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World File Search System风能
KOMATI 发电站太阳能光伏、电池储能系统、风能设施及辅助基础设施
...................................................................122 图 8-24：水生生物多样性当地研究区域 .............................................................. 124 图 8-25：按第四纪集水区 B11B 定义的水生生物多样性区域研究区域 ............................................................................................. 124 图 8-26：相对水生生物多样性主题敏感性地图（环境筛选工具，2022 年） ............................................................................. 125 图 8-27：MBSP 淡水评估（MTPA，2011 年） ............................................................................. 126 图 8-28：与 FEPA 子集水区相关的研究区域 ............................................................................. 127 图 8-29：与 NFEPA 湿地相关的拟议开发项目（2011 年）...................................................................................... 127 图 8-30：与 NWM5 湿地相关的拟议开发项目（2019 年）............................................................................. 128 图 8-31：河谷底部湿地（上游和下游）概览......................................................................................... 129 图 8-32：在湿地季节性区域 50-60 厘米处采集的土壤样本......................................................................... 129 图 8-33：A）SEEP 1 湿地概览和大坝处的积水，B）在 SEEP 湿地永久区域采集的土壤样本表明灰坝的土壤污染迹象............................................................................. 130 图 8-34：概览SEEP 湿地：上游和下游视图..................................................................................... 130 图 8-35：在湿地永久区采集的土壤样本..................................................................... 131 图 8-36：湿地划定和分类......................................................................................................... 132
中国提前六年实现 2030 年风能和太阳能目标
此外，除了提高风能和太阳能的利用率之外，还有其他挑战，包括建立电网连接和能源存储能力；通过智能电表继续进行电网现代化；并结合车辆到电网充电（V2G）、需求响应管理（DRM）和虚拟发电厂（VPP）等措施，以便可以充分吸收越来越多的间歇性风能和太阳能发电（包括分布式太阳能），从而逐步取代现有的火力发电，同时也能满足未来仍然强劲的新增电力需求增长。
太阳能和风能优化案例研究
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 在提高可再生能源系统效率和功能方面的变革性作用，重点关注太阳能和风能优化。太阳能和风能作为全球能源转型的关键参与者，不仅对环境有益，而且具有社会变革性，为服务不足的社区提供负担得起的能源解决方案。例如，巴基斯坦的低收入家庭越来越多地采用太阳能，因为与传统能源相比，太阳能价格更便宜（亚洲开发银行 [ADB]，2022 年）。本文重点介绍了预测性维护、能源产出优化和与能源存储集成等人工智能应用，强调了它们提高可再生能源系统可靠性和可持续性的潜力。具体的例子包括人工智能驱动的太阳能电池板跟踪系统将效率提高 20%（麻省理工学院 [MIT]，2021 年），谷歌的 DeepMind 提前 36 小时预测风力发电量，将价值提高 20%（谷歌，2019 年），丹麦风电场利用人工智能优化布局，实现能源产量增加 12%（丹麦技术大学，2020 年）。这项研究强调了人工智能不仅在推动技术创新方面发挥的作用，而且在解决全球能源不平等方面也发挥着作用。
陆上风能利用的噪声影响
图 28：排放侧 2D 发生频率（调制频率与风力涡轮机转速）......................................................................................... 59 图 29：调制深度与输出辐射（SA 2 顶部，SA 4 底部）........................................ 64 图 30 按风向和输出分类的频率分布 Δ L AM，SA 1 至 SA 4 ............................................................................................. 65 图 31 按风向和风速分类的频率分布 Δ L AM，SA 5 ............................................................................................................. 66 图 32：SA 1 中排放范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 67 图 33：SA 2 中辐射范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 68 图 34：有风力涡轮机的高速公路沿线 10 Hz 噪声曲线比较......................................................................................................... 69 图 35：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 2）............................................................................................. 70 图 36：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 4）............................................................................................. 71 图 37：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 5）......................................................................................... 71 图 38：接地板上的次声麦克风 ............................................................................. 73 图 39：带有单独线条的声压谱 ............................................................................. 74 图 40：带有单独线条的声压谱，放大 ............................................................. 75 图 41：随时间变化的声压级曲线 ............................................................................. 78 图 42：SA 5 中 G 加权级的频率分布 ............................................................. 79 图 43：SA 5 中 3 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 图 44：SA 5 中 4 至 7 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 81 图 46： SA 5 中 25 至 80 Hz 频带的声级频率分布 .............................................. 81 图 47： SA 5 中 A 加权声级的频率分布 .............................................................. 83 图 48： SA 5 中 125 Hz 频带的声级频率分布 ............................................................. 84 图 49： SA 5 中可听声音范围内的三分之一倍频程频谱 ............................................................. 85 图 50：可听声音与次声的声级 ............................................................................. 86 图 51：接地板测量和三脚架测量 ............................................................................................................................................. 87 图 52：不同风速下差异频谱（三脚架-接地板）的 80% 百分位数 ............................................................................................. 88 图 53：低负载、中负载和大负载测得的三分之一倍频程频谱，SA 5 ............................................................................................. 92 图 54：为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱，SA 1 ............................................................................. 93 图 55：为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱，SA 2 ............................................................................. 94
独立混合太阳能/风能/电池/动力系统的设计...
如今，利用替代能源进行分布式发电的重要性和快速崛起已受到广泛关注。由于全球对清洁和可持续能源的需求很高，微电网系统已成为提高能源可靠性并促进电网引入可再生能源的有前途的解决方案。为了最大限度地提高能源生产、储存和分配，本论文围绕位于土耳其伊兹密尔的 Havza 废水处理厂的太阳能-风能-电池-柴油发电机混合微电网系统的设计和模拟展开。本报告使用了 HOMER Pro 程序，这是一种常用于微电网分析和优化的复杂工具。获得了该系统的经济分析和排放率。
风能和太阳能系统的电能质量问题...
摘要 — 本文重点介绍了风能和太阳能与现有电力系统的整合，突出了技术挑战，即电能质量问题和非技术挑战。由于环境问题和化石燃料成本上升，可再生能源大幅增加。综合电网是由多个独立电网整合而成的电力系统。各个成员系统保留各自的功能，但其运行由一个控制中心监督。本文讨论了与各种可再生能源特别是太阳能光伏和风能转换系统电网整合相关的一些挑战和问题。由于风速的不确定行为，很难获得优质电力，因为风速波动会反映在连接到风力涡轮机的电机的电压和有功功率输出上。太阳能渗透还会改变系统的电压曲线和频率响应，并影响公用电网的输配电系统。可再生能源和分布式发电机数量的增加需要新的电网运营和管理策略，以维持甚至提高电力供应的可靠性和质量。小规模发电和大规模发电的技术问题；一些非技术问题已经讨论过。
采用固体材料制成的创新型太阳能和风能充电站...
菲律宾政府的数据显示，该国每天产生约 43,684 吨垃圾，其中仅塑料垃圾就达 4,609 吨。世界野生动物基金会 2020 年的一份报告提供了令人震惊的统计数据，表明菲律宾产生的塑料垃圾总量中，只有 33% 得到妥善收集并在卫生垃圾填埋场处理，而 35% 则泄漏到环境中。此外，只有 9% 得到回收利用 [3]。菲律宾实施了“零废物管理”法，即《固体废物管理法》，作为一项解决废物处理不当问题的国家计划 [4]。然而，其有效性有限。为了缓解这一问题，一些地方政府部门实施了处罚措施，并发起了清理活动和在公共区域放置垃圾箱等活动。
RFP_浮动海上风能开发.docx
与州政府机构代表反复沟通，以确定这些优先事项并制定具体的研究目标。资助项目直接针对这些研究目标中的一个或多个。SSINP 资助指南可在 COAST 网站上找到，其中阐明了资助计划的基本目的，概述了计划限制（例如资格要求和奖励条件），描述了资金的管理方式，并描述了申请所需的组成部分。在考虑您申请该计划时，请务必仔细阅读资助指南。资助指南以引用的方式纳入本征求建议书 (RFP)。加州海洋资助学院计划 (CASG) 是本 RFP 的资助合作伙伴。CASG 是一个由联邦政府资助的大学附属组织，通过研究资助、奖学金、推广计划以及通信和外展为整个加州的应用海洋和沿海科学提供支持。CASG 的使命是提供所需的信息、工具、培训和关系，以帮助加州保护我们的沿海和海洋环境并实现可持续繁荣。海上风能背景
海藻养殖与海上风能共建
海藻养殖越来越被认为是一种可持续的海洋资源管理机会，但它也带来了需要仔细评估的社会经济和环境风险。本快速范围审查 (QSR) 考察了通过与海上风能生产共置来扩大海藻养殖的当前知识状态。共分析了 2001 年至 2022 年的 240 份已发表记录，包括关于一般海藻养殖及其与海上风能整合的研究，这两项研究都表明，随着时间的推移，年度出版率显着增加。从地理上看，大多数关于一般海藻养殖的研究是在亚洲进行的，而大多数关于以风能为重点的整合的研究是在欧洲进行的。养殖物种的差异很明显，红藻在一般文献中占主导地位，而褐藻在以风能为重点的研究中占主导地位。生态系统服务分析表明，与一般文献相比，供应服务被过分强调，而文化服务在以风能为重点的研究中代表性不足。环境限制是两份数据集中被提及最多的挑战，但其性质不同：一般文献强调害虫、疾病和附生植物等问题会降低农场产量，而以风为重点的研究则强调农场对当地物种、栖息地和生态系统的风险。虽然环境知识缺口是总体上被提及最多的，但在以风为重点的研究中，法律知识缺口占主导地位。这些发现强调需要对海藻-风能多用途进行更多地理和分类学多样化的研究，以及进一步研究海上环境中的文化服务、减轻环境风险的战略以及制定共同治理框架以促进可持续海洋发展。
风能运输的智能路线优化
您是否知道一艘集装箱船的发射量超过65,000辆汽车？在cargokite，我们正在通过开发21世纪的帆船来彻底改变海上物流。我们的自主，微型容器船只仅由风能供电，由两项关键创新组成：基于风筝的推进系统和独特的，专利的备用船只设计。