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TAMDAR 对凯夫拉维克机场上空进行大气探测……
通过辐射和对流层空气传播的气象数据（TAMDAR）对对流型的测量（TAMDAR），而不是Irport，I Celand，这使得在tamdar数据中实现了Iceland和Iceland of cobsitif的潜在受益者，这是一个潜在的受益者（ICEAN）的潜在收益。尽管数据集的数据集相对较小，并且在数据中考虑了空间可变性，但得出结论是，Tamdar在微不足道的温度下表现良好。辐射和TAMDAR的温度测量通常很好地一致。此外，结果表明Tamdar在评估风向方面做得很好。tamdar检测到相对湿度的变化，并且通常符合相对湿度预测。很难确定TAMDAR风速测量的质量，但是通常可以通过预测或观察到的风变化在一定程度上解释辐射速度和TAMDAR的风速之间的差异。可以得出结论，将TAMDAR数据实施到IMO的观测值和预测系统中，可以很好地补充传统的大气音声，以增加冰岛空域中大气测量的覆盖范围和频率。
集中共享储能系统动态分区策略优化运行
摘要 — 随着可再生能源不断融入电网，储能已成为支撑电力系统发展的重要技术。为有效提高储能效率和经济性，开发了具有多个储能电池的集中式共享储能 (SES) 站，以实现一组实体之间的能源交易。在本文中，我们提出了针对集中式 SES 站的动态分区策略优化运行，考虑到大型可再生能源发电厂的日前需求。我们基于纳什讨价还价理论实现了多实体合作优化运行模型。该模型分解为两个子问题：带有能源交易的运营利润最大化问题和租赁付款讨价还价问题。采用分布式交替方向乘数法 (ADMM) 分别解决子问题。仿真结果表明，采用动态分割策略的优化运行能够提高可再生能源实体对计划出力的跟踪能力，提高储能实际利用率，增加各参与实体的利润。结果验证了该策略的实用性和有效性。
公告| 2024年5月
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机器学习可以改善碳存储吗？
最近的IPCC报道了气候变化压力负发射技术的重要性，例如碳捕获和存储，限制了大气中的CO 2的数量[Masson-Delmotte等，2018]。碳捕获和存储描述了通过在地下中捕获，转移和存储CO 2来限制CO 2从化石燃料燃烧和工业生产中排放的技术。碳捕获和存储是一种直接缓解系统，可以帮助我们从化石燃料过渡到低碳能，但通常情况下，它仅落后于其野心，只有少数商业项目（例如Sleipner，在Salah，Snøhvit和Quest）探索地下CO 2存储[Eiken等，2011]。这些项目至少突出了成功的CO 2存储的三个关键组成部分：（1）基于多个不同数据集的整合，定期进行地质和地质力学现场表征，（2）定期风险评估，（3）捕获，压缩和注射系统的设计和操作[RINGROSE系统[Ringrose et eT eT eT eT eT eT e eT e eT e eT eT eT e eT e eT e eT] eT。我们认为，机器学习的最新进展以及不确定性定量和智能过程控制可以帮助我们完成这些任务，从而提高了地下碳的效率和安全性
配电网中移动公用事业规模电池储能系统的优化调度
如今，人们对电池储能系统 (BESS) 的了解迅速增长，并因此在电网中得到广泛应用。组装在集装箱中的公用事业规模电池可以在电网中运输。尽管具有众多好处，但这一特点却被忽视了。在以前的研究中，电池移动是基于特定的传输方法（例如卡车或火车）建模的。因此，通过改变电池的运输方法，应该重新建模问题，而且不可能通过结合两种传输方法来安排电池移动。在此背景下，本文提出了一种配电网中的新电池移动调度方法。为此，除了确定总线位置外，还将确定任何运行时间段的最佳充电或放电功率。在所提出的模型中，只有总线之间的距离很重要，而电池的传输方式并不重要。因此，可以使用一种传输方法（例如卡车）或两种方法（卡车和火车）的组合来执行电池传输。通过保持模型的线性结构，还可以计算电池的无功功率贡献、网络的功率损耗和总线电压。这保证了该公式在实际配电网中的实际应用。在测试系统上实施该模型的结果表明，移动式 BESS 相对于固定式装置具有明显的优势。
探索 Versal AI 引擎以加速基于模板的大气平流模拟
AMD Xilinx 的全新 Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是一种 FPGA 架构，将可重构结构与其他片上强化计算资源相结合。AI 引擎就是其中之一，通过以高度矢量化的方式运行，它们提供了大量原始计算，这可能对包括 HPC 模拟在内的一系列工作负载有益。然而，这项技术仍处于早期阶段，尚未证明其可以加速 HPC 代码，缺乏基准测试和最佳实践。本文提供了一份经验报告，探讨了将 Piacsek 和 Williams (PW) 平流方案移植到 Versal ACAP 上，使用该芯片的 AI 引擎来加速计算。平流是一种基于模板的算法，在大气建模中很常见，包括最初开发该方案的几个气象局代码。使用该算法作为载体，我们探索了构建 AI 引擎计算内核的最佳方法，以及如何最好地将 AI 引擎与可编程逻辑连接起来。使用 VCK5000 与 VCK5000 和 Alveo U280 上的非 AI 引擎 FPGA 配置以及 24 核 Xeon Platinum Cascade Lake CPU 和 Nvidia V100 GPU 评估性能，我们发现虽然结构和 AI 引擎之间的通道数量是一个限制，但通过利用 ACAP，我们可以将性能提高一倍与 Alveo U280 相比。
在 Myriad 和 Snapdragon 处理器上对用于太空应用的深度学习模型进行基准测试
未来的太空任务可以从机载图像处理中受益，以检测科学事件、产生见解并自主响应。这一任务概念面临的挑战之一是传统的太空飞行计算能力有限，因为它是从更古老的计算中衍生出来的，以确保在太空的极端环境下（特别是辐射）的可靠性能。现代商用现货处理器，如 Movidius Myriad X 和 Qualcomm Snapdragon，在小尺寸、重量和功率封装方面有显著改进；它们为深度神经网络提供直接硬件加速，尽管这些处理器没有经过辐射加固。我们在国际空间站 (ISS) 上的惠普企业星载计算机-2 托管的这些处理器上部署了神经网络模型。我们发现，Myriad 和 Snapdragon 数字信号处理器 (DSP)/人工智能处理器 (AIP) 在所有情况下都比 Snapdragon CPU 速度更快，单像素网络除外（DSP/AIP 通常快 10 倍以上）。此外，通过量化和移植我们的喷气推进实验室模型而引入的差异通常非常低（不到 5%）。模型运行多次，并部署了内存检查器来测试辐射效应。到目前为止，我们发现地面和 ISS 运行之间的输出没有差异，也没有内存检查器错误。
D4.1 应用领域和能力图 | Excellerat
2.1 参考应用程序 第一个参考应用程序 Nek5000 (C1) [1] 是一个基于谱元法 (SEM) 的流体和传热求解器，具有悠久的开发历史。在 20 世纪 90 年代中期，它是第一个可用于分布式内存计算机的代码，并于 1999 年因算法质量和持续并行性能而获得 Gordon Bell 奖。良好的缩放特性是通过将基于 SEM 的域分解为一组不相交的谱子域来实现的，这允许将全局运算符拆分为一组局部执行的密集矩阵-矩阵乘法，并结合通过直接刚度求和的通信步骤。这种域分解也可用于提高模拟可靠性，因为可以在运行过程中动态修改域分解以最小化估计的计算误差。在 EXCELLERAT 中，KTH 将致力于 Nek5000 的开发，重点关注与 WP4 服务数量相对应的多个方面，例如：使用伴随算法（内在优化方法）进行自适应网格细化、不确定性量化（数值方法、数据缩减算法）、使用加速器（移植到新架构、节点级性能工程）或后处理数据缩减（现场可视化）。它涵盖了从预处理阶段开始的整个模拟周期，其中必须生成相对复杂几何形状的粗六边形网格（网格划分算法）。在模拟阶段，我们将专注于非一致网格的压力预处理器（数值方法）和通信内核（系统级性能工程）。
2D-MXene 作为添加剂可提高单片钙钛矿太阳能电池的功率转换效率
钙钛矿太阳能电池 (PSC) 因其高功率转换效率 (PCE) 和低制造成本而备受关注。人们采用了不同的方法来提高 PSC 的 PCE 和稳定性，例如成分工程 [1,2]、载流子传输层改性 [3] 和异质结构 [4]。最近，具有新颖结构的碳基单片钙钛矿太阳能电池 (mPSC) 已经成为以合理成本商业化大面积钙钛矿太阳能电池 (PSC) 最有前途的设计之一。此外，碳基设计无需使用 Spiro-OMeTAD 等空穴传输材料 (HTM)。由于制造成本也较低，因此可以开发出低成本的光伏系统。为了进一步提高性能，采用了加法工程方法。 mPSC 由四层连续层组成，如图 S1（支持信息）所示，包括玻璃/FTO/致密-TiO 2 /介孔-TiO 2 /介孔-ZrO 2 /碳。这些 mPSC 中填充有钙钛矿，从而分别充当吸光层。在这种设计中，钙钛矿同时充当空穴传输层 (HTL) 和吸收层 [5] 。为了提高 mPSC 的性能，人们探索了不同的技术，包括反溶剂优化 [6] 、后处理 [7] 和添加剂工程 [8] 。从上面提到的方法来看，添加剂工程非常有前景且易于使用，并且在众多
石油价格冲击和石油出口新兴经济体的宏观经济动态：新凯恩斯主义 DSGE 方法
全球石油动态对石油出口和进口的小型开放经济体都有重要影响。然而，关于石油冲击的大部分文献都是针对发达的石油进口国的。与大量针对发达石油进口国和出口国的研究相比，从石油资源丰富的新兴经济体的角度探讨石油冲击影响的微观研究相当稀少。因此，导致了对油价传导机制的知识差距，以及对这些经济体日益严重的政策困境的认识有限。因此，本文建立了一个新凯恩斯主义动态随机一般均衡 (DSGE) 模型，以研究油价冲击如何影响石油资源丰富的新兴经济体的宏观经济总量。我们考虑正的油价冲击，以揭示油价上涨对经济的积极程度。典型的小型开放经济模型由一家出口导向型石油公司、一家多部门海外生产公司和非石油国内公司组成。该模型以汇率增强利率规则为基础，并针对重要的石油生产国尼日利亚进行了校准。模拟的正向石油价格冲击的后续宏观经济反应揭示了荷兰病的证据和哈罗德-巴拉萨-萨缪尔森效应的运作。我们发现，石油资源丰富的新兴经济体迫切需要通过确保非石油部门的强劲发展并尽量减少对石油价格波动的影响来解决这些现象。