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综合资源规划 (IRP) 命令 D.19-11-016 合规情况和中期可靠性 (MTR) D.21-06-035 采购进展摘要
* 拟议决定：决定订购补充中期可靠性采购（2026-2027 年）并向加州独立系统运营商传输电力资源组合，以供 2023-2024 年输电规划流程使用。
2022常绿IRP更新的假设
电动汽车（EV）负载形状将反映形状的变化，随着库存滚动并渗透增加。使用旅行调查数据，基于基于EV驾驶和充电行为的模拟运输负载的自下而上的运输负载预测，这些形状是由E3开发的。
2023 年 IEEE 国际可靠性物理研讨会 (IRPS)
TuT1（教程）- 可靠性物理与工程简介，Joe McPherson，McPherson Reliability Consulting LLC 所有材料和设备都会随着时间的推移而退化。因此，可靠性物理具有重要的理论和实践意义。可靠性调查通常从测量材料/设备在应力下的退化率开始，然后对失效时间与施加应力的关系进行建模。这里使用的术语“应力”非常笼统：应力指任何外部因素（电气、机械、化学、热、电化学等）能够产生材料/设备退化的因素。当退化量达到某个临界阈值水平时，就会发生失效时间。由于设备通常需要不同程度的退化才能引发故障，因此故障时间本质上是统计性的，并讨论了两种常见的故障分布：威布尔和对数正态分布。故障时间 (TF) 建模通常假设幂律或指数应力依赖性，具有 Arrhenius 或 Eyring 类活化能。从这些 TF 模型中，可以推导出加速因子，这些因子往往作为加速测试的基础。在本演讲中，将回顾几种半导体故障机制：电迁移 (EM)、应力迁移 (SM)、时间相关电介质击穿 (TDDB)、热载流子注入 (HCI)、负偏置温度不稳定性 (NBTI)、等离子体诱导损伤 (PID)、单粒子翻转 (SEU)、表面反转、热循环疲劳和腐蚀。本教程应为参会者提供坚实的基础，以便更好地理解 IRPS 上发表的论文。TuT2（教程） - 集成电路和半导体器件可靠性分析的机器学习，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Elyse Rosenbaum 本教程适用于对机器学习（“ML”）如何在其学科中应用感兴趣的可靠性物理专家。它将使用机器学习的广泛定义，将 ML 等同于数据驱动建模，并将其与基于物理知识（即机械模型）的模型和预测进行对比。神经网络是一种流行的数据驱动建模模型结构，因为它具有灵活性；它通常被称为通用近似器。本教程将介绍神经网络训练的基础知识。本文将介绍将 ML 应用于可靠性分析各个方面的研究成果。TuT3（教程）- BEOL 和 MOL 可靠性，Shinji Yokogawa，电气通信大学 BEOL 可靠性在半导体技术中发挥着至关重要的作用，从开发到质量保证。典型的磨损机制包括电迁移 (EM)、应力迁移/应力诱导空洞 (SM/SIV)、热机械稳定性、低介电击穿 (TDDB) 和芯片/封装相互作用 (CPI)。最近，围绕栅极/接触或 MOL 可靠性的可靠性问题已被添加到列表中。由金属和电介质界面中的缺陷及其产生引起的互连、通孔和接触可靠性挑战被认为是重要问题，即使代数、结构和材料发生变化。了解它们以及如何抑制它们是实现高可靠性的关键。了解每个集成电路的寿命分布行为对于确定由许多部分组成的集成电路的可靠性也至关重要。本教程将介绍物理和统计
2023 IEEE 国际可靠性物理研讨会 (IRPS)
TuT1（教程）- 可靠性物理与工程简介，Joe McPherson，McPherson Reliability Consulting LLC 所有材料和设备都会随着时间的推移而退化。因此，可靠性物理具有重要的理论和实践意义。可靠性调查通常从测量材料/设备在应力下的退化率开始，然后对失效时间与施加应力的关系进行建模。这里使用的术语“应力”非常笼统：应力指任何外部因素（电气、机械、化学、热、电化学等）能够产生材料/设备退化的因素。当退化量达到某个临界阈值水平时，就会发生失效时间。由于设备通常需要不同程度的退化才能引发故障，因此故障时间本质上是统计性的，并讨论了两种常见的故障分布：威布尔和对数正态分布。故障时间 (TF) 建模通常假设幂律或指数应力依赖性，具有 Arrhenius 或 Eyring 类活化能。从这些 TF 模型中，可以推导出加速因子，这些因子往往作为加速测试的基础。在本演讲中，将回顾几种半导体故障机制：电迁移 (EM)、应力迁移 (SM)、时间相关电介质击穿 (TDDB)、热载流子注入 (HCI)、负偏置温度不稳定性 (NBTI)、等离子体诱导损伤 (PID)、单粒子翻转 (SEU)、表面反转、热循环疲劳和腐蚀。本教程应为参会者提供坚实的基础，以便更好地理解 IRPS 上发表的论文。TuT2（教程） - 集成电路和半导体器件可靠性分析的机器学习，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Elyse Rosenbaum 本教程适用于对机器学习（“ML”）如何在其学科中应用感兴趣的可靠性物理专家。它将使用机器学习的广泛定义，将 ML 等同于数据驱动建模，并将其与基于物理知识（即机械模型）的模型和预测进行对比。神经网络是一种流行的数据驱动建模模型结构，因为它具有灵活性；它通常被称为通用近似器。本教程将介绍神经网络训练的基础知识。本文将介绍将 ML 应用于可靠性分析各个方面的研究成果。TuT3（教程）- BEOL 和 MOL 可靠性，Shinji Yokogawa，电气通信大学 BEOL 可靠性在半导体技术中发挥着至关重要的作用，从开发到质量保证。典型的磨损机制包括电迁移 (EM)、应力迁移/应力诱导空洞 (SM/SIV)、热机械稳定性、低介电击穿 (TDDB) 和芯片/封装相互作用 (CPI)。最近，围绕栅极/接触或 MOL 可靠性的可靠性问题已被添加到列表中。由金属和电介质界面中的缺陷及其产生引起的互连、通孔和接触可靠性挑战被认为是重要问题，即使代数、结构和材料发生变化。了解它们以及如何抑制它们是实现高可靠性的关键。了解每个集成电路的寿命分布行为对于确定由许多部分组成的集成电路的可靠性也至关重要。本教程将介绍物理和统计
AI机场服务有限公司
印度航空服务有限公司（AIASL - 前身为印度航空运输服务有限公司）希望填补现有空缺，并为未来出现的空缺保留候补名单。符合此处规定要求的印度国民（男性和女性）可以申请南部地区科钦、卡利卡特和坎努尔国际机场的各种地勤职位，合同期限为固定期限，可根据其表现和印度航空机场服务有限公司的要求续签。内部候选人也可以申请。以下给出的空缺职位数量仅作参考，可能会根据运营要求而有所不同。保留将按照总统指令进行。实际保留的空缺职位将取决于任命时的现有人数。AI Airport Services Limited 是印度领先的地面服务供应商，在印度主要机场提供地面服务。AIASL 目前在 82 个机场提供地面服务。除了处理印度航空有限公司及其子公司的航班外，还为 51 家外国定期航空公司、4 家国内定期航空公司、3 家地区航空公司、8 家季节性包机航空公司和 23 家提供易腐货物处理的外国航空公司提供地面服务。从成为印度第一家也是唯一一家处理空客 A380 首航印度的地面服务商，到在印度主要机场处理未来派 787 梦想飞机。愿景：成为在所有印度机场提供世界一流地面服务并在全球扩张的领导者
2022 年自由帝国 IRP 第 1 卷 - 执行摘要
图 1-1 – 潜在的 DER 优势 ...................................................................................................................................... 11 图 1-2 – NSI 预测 2022-2041（GWh） ...................................................................................................................... 20 图 1-3 – 零售额预测 2022-2041（GWh） ................................................................................................................ 20 图 1-4 - RAP DSM 对年度能源需求的影响（低成本 RAP DSM 捆绑包） ............................................................. 22 图 1-5 – 负荷净能量预测 – 基准、高、低情景（GWh） ............................................................................. 23 图 1-6 – RAP DSM 对负荷的影响（低成本捆绑包） ............................................................................................................. 24 图 1-7 – 夏季峰值 MW ............................................................................................................................................. 24 图 1-8 – 冬季峰值 MW ............................................................................................................................................. 25 图 1-9 – 供应方资源筛选方法........................................................................................................... 30 图 1-10 – LCOE 和平准化容量成本预测（2023 年） .............................................................................................. 32 图 1-11 – LCOE 平准化容量成本预测（2035 年） .............................................................................................. 32 图 1-12 – 预测的基准、最高和最低天然气价格（亨利枢纽） ............................................................................. 36 图 1-13 – 预测的基准、最高和最低天然气价格（南方之星交付） ............................................................................. 36 图 1-14 – CO 2 价格预测 ............................................................................................................................. 37 图 1-15 – SPP 南方枢纽全时段电价 ............................................................................................................. 38 图 1-16 – 所有计划的 20 年 PVRR（2022-2041 年）（百万美元） ............................................................................. 46 图 1-17 – 不确定因素列表........................................................................................................................... 47 图 1-18 — 不确定因素测试方法 .......................................................................................................................... 48 图 1-19 - 关键不确定因素树 ............................................................................................................................ 49 图 1-20 - 所有计划的 PVRR 及风险值（2022-2041 年）—（百万美元）........................................................................ 50 图 1-21 – 填充的 2022 IRP 记分卡................................................................................................................... 53
MCE 2023 运营综合资源计划 (OIRP)
• 在 MCE 服务区域内采购并帮助开发 48 兆瓦的新可再生能源项目，包括 MCE Solar Charge，这是位于 MCE 圣拉斐尔办事处的 80 千瓦太阳能车棚系统，为 MCE 员工和公众提供 10 个 2 级电动汽车充电端口； • 自 2012 年以来，向 688 名符合收入条件的客户发放了 33 万美元的太阳能回扣，用于超过 1.4 兆瓦的太阳能； • 与区域独立生活中心合作，向 200 名低收入和医疗基线客户免费分发便携式电池，价值 55 万美元，不向受助人收取任何费用； • 为在 MCE 服务区域内安装的超过 1000 个电动汽车充电端口提供了超过 150 万美元的回扣；以及 • 与 BayREN 的 Home+ 计划合作，为热泵热水器的安装提供了 103,000 美元的奖励。
CPUC IRP 零碳技术评估
2 简介 ................................................................................................ 16