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选择平均与边际碳强度信号对碳感知优化的含义
网格供电的电力的碳强度取决于用于满足其需求的生成来源的组合，并且随着时间的推移和整个位置的变化很大。有两种类型的碳强度信号：平均和边缘。这两个信号都提供了有关网格操作的差异信息，并以不同的方式影响电网的短期和长期功能。不幸的是，关于碳意识优化的“右”信号缺乏共识，跨域之间的脱碳工作已经使用两个信号来决定何时和何时转移需求。了解信号选择对碳感知优化的含义，本文使用平均碳强度和边缘碳强度进行了数据驱动分析。我们对65个区域的分析揭示了多种见解，包括i）两个信号在统计上均不同，它们之间的相关性非常低，ii）对一个信号进行优化可能会导致从另一个信号的角度来看更多的碳发射，而iii）每个区域的信号特性差异都会导致不同的电力使用激励。
边缘鼻窦区域的硬脑膜动静脉瘘的血管内治疗策略，技术和结果
结果 - 28例患者发现了29个FMR-AVF。治疗了24/29（82.8％），观察到5/29（17.2％）。治疗在21/24（87.5％）中是血管内血管内的，在2/24（8.3％）中合并（血管内+手术），而手术为1/24（4.2％）。血管内治疗为76.2％的电视，14.3％的TA和9.5％的电视/TA组合。足够的随访数据可为20/28（71.4％），平均随访为16.8个月。TA/TV，联合血管内/外科手术或手术组没有AVF复发，电视组中有一次复发（7.1％）。在所有组中都可以看到症状改善：TV（71.4％完整，28.6％的部分），TA（66.7％完成，33.3％无随访），TV+TA（100％部分），血管内/手术（100％完成）和手术（100％部分）。次要的非神秘并发症包括电视组中的1/14（7.1％），TA/TV组中的1/3（33.3％）包括1/3（33.3％）。
分析氨排放的边际减排成本曲线：解决农场系统异质性
农业负责爱尔兰共和国和该国的99.4％的氨（NH 3）排放量未能遵守欧盟国家排放天花板指令（NECD）在过去11年的9年中的9个限制。因此，迫切需要减少NH 3排放以控制空气污染并缓解其他相关的环境和健康危害。本研究在爱尔兰共和国的不同农场类型上进行了农场级别的边际减排曲线分析。该研究还解决了所考虑的减排方案之间的相互作用，并探讨了农场系统异质性的存在。这允许评估是否是在不同农场系统中采取缓解措施的优势。的发现表明，本研究中检查的措施可有效减少NH 3在不同农场类型的不同水平上的排放量。缓解措施，例如石灰，改用受保护的尿素以及牲畜饮食中的粗蛋白质降低主要是节省成本，而增加的三叶草措施则根据农场系统类型在省成本和成本阳性之间移动。本研究通常支持整个农场类型的异质性，强调应量身定制最佳政策设计以反映农场的特征。此外，与由于相互作用效应引起的单个措施的总和相比，据报道，对所选缓解措施的综合实施的减排潜力较低。
来自法国布列塔尼边际土地的生物质的供应成本，能源使用和温室气体排放
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
Distribution Locational Marginal Pricing Based Equilibrium Optimization Strategy for Data Center Park with Spatial-temporal
摘要 - 本文提出了一个基于分销的位置定位定价（DLMP）的BI级Stackelberg游戏框架 - Internet服务公司（ISC）与数据中心公园中的分销系统运营商（DSO）之间的工作。为了微型电力成本，上层的ISC在空间上跨不同数据中心构建的交互式工作负载（IWS），并根据DLMP的时间安排电池储能系统。光伏生成和静态VAR生成提供了额外的活跃和反应能力。在较低级别，DSO通过最大程度地降低两部分关税政策的总电量成本来计算DLMP，并确保分销网络未经汇总，并且总线电压在限制范围内。使用强双重定理和二进制扩展方法将双层优化转换为单层混合二阶锥体编程优化，获得了平衡解决方案。案例研究验证了所提出的方法在保留ISC的隐私时是否有利于DSO和ISC。通过考虑考虑IWS和光伏发电的不确定性，提高了分配网络的灵活性，这进一步促进了更高需求侧的重新源的适应。
美国电力系统中可再生能源和电池存储的平均和边际容量信用值
摘要 随着未来几十年可变可再生能源技术和存储的部署继续大幅增长，这些技术将在维持电力系统资源充足性方面发挥越来越重要的作用。到目前为止，很少有分析对美国可变可再生能源和存储的前瞻性平均和边际容量信用进行全面比较，涵盖各种可能的未来。为了填补这一研究空白，我们估计了 2026 年至 2050 年美国相邻电力系统的太阳能光伏 (PV)、陆上和海上风电以及电池存储的平均和边际容量信用，以研究这两种容量认证方法之间的时间趋势、空间模式和权衡。在各种技术中，太阳能光伏的容量信用最明显地呈现随时间下降的趋势，反映了太阳能光伏发电份额在美国电网预测的未来中的显着上升。虽然电池存储的发电份额也会随着时间的推移而显着上升，但由于它们能够在关键时期进行战略调度，因此它们的容量信用仍然很高。另一方面，风电技术的容量信用总体上呈略微上升的趋势。不同技术的平均和边际容量信用值在空间上存在很大差异，其中太阳能光伏的容量信用值呈现出最明显的空间模式，高值集中在 SPP、PJM 和 MISO 中风能丰富、太阳能匮乏的地区，这表明可再生能源部署的互连规划可能带来资源充足性优势。此外，除海上风电外，所有其他可再生能源技术的平均容量信用值往往高于其边际容量信用值，这表明现有可再生资源的信用值往往高于新资源。
使用EMD分析方法
摘要：边际光谱（MS）座头鲸发声（HWV）信号的特征信息是一个有趣而重要的研究主题。经验模式分解（EMD）是用于海洋哺乳动物发声的强大时间 - 频率分析工具。在本文中，使用EMD分析方法提取了HWV信号的新MS特征创新信息。分别由17.2 ms的时间持续时间为17.2 ms的36个HWV样品分别为I类，II和III类，分别由15、5和16个样本组成。评估了以下比率：1个固有模式函数（IMF1）的平均能量比和剩余功能（RF）与I类样品的转录总能量； IMF1，第二IMF（IMF2）和RF的平均能量比与II类样品的共有能量的平均能量比； IMF1，第六IMF（IMF6）和RF与III类样品的总能量的平均能量比。这些平均能量比都超过10％。在2980–3725，3725-4470，4470-5215，4470-5215，11,175-1175-11,175-11,11,11,11,11,920 hecrance IMF1与转诊总能量的平均能量比率为9.825％，13.790％，4.938％，3.977％和3.32％样品；在745–1490和1490–2235 Hz频段中，在II类样品中分别为14.675％和4.910％；在2980–3725、3725–4470和11,175–11,920 Hz频段中，为12.0640％，6.8850％和4.1040％，在III类样品中分别为11,175–11,920 Hz。 这项研究的结果为从HWV信号的MS特征获得的信息提供了更好的理解，高分辨率和新的创新观点。IMF1与转诊总能量的平均能量比率为9.825％，13.790％，4.938％，3.977％和3.32％样品；在745–1490和1490–2235 Hz频段中，在II类样品中分别为14.675％和4.910％；在2980–3725、3725–4470和11,175–11,920 Hz频段中，为12.0640％，6.8850％和4.1040％，在III类样品中分别为11,175–11,920 Hz。这项研究的结果为从HWV信号的MS特征获得的信息提供了更好的理解，高分辨率和新的创新观点。
脾边缘区B细胞通过塑造细胞因子模式和细胞介导的免疫
Chen-Yu Tsai，1 Myo OO，1 Jih Hou Peh，2 Benjamin C.M.Yeo，3 Ariel Aptekmann，1 Bernett Lee，4,5,6 Joe J.J. Liu, 2 Wen-Shan Tsao, 1 Thomas Dick, 1,7 Katja Fink, 4 and Martin Gengenbacher 1,7,8, * 1 Center for Discovery and Innovation (CDI), Hackensack Meridian Health, 111 Ideation Way, Nutley, NJ 07110, USA 2 Biosafety Level 3 Core, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 15, Centre for Translational Medicine (MD6), NUS, 14 Medical Drive, Singapore 117599, Singapore 3 Infectious Diseases Translational Research Programme and Department of Medicine, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 2, Blk MD4, 5 Science Drive 2, Singapore 117545, Singapore 4 Singapore Immunology Network (SIgN), Agency for Science Technology and Research, Biopolis, 8A Biomedical Grove, Level 3 & 4, Immunos Building, Singapore 138648, Singapore 5 Centre for Biomedical Informatics, Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798, Singapore 6 A*STAR Infectious Diseases Labs, Agency for Science, Technology and Research, 8A Biomedical Grove #05-13, Immunos,新加坡138648，新加坡7 Hackensack Meridian医学院，Nutley，NJ 07110，美国8铅联系 *通信 *通信：martin.gengenbacher@gmail@gmail.comYeo，3 Ariel Aptekmann，1 Bernett Lee，4,5,6 Joe J.J. Liu, 2 Wen-Shan Tsao, 1 Thomas Dick, 1,7 Katja Fink, 4 and Martin Gengenbacher 1,7,8, * 1 Center for Discovery and Innovation (CDI), Hackensack Meridian Health, 111 Ideation Way, Nutley, NJ 07110, USA 2 Biosafety Level 3 Core, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 15, Centre for Translational Medicine (MD6), NUS, 14 Medical Drive, Singapore 117599, Singapore 3 Infectious Diseases Translational Research Programme and Department of Medicine, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 2, Blk MD4, 5 Science Drive 2, Singapore 117545, Singapore 4 Singapore Immunology Network (SIgN), Agency for Science Technology and Research, Biopolis, 8A Biomedical Grove, Level 3 & 4, Immunos Building, Singapore 138648, Singapore 5 Centre for Biomedical Informatics, Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798, Singapore 6 A*STAR Infectious Diseases Labs, Agency for Science, Technology and Research, 8A Biomedical Grove #05-13, Immunos,新加坡138648，新加坡7 Hackensack Meridian医学院，Nutley，NJ 07110，美国8铅联系 *通信 *通信：martin.gengenbacher@gmail@gmail.com
变更的力量
Capacity value for resources can be estimated in several ways, amongst others: • Marginal ELCC : Marginal reliability benefit of the next incremental unit • Class average ELCC : Average reliability contribution of all the resources of a single class • Portfolio ELCC : Reliability contribution of resources across multiple classes (e.g., solar, wind, and battery storage) • Vintaged Marginal ELCC : Marginal reliability benefit of the resource when installed (static over time)
利用 BESS 减少风电弃风的水火风光伏发电系统位置边际定价和日常运行调度
摘要：随着大量可再生能源被引入电力系统，每日运行调度 (DOS) 面临新的挑战。除了运行之外，这些能源的功率变化也导致每小时定价出现问题，这里用位置边际定价 (LMP) 来表示。因此，能源转移等新应用为系统提供了更高的效率，最大限度地减少了风电削减 (WPC) 造成的负面影响。本文展示了水火风光伏发电系统 DOS 中的 LMP 形成，该系统配有电池储能系统和 WPC 的减少。在这里，风力发电厂和光伏发电厂的设计是可调度的，而不是强制性的，以便能够削减发电量，并考虑了分布式发电的插入。此外，为了解决 DOS 问题，使用了内点法。此外，还使用迭代方法对用于表示 DOS 以及电网表示的直流最优功率流进行建模。分析是在 IEEE 24 节点系统中进行的，数据来自巴西。最后，展示并讨论了模拟结果，证明了优化在降低 WPC、总运行成本和提供 LMP 曲线方面的有效性。