申请人正在要求STE奖励建造位于卡利帕特里亚(Calipatria)的新的地热盐水和蒸汽生产设施(“项目”)。申请人计划构建蒸汽资源生产设施(RPF),该设施将使用生产和注入井来生产来自萨尔顿海已知的地热资源区(SSKGRA)的地热盐水。RPF将使用闪光蒸汽设计同时生产地热盐水和蒸汽。一旦提取,蒸汽将用作在发电机设施(PGF)上发电的替代源燃料。地热盐水将通过越野管道从RPF运输到注入井,以充电萨尔顿海的地热储层。根据申请人的说法,BHE Renewables,LLC持有RPF和PGF的适当矿产权利和地表权。
员工已经审查了申请人的扩展请求,并认为申请人通过与具有锂恢复经验和专业知识的合作伙伴建立合资企业找到了前进的道路。通过技术改造,涉及从导电和离子交换过程过渡到使用专有吸附剂的使用,这是一种被证明缩短测试和实验所需的时间的方法,申请人认为它将能够证明支持电池级碳酸盐或碳酸盐盐或盐液盐盐的经济生产的技术。工作人员还认为申请人已经进行了设备购买,并提供了新的时间表,概述了该项目的各个阶段,并计划在2026年1月之前完成该项目。
削减银行,蒙特。- 2024年8月29日 - BHE蒙大拿州今天宣布,它打算加入加利福尼亚独立系统运营商的延长日间市场(也称为EDAM),在其进入西方能源不平衡市场之后。加入区域市场后,BHE Montana将从三个风电场和75兆瓦的电池储能系统中增加397.5兆瓦的清洁能源。2024年6月,BHE蒙大拿州还宣布了开发冰川太阳能公园的计划,这是一个新的100兆瓦太阳能生成项目。“我们很高兴地宣布我们的计划将更多可再生能源整合到Caiso的延长日间市场,使我们能够完全优化我们的一代产品组合,并增强西方的可靠性和清洁能源的可用性,” Bhe Montana总裁Nancy Murray说。“我们期待继续在该地区创建一个统一的能源足迹。” EDAM是一个自愿的日间电力市场,旨在为整个西方的平衡区域和公用事业提供巨大的可靠性,经济和环境利益。2023年11月,BHE蒙大拿州宣布了计划于2026年5月加入西方能源不平衡市场的计划。“当我们继续工作以在2026年登上蒙大拿州到西方能源不平衡市场的船上时,我们很高兴他们今天宣布以这项合作为基础,并采取下一步加入EDAM。”加利福尼亚ISO总裁兼首席执行官Elliot Mainzer说。“这项具有前瞻性的计划增加了EDAM背后不断增长的动力,并增强了整个西方更大的经济,环境和可靠性福利的希望。” BHE蒙大拿州在蒙大拿州的Cut Bank附近运营着189兆瓦的轮辋岩石,以及105兆瓦的冰川I和103.5兆瓦的冰川II风力,跨越了西南冰川县和北部蒙大拿州北部的东南Toole县。
背景在2022年6月21日,CAEATFA董事会批准了BHE Renewables,LLC及其子公司Magma Power Company and CE Generation and CE Generation and CE Generation(“ BHE and Cuspiories”的销售和使用税收排除奖(“ Ste”)奖,以购买高达188,422222222222.222.222.22,22,22,22,290的售价( “项目”)。《监管协议》(“协议”)为申请人提供了CAEATFA董事会批准之日起18个月,以购买或执行至少批准合格财产金额的15%的购买订单。此外,该协议的初始任期为申请人提供了CAEATFA董事会批准之日起三年来利用其Ste奖励。3然而,在奖励时,CAEATFA董事会批准了申请人从2023年12月21日,至2025年6月21日的15%购买要求延长了一年和六个月,并从2025年6月21日至2025年6月21日至2025年12月31日,2026年6月21日。
在地面上,2020 年协议的一部分涉及新加坡 ST Engineering 与波恩匈牙利电子有限公司 (BHE) 之间的合作。BHE 为 ST Engineering 提供 S 波段转换器,双方正在探索在空间工程实习、制造和设备联合开发领域的更多合作。
摘要 规划大型地源热泵 (GSHP) 系统的运行需要精确的地下管换热器 (BHE) 模型,这些模型不需要大量计算。在本文中,我们提出使用测量数据进行参数估计作为改进 BHE 分析模型的一种方法。该方法已应用于运行超过 3 年的 GSHP 系统。BHE 的建模负载和测量负载之间的偏差从 22% 降低到 14%。通过改变校准数据的时间分辨率和季节来测试校准数据集的影响。我们得出结论,时间分辨率必须足够高才能区分不同参数的影响,并且必须对注入和提取(季节)使用不同的模型参数。该方法还应用于已监测 10 年的 GSHP,结果表明,通过每年更新参数可以提高模型的准确性。
钻孔热交换器(BHE)可显着提高地面源热泵(GSHP)系统中的热交换效率。准确预测BHE的出口流体温度对于优化GSHP性能,存储和资源保护至关重要。传统的机器学习方法通过手动特征提取和复杂的非线性关系面临挑战。为了克服这些,这项研究引入了长期出口流体温度预测的混合卷积神经网络(CNN)和复发性神经网络(RNN)模型。该模型使用CNN进行时间特征提取和RNN进行顺序模式学习。对LSTM,CNN和Simpleernn模型进行了评估,提出的模型实现了卓越的性能,RMSE为0.818,MAE为0.642,AARE为0.0305,R²为98.75%,证明了BHE系统效率和可持续性的显着进步。
16参见,BHE Renewables,LLC对拟议决定的拟议决定的评论,即集中采购指定的长时间时间资源(R. 20-05-003)(R. 20-05-003)(2024年8月8日),第1页。2-5,可在以下网址提供:https://docs.cpuc.ca.gov/publisheddocs/efile/g000/m537/k765/537765036.pdf。2-5,可在以下网址提供:https://docs.cpuc.ca.gov/publisheddocs/efile/g000/m537/k765/537765036.pdf。
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