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2022-2025 年可再生能源融资预期
5 为了估算可再生能源的年度互连成本，我们计算了 MISO 和 PJM 之间风能和太阳能互连的容量加权平均成本。然后，我们将这些值乘以 2019 年、2020 年和 2021 年风能和太阳能新增容量。我们首先采用劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 报告的 MISO (2018 年) 和 PJM (2019 年) 的风能和太阳能互连成本 (美元/千瓦)，然后计算风能和太阳能的加权平均值。风能互连成本总计为 51.05 美元/千瓦，太阳能互连成本总计为 63.84 美元/千瓦。然后，我们将风能和太阳能互连的容量加权平均成本乘以 2019 年、2020 年和 2021 年的风能和太阳能新增容量，如 BNEF 美国可持续能源 2022 年概况所述。劳伦斯伯克利国家实验室。改进公用事业规模风能和太阳能项目的输电资本成本估算，为可再生能源政策提供参考。2019 年 10 月。https://eta-publications.lbl.gov/sites/default/files/td_costs_formatted_final.pdf，第 10 和 12 页。彭博新能源财经和可持续能源商业委员会《2022 年美国可持续能源概况》。2022 年 3 月。https://bcse.org/factbook/
期望信 17 02 2021。......
优先考虑有针对性、可持续和盈利的绿色发电发展。集团应继续寻找增加发电量的方法，并应在立陶宛和国外（集团已经开展业务的国家和开始通过向可再生能源发展转型来实施能源部门变革的国家）投资可再生能源发电。集团应投资的主要绿色发电技术包括风能、太阳能、生物燃料和废物。为了吸收新技术，建议集团与有此类投资实施经验的合作伙伴合作。绿色发电的发展必须按照财务纪律原则进行——项目的回报必须与承担的风险相一致，项目债务水平应与市场惯例相一致。为了最大限度地提高项目回报并有效利用金融资源，建议考虑能源领域常见的资产轮换策略，即部分项目出售给金融投资者。
分析客户期望和满意度...
客户满意度是确定客户期望过程中最重要的一步。如果不参考或获得个人观点，就不可能确定客户期望。为了确定客户期望，服务供应商使用统计技术并调查了他们的客户。根据研究，没有适当的期望模型框架来优先考虑组织的区域并根据组织的政策和战略做出有利的选择。在本研究中，使用模糊多标准决策组合进行最佳选择。本研究中使用的研究方法是描述性和应用性类型，并使用现场方法收集数据。为了确定客户期望，已经从研究人群（赞詹市的客户）收集了数据，通过随机抽样方法显示有 303 人。为了对客户期望的各个方面进行排序并对市政区域进行最佳选择，我们从研究人群（市政工程承包商）中收集了数据，共有 30 人。问卷调查和访谈被用作数据收集工具，事实证明这是有效的。使用 Expert Choice、基于 Web 的 TOPSIS、SPSS 和 Excel 软件产品进行计算。有趣的是，最佳市政区域的选择完全取决于具有最大优先级值的标准。根据对所提模型阶段的计算，“市政区域 2”被选为最佳区域，并且在响应客户期望方面获得了最高评级。结果表明，所提出的模型与定义的程序和已知输入具有系统契合度。关键词：客户期望，多准则决策，模糊分析网络过程 (FANP)，模糊 TOPSIS 方法，模糊 ELECTRE 方法。
绩效期望陈述2023/24
在过去的一年中，我们听了该行业的反馈，并在几个重要领域取得了重大进展。通过将我们作为组织的效率和有效性通过我们的多年组织战略，Te Korowai O Kaitiakitanga（管理的斗篷），我们已经对我们的运作方式进行了重大改进，例如监管许可和创建新的通知团队。这些更改将确保我们取得成果，并使该行业更容易与我们互动。这些变化开始显示出切实的好处，该行业一直在强烈支持我们所做的工作以及对其所看到的改进方面的认识。但是，我们还有更多工作要做。在2023/24中，我们将继续致力于解决法规风险，嵌入和改进，尤其是在认证，许可，通知和查询，海上检查，以及我们如何提供透明，一致和质量的监管活动。
对人工智能和创新的期望和看法
摘要 建筑、工程和建筑 (AEC) 行业是数字化程度最低的行业之一，其绩效增长低、项目管理实践效率低下，这源于管理变革的固有挑战。为此，该行业开始探索人工智能 (AI)，预计人工智能将成为未来十年最具变革性的技术之一，并探索其简化流程和提高项目生产力的可能性。鉴于 AEC 行业需要加强项目管理实践，数字化转型进展缓慢，本论文旨在从项目经理的角度探索人工智能与项目管理之间的交集，以及实施新技术和工作方法所面临的挑战。为了实现本研究的目的，通过定性访谈研究对瑞典最大的 AEC 咨询公司之一的基础设施部门进行了一个案例研究。对相关文献的回顾是对从访谈中获取的原始数据的补充，为分析提供了理论基础。结果显示人们对人工智能总体持积极态度，并揭示了 AEC 行业项目管理和项目相关工作的几个潜在应用领域。结果显示，项目经理普遍对人工智能持积极态度，认为人工智能是一种通过自动化劳动密集型任务和利用预测能力来提高效率、质量和降低成本的工具。虽然人工智能并不被视为对项目经理角色的威胁，但人们担心它对项目中其他角色的影响。成功的人工智能整合有望通过提高该行业的效率来提高竞争力和业务能力。然而，与技术实施和工作方法改变相关的挑战包括分散的组织结构、缺乏高层管理支持、标准化方法不足、知识转移不力和可变薪酬模式。这项研究通过强调人工智能在 AEC 行业项目管理中的潜在应用领域以及相应的影响，为文献做出了贡献。通过提供对该行业技术采用和变革障碍的细致理解，它进一步强调了需要高层管理支持和战略方向来充分利用人工智能等技术的潜力。这项研究还为克服当前障碍的实践提供了启示。
小型设计成熟度和监管期望...
核技术的创新正在推动国际合作，以寻找可靠、经济高效的方式，在世界各地高效、安全地许可和部署包括 SMR 在内的先进技术。为了确保新一代反应堆的安全设计和运行，核监管机构正在制定策略，以调整其 SMR 许可监管框架，以尊重其独立性和国家主权。简化许可工作可实现的好处包括提高安全性、提高设计效率、避免不必要的设计复杂性、提高监管效率和降低成本。
对 PIEMI 授权和 AISP 注册的期望
4 中央银行已承诺遵守这些标准。每半年发布一次标准执行情况。5 规定 90% 的评估应在评估阶段开始后的 90 个工作日内完成。6 如果申请公司在发出申请后的 60 个工作日内未对中央银行的信息请求/查询做出回应，则申请将处于休眠状态。7 条件和资本不适用于 AISP。
