交易所在济州岛的 BESS 项目 2024 年 6 月 17 日——包括 Equis Development Pte 在内的投资者财团。亚太地区领先的可再生能源和环境基础设施开发商 Ltd.(“Equis”)与韩国电力公司和韩国电力交易所签署了一项为期 15 年的容量承购协议,在韩国济州岛建设一个 140MWh 长时电池储能系统(“BESS”)项目(“项目”)。该项目预计将于 2024 年下半年开始建设,并于 2025 年第二季度投入运营。根据韩国贸易、工业和能源部(“MOTIE”)于 2023 年 1 月发布的《第十个长期电力供需基本计划》(“第十个计划”),韩国政府从济州岛开始引入了一个新的 BESS 集中式承购市场。由 Equis、韩国东西电力、济州能源公司和 LG Energy Solution 组成的财团在首次拍卖中获胜,并于 2023 年 11 月获得了该岛东部地区的全部产能。该项目的合同容量为 140MWh,将成为济州最大的单个 BESS 项目,也是新创建的容量市场结构下的第一个此类项目。“作为首次容量承购拍卖的赢家,该项目有望在加强济州岛电网稳定性方面发挥重要作用,”Equis 董事总经理兼韩国地区负责人 Sung Woo Yang 表示。“我们很高兴能参与韩国 BESS 行业发展的这一里程碑项目,并期待未来显著的市场增长前景。“我们正在积极为即将到来的大陆拍卖做准备,并相信到 2030 年,我们可以在韩国建立一个 5GWh 的 BESS 组合,”他表示。济州拍卖预计将成为韩国重要 BESS 行业形成的开端。第十个五年计划还包括将 BESS 承购市场扩展到韩国大陆的计划,指出到 2036 年,预计需要 125GWh 来支持不断增长的可再生能源目标。MOTIE 随后宣布了初步路线图,到 2030 年拍卖 3.66GW 的容量,重点是全罗南北两省。Equis 估计,仅到 2030 年的初步计划就将代表一个价值约 20 亿美元的市场。Equis 成功地利用了其在韩国广泛的 BESS 业绩记录,曾在仁川和浦项拥有并运营一个 207MWh 的调峰 BESS 项目,这是当时韩国最大的项目,目前还在新安县运营一个 75MWh 的太阳能连接 BESS 项目。
EDPR NA 是可再生能源领域的全球领导者 EDP Renewables (Euronext: EDPR) 的全资子公司。EDPR 是全球第四大风能和太阳能生产商,业务遍及欧洲、北美、南美和亚太地区的 28 个市场。EDPR 总部位于马德里,在休斯顿、圣保罗和新加坡设有主要地区办事处,在可再生能源领域拥有顶级资产的完善开发组合和市场领先的运营能力。特别值得注意的是陆上风电、分布式和公用事业规模的太阳能、海上风电(OW - 通过 50/50 合资企业)以及补充可再生能源的技术,例如存储和绿色氢能。
1) 登录 MEDPROS 以使用 CAC 完成 PHA(还必须有 CAC 阅读器)请访问 https://rc.mods.army.mil/MHA/pdha/DHADeploymentCheck.aspx。确保您已允许受信任的证书。有关此操作的说明可在 www.militarycac.com 上找到,具体取决于您的 PC 和浏览器。完成后,请清除缓存并关闭浏览器。返回 https://rc.mods.army.mil/MHA/pdha/DHADeploymentCheck.aspx 并选择 PKI 登录。确保您的 CAC 阅读器已连接到计算机,并且 CAC 已插入 CAC 阅读器中。如果弹出多个证书,请选择身份验证证书。输入您的 PIN,您应该可以在站点中完成第 1/A 部分 PHA。选择顶部的 PHA 选项卡,然后选择开始新调查。完成后,您必须联系 QTC 来设置您的帐户,然后安排您的第 2/B 部分 PHA。
2018年Defra 25年环境计划规定了政府将“环境净收益”嵌入发展部门的意图。随后的2018年改革国家规划政策框架(NPPF)加强了致力于通过规划系统向生物多样性带来净收益的承诺。
EDPR NA DG 是可再生能源领域的全球领导者 EDP Renewables (Euronext: EDPR) 的子公司。EDPR 是全球第四大风能和太阳能生产商,业务遍及欧洲、北美、南美和亚太地区的 28 个市场。EDPR 总部位于马德里,在休斯顿、圣保罗和新加坡设有主要地区办事处,在可再生能源领域拥有顶级资产的完善开发组合和市场领先的运营能力。特别值得注意的是陆上风电、分布式和公用事业规模的太阳能、海上风电(OW - 通过 50/50 合资企业)以及补充可再生能源的技术,例如存储和绿色氢能。
生成式 AI 模型的生命周期涵盖不同的阶段,从定义用例和模型范围开始。在某些情况下,可能可以先确定一个合适的基础模型,在其他情况下,可以从头开始构建新模型。下一阶段涉及使用相关数据集训练模型以用于未来的系统,包括使用满足模型用例所需的特定自定义数据集对系统进行微调。为了完成训练,需要使用需要人工干预的特定技术来确保更准确的信息和可控的行为。下一阶段旨在评估模型并建立指标以定期评估因素,例如准确性以及模型与用例的一致性。最后,部署和实施模型,包括使用前几个阶段建立的指标进行持续监控和定期评估。
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1. 与 2021 年相比 | 2. 印第安纳州枢纽 RT Peak 数据(MISO 价格枢纽)| 3. 与 2020 年相比 | 4. 欧洲和美国,考虑太阳能公用事业规模和陆上风电 资料来源:EURACTIVE、Ember、IEA、Eurostat、美国圣路易斯联邦储备银行、WoodMackenzie、Press search