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可再生能源与 Storelectric 的 CAES 的协同作用
可再生能源与 Storelectric 的 CAES 的协同作用 如果 Storelectric 的 CAES 建在任何类型的可再生能源发电厂的输出电缆上或附近，将会产生巨大的协同作用。这将使可再生能源开发商、电网运营商和 Storelectric 都受益。本分析特别考虑了风能和太阳能。 疏通管道 许多大型可再生能源发电项目和互连器之所以停滞不前，是因为它们要连接的电网薄弱和/或饱和，需要进行成本高昂的电网加固才能连接可再生能源，这使得项目不切实际。 连接更多可再生能源 但是，如果将可再生能源发电站与大规模长时储能（如 Storelectric 的）一起连接到电网，则所需的电网连接规模对于风能来说会减少一半，对于太阳能来说会减少⅔或更多——它将根据每个负载情况进行配置（所需的供需曲线）。换句话说，如果现有 100MW 太阳能发电场，增加 100MW 储能将使同一电网连接中再增加 200MW 太阳能发电场（如果是风力发电场则为 100MW）——此外还能提高电网稳定性（见下文）。即使在电网饱和或薄弱的地方，这也使可再生能源发电量大幅增加。所有这些选项都使开发商在许多方面受益，例如：
套利与快速频率响应之间的协同作用......
4 包络线是电力系统调节中使用的一个概念，表示为电池充电状态管理提供灵活性的领域。EFR 定义了“宽”和“窄”包络线，每个包络线都与一个单独的产品相关，该产品由 a) 死区和 b) 允许的 9% 的电池标称容量进行充电或放电操作定义。
电池储能系统的能源套利与快速频率响应之间的协同作用 E. Pusceddu 1、Behnam Zakeri 2,3,4、G. Castagneto
储能系统可通过提供各种能源系统服务，为未来平衡低碳能源系统做出重要贡献，随着创新成本下降，电池有望得到广泛部署。本文评估了如果使用电池储能系统 (BESS) 提供这两种服务，其中最重要的两项服务，快速响应或所谓的增强频率响应 (EFR) 和能源套利之间是否存在协同作用。开发了一个技术经济模型来模拟 600 个可能的增强频率响应可用性窗口。结果表明，两种存储服务之间存在两种不同的协同作用。第一个协同作用考虑了在死区之外对储能系统充电以提供增强频率响应的可能性。我们提出了一种创新的充电状态管理策略来利用这种协同作用。第二个协同作用是由于套利收入高度集中在高峰时段，这可以使电池储能系统捕获大部分套利收入，而不会过度减少存储系统在增强频率响应中提供容量的收入。这两种协同效应的结合意味着，通过交替提供套利和频率响应，电池储能系统可以提高 25% 的运营利润。历史数据显示，这一结果在统计上是可靠的。满功率下放电时间为 1.5-2 小时的电池尺寸可能是利用这些协同效应的最佳选择。
利用 AI 生命周期协同效应在数字时代蓬勃发展
IDC 预测，到 2023 年，全球 AI 支出将达到 979 亿美元。根据 IDC 的研究，AI 的采用率较低，但正处于临界点。数据质量、数量和访问、算法的可解释性和选择、缺乏数据科学技术人员以及 AI 解决方案的成本是阻碍 AI 计划的关键因素。只有十分之一的 PoC 能够实现生产部署，大约一半的 AI 计划失败。企业报告称，AI 项目上超过 50% 的时间花在数据集成和管理以及解决方案部署上，而不是实际的数据科学任务上。涵盖 AI 生命周期所有方面的端到端解决方案对于组织采用 AI 和更快实现卓越业务成果至关重要。
价值工程与精益和六西格玛的协同作用 - DTIC
这些举措的起源各不相同。VE 起源于第二次世界大战期间的工业界，当时由于严重的材料短缺，许多制造商被迫替换材料和设计。LSS 在采购、技术和物流 (AT&L) 企业中得到实践，是精益、六西格玛和约束理论 (TOC) 的结合。每个组成部分也有不同的起源。精益概念可以追溯到第二次世界大战后几十年丰田生产系统的演变。六西格玛起源于概率论在统计质量控制中的应用。TOC 代表了一种范式转变，旨在改进准时生产 (JIT) 和全面质量管理 (TQM) 的概念，以帮助刺激所需的变革。DFSS 的开发是为了在设计阶段应用六西格玛原则。