潮湿的气候地区，对各种配置（i. PV-风能-电池系统，ii. PV-PCM-风能-电池，iii. PV-风能-沼气-电池和 iv. PV-PCM-风能-沼气-电池）进行了比较。已经进行了优化以最大限度地降低能源成本，并且还计算了净现值成本。研究表明，将 PCM 与基于光伏-风能-沼气-电池的离网系统集成，可节省 22 万美元的净现值成本，并将能源成本从 0.099 美元/千瓦时降低至 0.094 美元/千瓦时。同样，对于另一种离网 HRES 配置的光伏-风能-电池，PCM 的集成可节省 17 万美元，并将能源成本从 0.12 美元/千瓦时降低至 0.105 美元/千瓦时。
为我们的未来提供动力：
社会服务组织报告称，由于全州家庭难以维持能源供应，能源需求大幅增加。高昂的能源账单直接消耗了家庭预算，能源成本间接推高了必需品的价格。昆士兰州的高能源成本直接源于我们对昂贵且不可靠的化石燃料的依赖。这些化石燃料还意味着昆士兰州的能源部门是气候变化的重要因素，而气候变化加剧了极端天气事件，对脆弱社区的影响尤为严重。生活成本和气候危机相互关联，但该计划概述了可再生能源解决方案，以确保昆士兰人拥有可持续且负担得起的未来。
黑斯廷斯 - 纳皮尔未来发展策略
在最近的天气事件之前，新西兰种植的新鲜水果和蔬菜的价格一直在稳步上涨，例如旋风gabrielle 8。这可以归因于劳动力短缺，合规成本增加，园艺供应的成本增加以及货运和能源成本9。能源成本的增加直接影响新西兰新鲜农产品的生产成本。消费者是价格驱动的，新西兰农产品高生产成本的后果是，零售商将寻求进口农产品或替代品来满足消费者对价格的期望。进口在新西兰可以种植的其他国家生产的新鲜水果和蔬菜会增加货运，从而增加碳泄漏，并支持其他国家 /地区的气候友好型生长和环境实践。
太阳能智能家居的随机运行
摘要：本研究开发了一种混合整数线性规划 (MILP) 模型，用于智能建筑的最优随机运行调度。本研究的目的是将电力需求与间歇性太阳能可再生资源状况相匹配，并最大限度地降低能源成本。该模型的主要贡献是通过考虑热水、供暖和通风负荷等详细负荷类型来解决智能建筑热负荷的不确定性。在智能电网中，建筑不再是被动消费者。它们是可控负荷，可用于需求侧能源管理。智能家居作为物联网 (IoT) 的一个领域，使建筑的能源系统能够作为智能电网中的主动负荷运行。所提出的公式被设计为 24 小时范围内的随机 MILP 模型，以最大限度地降低总能源成本。在本研究中，蒙特卡罗模拟技术用于为两个环境因素生成 1000 个随机场景：室外温度和太阳辐射。因此，在所提出的模型中，热负荷、光伏板输出功率、太阳能集热器发电量和电力负荷成为随机参数。所提出的模型可节省 20% 的能源成本，并将峰值电力需求从 7.6 KWh 降低到 4.2 KWh。