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AESO 2022 年度市场统计
灵活性 43 净需求变化 43 图 41：2022 年风电和太阳能发电、负荷和净需求 10 分钟斜坡分布 44 图 42：风电和太阳能发电、负荷和净需求 10 分钟斜坡同比变化分布 44 可变发电量与 AIL 比率 45 图 43：可变发电量与 AIL 比率 45 预测不确定性 45 短期负荷预测不确定性 45 图 44：2021 年和 2022 年日前负荷预测分布 46 风电预测不确定性 46 图 45：2021 年和 2022 年小时前风电预测误差分布 47 图 46：2021 年和 2022 年小时前太阳能预测误差分布 47 机组开启/关闭循环 48 图 47：按技术和年份划分的每台发电机组的开/关循环 48
调查压缩空气存储（CAES）系统，利用系统理论过程分析（STPA）来安全可持续的能源供应
可再生能源在碳中立性的背景下引起了行业和学术界的越来越多的关注。对于风和太阳能，对自然过程的强烈依赖会导致能源生产和实际需求之间的不平衡。储能技术，例如压缩空气储能（CAES）是有望增加可再生能源渗透的解决方案。但是，CAES系统是一种多组分结构，在该过程中涉及多种能量形式，但受高温和高压工作条件的影响。CAES系统是一个复杂的流程表，由充电和放电过程组成。应优化该过程，以实现每种形式的最佳热力学和经济性。在最佳设计条件下，一旦发生故障，例如对人类，环境和资产的伤害，可能会导致严重的后果。有限的关注和稀缺信息已向CAES系统风险管理支付。因此，本文应用了系统理论过程分析（STPA），这是一种基于系统理论的自上而下的方法，以识别CAES系统安全危害。结果有望为从业人员提供有关CAES系统安全性和可靠性的初步指南。因此，更可靠的CAES系统可以促进更灵活的能源系统，并使用更有效，更经济的可再生能源利用。
年度报告 - AES 公司
我们的战略重点仍然是与那些希望过渡到无碳电力来源的大公司合作。2022 年，我们宣布与微软和亚马逊达成进一步协议，以提供新的可再生能源。作为我们成功的标志，我们连续第二年被 BNEF 评为全球第一大企业清洁能源开发商。我们在开发定制能源解决方案方面拥有独特的能力，例如我们与主要数据中心公司合作提供全天候清洁能源，这使我们能够与 Air Products 合作，宣布我们计划开发、建造、拥有和运营世界上最大的绿色氢气生产设施之一，也是美国最大的绿色氢气生产设施。
AES派克县储能系统提案请求
1。INTRODUCTION ............................................................................................................................... 3
AES-俄亥俄州-3 级互连- ...
AES OHIO 收件人：AES Ohio Interconnection 1065 Woodman Drive Dayton, OH 45432 电话：(800) 253-5801 电子邮件：aesohiointerconnection@aes.com 请填写申请表的所有部分并附上所有附件。根据您提供的信息，可能需要更多信息。如果是这样，AES OHIO 届时会与您联系。 处理费：公司将收取一百 (100) 美元的申请费，外加申请人系统铭牌容量额定值每千瓦两 (2) 美元以及作为任何影响或设施研究的一部分进行的工程工作的实际成本。公司还将向申请人收取公司配电系统任何修改的实际成本，这些修改如果不是申请人的互连请求就不会进行。
集成式 PV-ACAES 系统的生命周期评估
摘要：本文旨在评估绝热压缩空气储能 (ACAES) 系统的整体生命周期环境影响，该系统旨在实现光伏 (PV) 发电厂的发电量与最终用户的电力需求之间的最佳匹配。以一个小镇的电力需求为例，小镇的最大电力负荷约为 10 MW。ACAES 系统设计的压缩机额定功率约为 10 MW，充电和放电时间分别为 10 小时和 24 小时。分析了不同规模的光伏电站（从 20 到 40 MWp）以及两种不同的压缩空气储存解决方案、地下洞穴和天然气管道。本分析的目的是将光伏发电厂和集成 PV-ACAES 系统对人类健康、生态系统质量、气候变化和资源消耗的影响与最终用户需求完全由电网满足的参考情景的影响进行比较。与参考情景相比，在减少环境影响方面，没有 ACAES 部分的小型光伏电站 (20 MW) 取得了最佳效果，根据影响类别，减少量约为 85-95%。ACAES 系统的集成提高了能源自耗，但加剧了环境影响，尤其是对于天然气管道中的空气储存。在环境影响方面，最佳配置是基于集成了 ACAES 部分的 30 MW 光伏电站，使用地下洞穴进行空气储存，可将能源自耗提高 38% 至 61%，与参考情景相比，环境影响减少了约 80-91%，具体取决于影响类别。
USAES 向布伦南道别并祝他退休快乐，并在仪式上欢迎普卢默
宪兵中士格雷戈里·约瑟夫对伦纳德伍德堡并不陌生。2003 年，他参加了这里一个驻地单位的训练，当时他隶属于第 787 宪兵营 B 连，2012 年他回到这里，担任第 795 宪兵营 D 连的教练中士。2020 年，他回到伦纳德伍德堡，目前担任第 14 宪兵旅总部和总部连的宪兵基本军官领导课程、上尉职业课程和上尉职业课程预备役部队指挥和战术部门的负责人。
Qubits数量的新记录AES的量子实现
摘要。优化实施高级加密标准（AE）的量子电路对于估计Grover算法攻击AES时所需的源头至关重要。先前的研究已将AES-128/-192/-256量子电路所需的量子数从984/1112/1336到270/334/398，该量子的最佳值接近256/320/384。进一步优化它们成为一项艰巨的任务。针对此任务，我们找到了一种方法，即如何在自动型工具更轻-r的帮助下设计AES S-Box的量子电路。尤其是，f 2 8中的乘法反转是s-box的主要部分，转换为f 2 4中的乘法反向（和乘法），然后可以通过较轻的r来实现后者，因为其搜索空间足够小。通过此方法，我们构造了用于映射的S-box的量子电路| A | 0⟩到| A | s（a）⟩和| A | b⟩to | A |在先前的研究中，b s（a）⟩⟩s（a）⟩有20个QUBITS而不是22个。此外，我们引入了新技术，以减少S-box电路所需的量子数| a⟩to| s（a）⟩从以前的研究中的22个到16。因此，我们将AES-128/-192/-256的量子电路与264/328/392 Qubits合成，这意味着新记录。
IAES国际人工智能杂志（IJ-AI）
物联网 (IoT) 和非物联网设备数量的快速增长给网络管理员带来了新的安全挑战。在日益复杂的网络结构中，准确识别设备是必不可少的。本文提出了一种基于数字足迹的设备指纹识别 (DFP) 方法，用于设备识别，设备使用数字足迹通过网络进行通信。基于 Weka 中的属性评估器，从单个传输控制协议/互联网协议数据包的网络层和传输层中选择了九个特征子集，以生成特定于设备的签名。使用不同的监督机器学习 (ML) 算法，在两个在线数据集和一个实验数据集上对该方法进行了评估。结果表明，该方法能够使用随机森林 (RF) 分类器以高达 100% 的精度区分设备类型，并以高达 95.7% 的精度对单个设备进行分类。这些结果证明了所提出的 DFP 方法适用于设备识别，从而提供更安全、更强大的网络。
