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满足新南威尔士州的系统强度要求
特斯拉汽车澳大利亚，PTY。Ltd.（“ Tesla”）欢迎有机会提供Transgrid，以应对RIT-T的项目规格咨询报告（PSCR），以解决纽卡斯尔和悉尼西部传输网络中的系统强度短缺，预测将从2025年7月1日起就可以提供系统强度，并提供系统强度的服务。特斯拉的使命是加速世界向可持续能源的过渡。关键方面将使用智能的，格式形成的逆变器来支持网格中可变可再生能源（VRE）的渗透。我们认为，电池能量存储系统（BESS）资产，尤其是使用我们的虚拟机模式（VMM）技术运行的特斯拉Megapacks，对于在所有澳大利亚司法管辖区提供缩放，成本效益的系统强度解决方案都是不可或缺的。
2408-Tesla-Padr-submission.pdf
在特斯拉的观点中（在特斯拉可以根据要求共享的AEMO，竞技场和正在进行的全球研究的独立报告的支持），网格形成的BESS资产还符合所有技术特征，以提供系统强度并确保稳定的电压波形 - 现在已广泛证明这种性能。非常重要的是要注意，一旦在网格连接点启用了网格形成模式（例如VMM），那么BESS资产将提供持续的系统强度支持，而无需响应外部启用信号。这意味着非网络解决方案可以提供系统强度，同时在任何时间点还针对市场需求进行了优化 - 同时执行几个不同的功能。这进一步提高了形成网格的BESS资产作为非网络解决方案的商业生存能力，并消除了同步冷凝器实际上是一种“无重组”解决方案的理由 - 鉴于它们作为单一使用的单用途，单折叠资产提供的价值较小。
悉尼和巴黎，2022年7月27日，Neoen和Tesla在澳大利亚的Hornsdale Power Reserve Big Battery提供创新的惯性服务
neoen（ISIN：FR0011675362，股票：Neoen）是全球主要可再生能源的领先生产商之一，已成功实施了Tesla的虚拟机模式（VMM），其150 MW / 193.5 MW / 193.5 MWH Hornsdale Power Reserve（HPR），澳大利亚的第二大LIRITH LITH LITH LITHIUM-IN-ION LITHIUM-IN-ION LITHIUM-ION LITHIUM-IN-IN-IN-IN-IN-IN LITH LITH LITH LITH LITH LITH。HPR已获得AEMO的批准，因为它的网格形成逆变器开始向南澳大利亚州的网格提供惯性服务。在电力网络的正常运行和重大干扰之后，都需要最低水平的惯性与频率控制服务。惯性传统上是由天然气或发电机提供的。热电厂的关闭和可再生能源的增加导致网格中的惯性短缺，这是一个严重的网络问题，电池现在可以克服。在应对这些挑战时，这种创新的解决方案代表了全球意义的突破。位于网络的关键部分，HPR将自动为南澳大利亚电网提供必要的稳定性，在过去的12个月中，南澳大利亚电网已达到64％的可再生渗透。hpr现在有能力贡献约2,000兆瓦的同等惯性，或该州网络中预计短缺的15％，该网络中有170万人和150,000个企业提供服务。惯性服务是Neoen电池令人印象深刻的工具包的宝贵补充，该工具包已经包括能量套利，快速响应和频率调节。neoen的G Ride级电池既快速又灵活，并且能够同时使用其能力的不同分数，以响应网络和市场中产生的需求，并能够同时向客户提供多个服务。
2D 材料能否弥合神经形态之间的差距？
神经形态计算广义上指使用非冯·诺依曼体系结构来模拟人脑的学习过程。术语“冯·诺依曼体系结构”表示任何存储程序计算机，由于它们共享一条公共总线，因此获取指令和数据操作可能不会同时发生，从而导致“冯·诺依曼瓶颈”，即在单独的内存和计算块之间进行耗能和耗时的数据传输。这种瓶颈限制了计算系统执行数据密集型任务的能力，随着现代机器学习模型的出现，对数据密集型任务的需求只会越来越大。此外，最近的一份报告显示，在“过度参数化模式”下运行的高度复杂的神经网络不会对训练数据中的虚假趋势进行过度拟合，而是比复杂度较低的神经网络对未知数据表现出更好的泛化能力 [ 1 ]，这促使模型参数数量自 2015 年以来逐年呈指数增长，训练数据集的大小自 1988 年以来也呈指数增长 [ 2 , 3 ]。具体来说，过去十年见证了从 ResNet-50（> 10 7 个模型参数）到生成式预训练 Transformer 3（GPT-3）（> 10 11 个模型参数）的模型，以及从 ImageNet（~10 6 张图像）到 JFT-3B（> 10 9 幅图像）的数据集。通过克服电子通信、时钟、热管理和电力输送方面的瓶颈 [2]，神经形态系统带来了可扩展硬件的希望，可以跟上深度神经网络的指数增长，从而让我们定义了神经形态计算的第一个主要方向：“加速”。那些关注加速的神经形态系统是为了提高现有机器学习模型的速度和能效而构建的，并且往往会产生相对直接的影响。一个常见的例子是深度神经网络前向传递中用于向量矩阵乘法 (VMM) 的交叉阵列。相比之下，我们将神经形态计算的第二个主要目标定义为“实现”，即在非冯·诺依曼架构中实现人类神经生物学功能。第二个目标的影响将比第一个目标更滞后，但代表了下一代机器学习模型的硬件实现，在脉冲神经网络 (SNN)、赫布学习和霍奇金-赫胥黎神经元模型领域取得了进展。