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用于 ERCOT 输电项目经济评估的拥堵成本节省测试
2021 年，德克萨斯州立法机构通过了 SB 1281，促使德克萨斯州公共事业委员会 (PUCT) 于 2022 年 12 月修订了公共事业委员会 (PUC) 规则 25.101。这项修订后的规则指示 ERCOT 制定拥堵成本节约测试，以评估输电线路为 ERCOT 能源消费者带来的节约，以确定是否支持输电升级具有经济效益。ERCOT 一直在探索适合 ERCOT 市场的拥堵成本节约测试（业内通常称为消费者利益测试）的选项。ERCOT 聘请了 Energy and Environmental Economics, Inc. (E3) 作为其顾问，通过审查拥堵成本节约测试的选项来支持 ERCOT，并提供最适合 ERCOT 市场结构的效益测试建议。
报告了DOE ESPC计划的能源和成本节省：2019财年
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府，其任何机构，或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或实用性承担任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任，或者表示其使用将不会侵犯私人拥有权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
evonik的金属氧化物增强了锂离子电池的灌注量并节省二氧化碳
这些信息和任何技术或其他建议是真诚地提出的，并且据信在准备之日起是正确的。此信息和建议的收件人必须对其目的的适用性做出自己的决心。在任何情况下，Evonik均不承担任何因使用或依赖此信息和建议而造成的损害或损失。evonik明确否认对任何信息和建议提供的任何信息和推荐的任何形式的任何形式的陈述和保证，无论是明示或暗示的，无论是明示或暗示的，无论是明示的还是暗示的，无论是明示的还是暗示的，无论是明示的还是暗示的，无论是明示的还是暗示的，无论是明示或暗示的（即使Evonik都意识到了此类目的）。引用其他公司使用的任何商标名称既不是建议，也不是对相应产品的认可，也不意味着无法使用类似产品。evonik保留随时或随后通知的任何时间对信息和/或建议进行任何更改的权利。Aeroxide®是Evonik Industries或其子公司的注册商标。
推进空中自主性：商用无人机在英国节省资金并挽救生命
我们最近发布了《未来飞行路线》，其中列出了在未来 10 年内实现现代、创新和高效航空业愿景的关键优先事项。这承认了无人机发挥的重要作用以及新航空技术及其用途的潜力。我们致力于发布未来飞行计划，并将成立未来飞行行业小组，与行业和民航局合作制定和实施该计划。该计划将包括提供必要的监管框架，以使航空创新者蓬勃发展。政府还将通过实施空域现代化战略来支持该行业，以实现更快、更安静和更清洁的飞行，并确保所有新老空域用户都能在英国空域安全运营和共存。
通过采用免疫治疗，估计与拯救移植的肾脏相关的美国政府成本节省
免疫耐受性诱导方案的成功定义为在输注IF001后一年还活着，是所有具有正常肾脏功能正常的免疫抑制剂，没有肾脏移植排斥反应或肾脏抗移植物或抗逆性疾病（GVHD）的证据。耐受性诱导方案的成功率是根据针对非恶性血液学疾病（如性障碍性贫血或镰状细胞病）的部分HLA匹配造血细胞移植的相似方案的结果估计的。虽然血液学恶性肿瘤的移植结果有更多数据，但这些患者的移植却是不同的，因为它们不寻求最大程度地减少GVHD和血液癌后移植物的复发，这会使结果混淆。
电力爱尔兰家用电动节省30价格计划（固定期限）
如果您是第一次选择智能价格计划，则将重新配置仪表，以便您的供应商至少获得三米读取（白天/夜晚/峰值）。此更改不能逆转。这些读取的频率将取决于您选择的智能价格计划和/或您可能已获得的任何同意。
使用机器学习在无线电站进行气候控制优化：无线电站的能源节省
在电信基础架构的域中，无线电站（RBSS）内气候控制单元（CCU）的操作对于支持RBS的运行和防止硬件零件的磨损至关重要。但是，CCUS中能量效率的提高仍然引起了研究的关注。本主论文分析了优化RBS中CCU实施的操作和功率节省的方法。主要的目标集中在功率效率和硬件寿命上，为这项研究奠定了基础，从而导致基于机器学习（ML）算法的发展。这些算法用于创建动态预测模型，这些模型负责为托管CCU的特定RB设置最佳温度和风扇速度控制。通过数据驱动的方法涉及数据预处理，探索性分析和模型培训来加强这种ML方法。还通过使用加强学习（RL）方法评估操作方法并评估其对预测模型的贡献，从而加强了工作。结果证明，与传统方法相比，在使用基于RL的方法进行气候控制的同时，粉丝的操作节省了多达70％的能源。开发的算法不仅允许降低能源成本和环境影响，还可以提高电信基础设施的运营可靠性。随着许多RBS在世界范围内部署，这项研究的结果旨在为可持续和绿色的技术做出贡献，并为人工智能（AI）实现现实生活的机会开放。
嘉吉利用 AMS 设备管理器节省资金、提高工厂可靠性
挑战 嘉吉维生素 E 工厂建于 1996 年，拥有近 1500 台 HART ® 智能现场设备与其分布式控制系统相连。此外，整个工厂的控制阀上还安装有大约 350 个 Fisher ™ FIELDVUE ™ 数字阀门控制器或智能定位器。在早期，基于计划的预防性维护由被动维护支持。没有采取任何措施来寻找潜在问题，当生产设备发生故障时，会尽快进行维修以防止进一步停机。但是，预防性维护成本过高，过多的意外停机降低了生产力并浪费了金钱。
混合风能加太阳能光伏电站的潜在基础设施成本节省
混合发电厂 (HPP) 有可能通过共享开发（例如许可）和基础设施（例如收集系统）来提高可再生能源系统的价值并降低其成本。先前的研究已经确定了太阳能加储能发电厂的潜在成本节约以及技术和经济性能改进；然而，需要进一步研究来了解特定于风力发电厂的成本驱动因素。在这里，我们分析了一种混合发电厂共享基础设施成本节约的潜力：风能加太阳能光伏 (PV)。其中的基线比较考虑了共置 HPP 与“虚拟”HPP。在这次比较中，我们只考虑成本，而不考虑运营能力；因此，虚拟 HPP 在成本方面可以被认为在功能上等同于单一发电（风能加太阳能光伏）技术的组合，因此这些发现适用于混合发电厂与非混合发电厂的比较。我们进一步研究了风能和太阳能光伏系统平衡 (BOS) 组件本身的成本扩展，以及在 HPP 场景中的成本扩展。为了进行此分析，我们开发了一个新的开源 Python 成本建模工具：混合系统平衡 (BOS) 系统工程模型 (HybridBOSSE)。我们的基准成本假设显示，对于共置的 200 兆瓦风能加太阳能光伏混合电厂（100 兆瓦风能加 100 兆瓦太阳能光伏），与“虚拟”（非共置）200 兆瓦风能加太阳能光伏电厂相比，BOS 成本可能节省 11.8%（反映风能 + 太阳能电厂总成本的约 4%）。在某些电厂规模（50 兆瓦）下，BOS 的节省可以达到 16%。我们还表明，共享物理组件的最大成本降低来自变电站和电网连接，而成本节约的潜力在很大程度上取决于项目规模（影响项目总成本和百分比成本节约）。我们根据早期的行业反馈，对软成本（如管理、开发、许可）的降低做出了一些假设，并模拟了这些假设对 HPP 的成本节约机会的影响。我们希望这将为围绕 HPP 可能的成本节约进行更广泛的行业讨论提供一个起点，我们鼓励随着行业的成熟，进一步反馈以完善和更新这些假设。这项工作表明，从节约成本的角度来看，HPP 提供了额外的价值，并为开发人员和学术界提供了工具，用于分析他们自己对 HPP 成本的假设对成本的影响。本文介绍的方法和结果展示了一种新功能，可以确定哪些 HPP 方案可以提供最大的成本降低机会，并为更广泛的开发人员和研究人员社区提供开源建模功能。
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与海军部 (DON) 首席数据办公室合作，OPNAV N81 来到 Jupiter，以启用海事备件中的探索性仪表板并获取日常工作优先级所需的商业智能见解。OPNAV N81 海事 FRWQ 项目是海事 FRWQ 信息的单点，它还会自动对零件清单进行优先级排序，以最大限度地提高准备就绪效果。成功将海事 FRWQ 项目从陆军 Rshiny 服务器转移到 Jupiter 将提高备件帐户透明度、信息流和工作流程效率，同时为未来扩展到其他 FRWQ 领域提供机会。