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利用水能Nexus通过供水和废水领域的需求侧管理来获得电网的利益
主要是供应方发电资源，以响应负载波动，可变能量生成和网格不可稳定性（Alizadeh，Parsa Moghaddam，Amjady，Siano，Siano和Sheikh-el- Eslami，2016年； Jordehi，2019; Jordehi，2019; Kondziella＆Bruckella＆Bruckella＆Bruckella＆Bruckella＆Bruckella＆Bruckella＆Bruckella＆Bruckella＆Bruckella＆Bruckella＆Bruckselnernerne。需求方的能源管理策略，使载荷的灵活性成为一种重要的干预措施，以应对维持网格可靠性的一些新出现的挑战，而没有具有成本效益的大型大型电池（Brouwer，van den Brok，Zappa，Zappa，Turkenburg，Turkenburg和Faaij，＆Faaij，＆Faaij，＆Faaij，2016; Denholm＆Mai＆Mai＆Mai＆Mai，2019）。随着风能和太阳能等可变能源的产生，也需要更灵活的资源，包括需求侧资源来备份间歇性发电机，并帮助管理中午的过度发生问题，这可能是由于在网格的燃料混合物中，可变能量的高渗透率引起的（Denholm＆Handholm＆Handholm＆Mai，2011; Denholm＆Mai＆Mai＆Mai＆Mai＆Mai，2011年）。较大的水部门负载柔韧性潜力得到了较大的水存储能力（可以用作潜在的能量存储），高电能需求，可观的现场能源生产以及控制系统和数字化的进步。水系统需要能量才能为最终用途的行业提供饮用水供应（Carlson＆Walburger，2007; Epri，2013; Molinos-Senante＆Sala-Garrido，2017; Plappally＆Lienhard V，2012; Sanders＆Webber＆Webber＆Weakel＆Weakel＆Wakeel，2012; wakeel，chen，hayat，als＆ahmad，＆ahmad＆ahmad＆ahmade。大量能量也用于将废水处理为可接受的标准，以释放回环境或重用（图1）。高能源成本是水公用事业在日常运营中包括能源管理策略的主要动机。通常，能源成本是水部门的第二高运营成本，仅次于人工成本（Copeland＆Carter，2017年）。总共，美国消耗的年度电力中超过3％发生在水部门（Sanders＆Webber，2012年）；然而，由于人口增长，替代供水源的利用率增加（通常是能量密集型）以及更严格的水质调查（Cutter，Cutter，Haley，Williams，＆Woo，2014; Epri，2013; Porte等，Porte等，2020）。此外，由于水的消耗行为，供水系统中的高峰用电能通常与许多电网（通常在早晨和晚上）的高峰用电量使用，夏季的峰值较高（Adamowski，2008; Deoreo et al。，2011; House，2006; House et al。 Adamowski，2015年）。本文审查了水部门的需求侧管理机会，特别是当它们与需求响应有关（即，在高批发市场价格高批发市场价格或网络可靠性问题损害网格问题时，暂时修改电力消耗的模式和幅度以减少电力使用的活动[FERC，2018]）。首先，介绍了不同的DR类型和程序的概述，以及对其他补充需求端管理机会的简要说明。最后，几个障碍接下来，对水和废水领域的最新研究工作以及DR应用进行了审查，然后讨论了需求侧的管理资源，包括能源效率，能源生产和储存机会，这些资源是补充DR的。
人工智能 (AI)、力拓和公司领先的人工智能竞争力
简介 人工智能 (AI) 包括计算机程序或数字连接设备以类似于人类学习理解和影响其环境的方式思考、学习和响应的能力。这一程序化互联技术领域也试图使计算“更智能”。人工智能包括复杂的信息处理和编程问题，这些问题源于生物或商业数据及其信息处理的某些方面 (Marr, 1975)。当今人工智能的进步使该行业变得更加复杂，更难以在瞬间提供高质量的商业信息，这可能会决定成功、生存或破产 (Bharadiya, 2023)。Pallathadka 等人 (2021) 介绍了金融行业中的人工智能，通常涉及：机器学习、复杂性解决方案和多样性算法，并有助于实现：更好的消费者连接、供应链效率、设计改进、产品质量控制方法和新的消费者体验——而且所有这些都成本低廉！人工智能应用的稳步增长现已渗透到人类生活和商业机会中。如今，商业中采用人工智能有助于预测和从数据中学习。它有助于提高竞争力、重新设计产品/服务、重新规划商业战略、提高人类理解力、推进计算并解决复杂的商业未知问题（Sestino & De Mauro，2022 年）。人工智能商业领域人工智能通常基于对设备功能采取行动的能力。人工智能采用适用的数字人工智能软件系统，并提供分析和识别基本重复模式或复杂机制中的模式差异的能力，包括大数据优化、图像识别、机器学习 (ML)、机器人技术和所选公司或工业部门的设备自动化。一些人工智能可以使机器或设备学习和设计自我改进。Zohuri 和 Moghaddam（2020 年）等人支持人工智能参与业务流程的不同迭代级别。人工智能渗透到业务的许多层面。人工智能大致呈周期性发展，从简单的机械规则型响应驱动型人工智能，到日益复杂的代际人工智能，如下所述。这五代人工智能与以下几大变化相一致：（1）最新的数字能力和趋势、（2）正在进行的工业/开发者创新技术以及（3）人工智能参与突破周期。这些周期也与未来学家的考虑相结合（Anon7，2023 年，Anon8，2023 年），而且并非专门基于学术论文。简单的反应式人工智能系统接收基本的数字信息，并被编程为启动特定响应。第一代人工智能系统以无人监督的方式持续提供相同的基本、特定的条件改变，以适应相同的情况。此外，它不会从重复或变化的数字信息情况中学习。反应式人工智能系统无法启动未来的重定向更改操作。但是，它们可以包含以下程序：垃圾邮件过滤器、SPSS 的统计分析、出租车/优步预订服务或业务呼叫热线的过滤系统，以连接到所选的业务响应部门。这一级别的软件开发提供了诸如基本人工智能自然语言处理（识别/响应和图像识别）之类的结果，但有时它们可能会使用基本的机器学习和/或神经网络算法来完成特定任务。第二代人工智能系统利用可用内存，但方式有限且受监督。这种方法可以存储知识并使用预测算法：回忆、重新整理和训练大量数据，比较过去和现在的观察、经验或行动数据，并建立进一步的比较知识，同时还提供复杂、评估的