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净零功率-长时储能...
LDES 技术正吸引着政府、公用事业和输电运营商前所未有的关注，该领域的投资正在快速增长。本报告重点介绍新型 LDES 解决方案在电力系统中的作用（有关本报告中涵盖的 LDES 技术的更多详细信息，请参阅框 1）。它首先研究了这些技术的特点以及它们如何适合帮助管理电力行业的结构性问题。然后，它考虑了 LDES 的成本、它们随着行业的成熟将如何发展，以及它们与可用于管理供需的其他技术（如锂离子 (Liion) 电池和氢气）的成本相比如何。最后，它提出了一些政策制定者和行业参与者可以考虑的行动，以使 LDES 能够发挥其作为全球净零解决方案的一部分的潜力。
定义长时储能的挑战
本报告由美国国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，受美国能源部 (DOE) 委托，合同编号为 DE- AC36-08GO28308。本报告由美国能源部能源效率与可再生能源办公室太阳能技术办公室、美国能源部能源效率与可再生能源办公室风能技术办公室、美国能源部能源效率与可再生能源办公室水力技术办公室和美国能源部能源效率与可再生能源办公室战略分析办公室提供资金。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。本报告可从美国国家可再生能源实验室 (NREL) 免费获取，网址为 www.nrel.gov/publications。美国能源部 (DOE) 1991 年之后发布的报告以及越来越多的 1991 年前的文件可通过 www.OSTI.gov 免费获取。
当聊天机器人培育出新品种时
大学实验室、初创企业和 Meta、谷歌和微软等科技巨头正在越来越多地为生物技术和基因工程开发生成人工智能 (AI) 工具。为此，他们采用了聊天机器人（如 ChatGPT）或图像生成器（如 DALL-E）中使用的扩散和大型语言模型的 AI 架构，并使用生物学“语言”——蛋白质和基因组序列对它们进行训练。这创造了显著改变利用基因工程操纵生物体基因组成的方式的工具。新的人工智能模型具有更强大的描述能力，可以模拟计算机上基因工程的效果。凭借其生成能力，人工智能模型甚至可以设计功能性 DNA 和 RNA 序列以及进化尚未产生的蛋白质，用技术术语来说，这些蛋白质是“自然界中新出现的”。
停电时太阳能电池板有帮助吗？
弹性是指能源系统“预测、准备和适应不断变化的条件，并通过灵活、全面的规划和技术解决方案抵御、应对和快速恢复”的能力。1 弹性对能源部门的每个角落都有着深远的影响，但在电力领域，它最接近于在能源系统面临巨大压力期间继续发电和输送电力的能力。飓风和其他极端天气对能源系统的破坏威胁越来越大，而分布式发电通常被认为是应对由严重风暴和其他灾害造成的全网停电的有效手段。光伏 (PV) 太阳能发电系统由于其分布式特性和免费、丰富的燃料供应，通常被认为是具有内在弹性的能源解决方案。2、3 光伏系统可以为弹性做出重大贡献，但需要精心设计才能在电网不工作时运行。
长时储能用例
电力公用事业：许多公用事业公司已宣布了到 2050 年或更早实现净零排放的脱碳目标。LDES 技术可以成为实现这些目标的重要工具，作为可调度能源的来源，以匹配具有高渗透率可变可再生能源的发电组合。3 有组织的市场中的价格信号激励能源存储资源将能源从价格相对较低的时期（供应过剩时期）转移到价格相对较高的时期（供应紧张时期）。这可以包括在日内、两天之间甚至跨季节转移能源。4 市场机制仍在开发中，以便在更成熟的四小时存储时间之外充分补偿 LDES 的这些服务。同时，LDES 可以通过一些现有的电力市场结构提供价值。5 具有足够容量和持续时间的存储资源有可能发挥峰值电厂的作用。例如，能够提供超过 100 小时能源的 LDES 资源可以在电网最具挑战性的时期提供低碳稳定电力。 LDES 还可以提供各种平衡和储备服务，以最大限度地减少客户的服务中断。
当联合学习符合水印时
摘要：联合学习（FL）是一种允许多个参与者协作训练深神经网络（DNN）的技术，而无需集中数据。除其他优点外，它具有保护隐私性的财产，使其对在敏感环境（例如医疗保健或军方）的应用中具有吸引力。尽管没有明确交换数据，但培训程序需要共享有关参与者模型的信息。这使各个模型容易受到恶意演员的盗窃或未经授权的分配的影响。为了解决机器学习（ML）的所有权保护问题，在过去的五年中已经开发了DNN水印方法。大多数现有的作品都以集中式的方式着重于水印，但仅针对FL及其独特的限制设计了一些方法。在本文中，我们概述了联合学习水印的最新进步，阐明了这一领域中出现的新挑战和机遇。
草地碳汇监测与核算技术规程
涡度相关法直接测定的是净生态系统碳交换（Net Ecosystem Exchange, NEE）。监测样地的碳汇 为一定时期净生态系统碳交换（NEE）累加值的负值，即净生态系统生产力（NEP）。当NEP为正值时， 表示监测区域为碳汇；当NEP为负值时，表示监测区域为碳源。
混合储能系统容量过大与能量损耗增大问题研究及基于低通滤波器的改进控制器设计
由电池和超级电容器 (SC) 组成的混合储能系统 (HESS) 是解决微电网中可再生能源 (RES) 带来的稳定性问题的有效方法。本文研究了低通滤波器 (LPF) 引起的两个储能设备 (ESD) 之间的能量交换，从而导致 HESS 的容量过大。此外，ESD 之间的能量交换会导致 HESS 更多的能量损失。基于对功率流的分析，本文提出了一种基于 LPF 控制器的改进控制器。功率方向控制策略消除了无益的功率流，以降低 HESS 的容量并提高往返能量效率。此外，SOC 控制策略机制平衡了 ESD 的期望充电状态 (SOC)，而不是依赖于 LPF。本文的案例研究表明，改进的 LPF 控制器将 HESS 的容量降低到最小容量并提高了往返能量效率。此外，该改进方法对电池老化没有不利影响，并且在较小容量下实现了电池寿命的延长。缩小的HESS实验装置验证了改进的LPF控制器的有效性和仿真结果。最后，将提出的改进控制器与各种现有的控制器进行比较以验证其性能。
当人工智能向下游发展时 - DigitalCommons@SHU
作者采用了 Floridi (2016) 开发的一种机制。在这项工作中，Floridi 将责任问题从开发人员本身的意图转移到他们的分布式道德行为对道德患者的影响。Wolf 等人从略微不同的方向出发，提出一个论点，即软件的一些特性可以用作指南，以更好地区分软件开发人员可能对软件的下游使用承担责任的情况和软件开发人员可能不承担该责任的情况。该软件责任归因系统 (SRAS)（我们在此称之为）的重要特征包括：与硬件的接近程度、风险、数据敏感性、对未来用户群体的控制程度或了解程度，以及软件的性质（通用与特殊用途）。随后的一篇论文，Grodzinsky 等人 (2020) 提供了一些证据，表明这些特征及其对责任评估的影响与文献中的一些来源一致。
响应 DESNZ 长时储能
i) 评估存储的充电和放电功能：LCP Delta 分析（由 DESNZ 更新）估计，到 2035 年，供应可能会超过需求约 65%。它强调了 LDES 在支持间歇性可再生能源和确保产出保值方面可能带来的好处。成员们认为，目前的框架更侧重于供应缺口/在 CCUS/氢能发电部署较少的情况下提供支持。更加关注 LDES 吸收过剩供应的潜力将优先考虑容量更大、持续时间更长的项目，而不是持续时间更短、容量更小的项目。ii) 尽量减少市场扭曲：虽然所有成员都同意定制支持对于过渡的基础建设至关重要，但应努力通过对有上限和下限支持的资产和没有上限和下限支持的资产进行同等对待和维持竞争环境来减少扭曲。这包括现有的 LDES 资产、任何被排除的技术（可能是锂离子）以及在短期灵活性市场中运营的资产。这一目标应涵盖所有定制支持计划，并应包括监测和执行要求，以确保能够持续评估计划的有效性并在必要时采取行动。