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自主电力系统监控和控制策略以避免存储容量过大
Hong TT Vu 1,2 、Benoit Delinchant 1* 、Jérôme Ferrari 1 和 Quang D Nguyen 2,3 1 格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔 INP，G2Elab，38000 格勒诺布尔，法国 2 河内科技大学能源系，VAST，越南 3 能源与科学研究所，VAST，越南 *电子邮件：benoit.delinchant@G2Elab.grenoble-inp.fr 摘要。实现能源效率和电网稳定性的重要解决方案是升级单个光伏系统中的自动消耗。在本文中，我们提出了一种实施低成本传感器和执行器的方法，以便更好地监视和控制可行性解决方案。该方法是通过对法国格勒诺布尔 Greenhouse 的光伏系统进行案例研究进行的。我们提出了一组最少的传感器来降低系统复杂性，同时为我们提供足够的信息来做出决策。分析了一些技术问题，如系统的准确性、采样率、响应能力。考虑了逆变器运行模式对系统损耗的影响。之后，我们根据可用的设计数据和 PVSyst 的模拟数据找出了系统中的能源问题。研究了一种光伏发电预测模型，输入是从网络服务收集的预测云量数据，每 3 小时更新一次。该模型结合离网逆变器的实时监测数据和设置模式，用于确定控制策略，目标是避免存储容量过大并最大限度地延长光伏系统的自主持续时间。
利用紧凑型 MoS 2 纳米层实现卓越的体积海水淡化能力
1000 mV s −1，电荷转移电阻更低，电化学活性表面积比 2H-MoS 2 电极高出近十倍。此外，1T ʹ -MoS 2 电极在 CDI 实验中表现出 65.1 mg NaCl cm −3 的出色体积脱盐容量。原位 X 射线衍射 (XRD) 表明，阳离子存储机制随着 1T ʹ -MoS 2 中间层的动态扩展而发生，以容纳 Na + 、K + 、Ca 2 + 和 Mg 2 + 等阳离子，从而提高了容量。理论分析表明，1T ʹ 相在热力学上优于 2H 相，离子水合和通道限制在增强离子吸附中也起着关键作用。总的来说，这项工作为设计具有高体积性能的紧凑型二维层状纳米层提供了一种新方法，用于 CDI 海水淡化。
加强城市应对气候行动的韧性和财政能力：技术援助报告
一、引言 1. 技术援助将支持印度尼西亚政府和雅加达省政府加强低碳发展和城市复原力，同时探索新的收入来源，重点是碳定价机制，以提高其实施气候适应和减缓行动的财政能力。技术援助活动将包括两个主要部分：(i) 支持雅加达都市区 (JMA) 的碳定价准备，包括制定路线图；(ii) 为准备气候适应项目提供能力建设支持。 2. 该技术援助与印度尼西亚 2020-2024 年国家伙伴关系战略相一致，特别是加强复原力的战略路径，通过促进综合气候变化减缓和适应行动。 1 技术援助还旨在满足政府在实施碳定价方面的支持请求。 2
国家能力评估报告
执行总结，对能力保证的需求是由《综合环境响应，赔偿和责任法》（CERCLA）或超级基金法律的第104（c）（9）条驱动的。在1986年《超级基金修正案与重新授权法》（SARA）中颁布的规定要求，在美国环境保护署（EPA或代理机构）为任何补救措施提供资金之前，国家必须确保危险废物管理能力的可用性。该规定要求确保在签订超级基金州合同（SSC）或补救措施响应合作协议（CA）的日期之后的20年内，确保具有足够能力管理预期在州内产生的危险废物的危险废物处理或处置设施的可用性。这项要求的国会意图是确保有危险的废物管理能力可避免处置和废物管理问题不当。为了帮助各州满足这一法定要求，由州，EPA，受监管的行业和环境代表组成的工作组于1993年制定了计划过程。计划过程始于EPA收集有关废物处理和处置能力的数据，以及对全国能力的需求。EPA是指危险废物报告（也称为双年期报告或BR），允许RCRAINFO数据系统1中的数据，危险废物导出数据，清单数据和互联网研究结果。EPA然后将国家危险废物待遇和处置能力与对此能力的需求进行了比较。EPA还直接与有限数量的危险废物管理设施进行通信，以验证和补充其数据和估计。EPA检查了危险废物管理的现场和危险废物在同一所有权（圈养）和所有发电机可用的商业危险废物管理设施下，在设施中运输了货物的危险废物。
表5.1犹他州的45个最大的发电厂通过发电机铭牌容量数据排名至2023/2024，更新了12/3/24
1 Los Angeles, City of Intermountain Millard 1 8.11% 820.0 900.0 900.0 ST BIT 1986 2 Los Angeles, City of Intermountain Millard 2 8.11% 820.0 900.0 900.0 ST BIT 1987 3 PacifiCorp Huntington Emery 1 5.12% 517.5 450.0 450.0 ST BIT 1977 4 Deseret Gen. & Tran.Coop。Park Red Hills Iron 1 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2015 26 Dominion Renewable Energy Enterprise Iron ENTS1 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 27 Dominion Renewable Energy Escalante I Beaver ESCS1 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 28 Dominion Renewable Energy Escalante II Beaver ESCS2 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 29 DOMINION可再生能源Escalante III Beaver Esc3 0.79％80.0 80.0 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 30 DOMINION RENION RENEWABLE ENERION ENERGION ENTRABLE IROINR ICOR IROIN SPRINGS IS 0.79％80.0 80.0 80.0 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 PV SOL 2016 31 DOIMNION RENEWABLE ENEMION RENEWABL 32 Three Peaks Power LLC Three Peaks Iron TPP 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 33 Sigard Solar Sigurd Solar Sevier SGSOL 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2020 34 AES Distributed Energy Clover Creek Juab CLVR 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2021 35 Greenbacker Renew.能量石墨I碳394 0.79％80.0 80.0 80.0 PV SOL 2022 36 Steel Solar，LLC钢盒Elder SS8 0.79％80.0 80.0 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2024 37 Elektron Solar，LLC Elektron tueele Elkele Elkele Elks 0.79％80.0.0.0.0.0.0.0.0 80.0 sol 202224 38 38 38 38 38 38 38 38 Elder RS 0.79％80.0 80.0 80.0 PV SOL 2024 39马蹄太阳能，LLC马蹄太阳能Tooele HSS 0.74％75.0 75.0 75.0 75.0 75.0 PV SOL 2024 40犹他州协会。mun。Power Sys。mun。Power Sys。NEBO发电厂犹他州GT1 0.64％65.0 65.0 65.0 65.0 CT NG 2004 45 AES分布式能量Latigo latigo san Juan ltigo 0.61％62.1 62.1 62.1 62.1 62.1 wnd WND 2016Bonanza Uintah 1 4.94% 499.5 458.0 458.0 ST BIT 1986 5 PacifiCorp Huntington Emery 2 4.93% 498.0 459.0 459.0 ST BIT 1974 6 PacifiCorp Hunter Emery 3 4.90% 495.6 471.0 471.0 ST BIT 1983 7 PacifiCorp Hunter Emery 1 4.83% 488.3 446.0 446.0 ST BIT 1978 8 PacifiCorp Hunter Emery 2 4.83% 488.3 446.0 446.0 ST BIT 1980 9 PacifiCorp Lakeside Utah ST2 2.81% 284.4 273.0 281.0 CA NG 2014 10 PacifiCorp Currant Creek Juab ST1 2.72% 274.5 254.0 269.0 CA NG 2006 11 PacifiCorp Lakeside Utah ST01 2.23% 225.9 209.0 215.0 CA NG 2007 12 First Wind O&M Milford Wind Corridor Millard 1 2.01% 203.5 203.5 203.5 WT WND 2009 13 PacifiCorp Lakeside Utah CT21 1.83% 185.4 178.0 183.2 CT NG 2014 14 PacifiCorp Lakeside Utah CT22 1.83% 185.4 178.0 183.2 CT NG 2014 15 PacifiCorp Lakeside Utah CT01 1.81% 182.7 169.0 174.0 CT NG 2007 16 PacifiCorp Lakeside Utah CT02 1.81% 182.7 169.0 174.0 CT NG 2007 17 Greenbacker Renewable Energy Corp. Appaloosa I Iron AS1A 1.98% 200.0 200.0 200.0 PV SOL 2024 18 PacifiCorp Currant Creek Juab CT1A 1.45% 146.2 135.0 143.0 CT NG 2005 19 PacifiCorp Currant Creek Juab CT1B 1.45% 146.2 135.0 143.0 CT NG 2005 20 Cove Mountain Solar Cove Mountain 2 Iron GEN01 1.21% 122.0 122.0 122.0 PV SOL 2020 21 PacifiCorp Gadsby Salt Lake 3 1.12% 113.6 104.5 104.5 ST NG 1955 22 Milford Wind LLC Milford Wind Corridor Millard 1 1.01% 102.0 102.0 102.0 WT WND 2011 23 Hunter Solar Hunter Solar Emery HUSOL 0.99% 100.0 100.0 100.0 PV SOL 2020 24 Milford Solar I Milford Solar 1 Beaver MS1 0.98% 99.0 99.0 99.0 PV SOL 2020 25 Utah Red山丘更新。。 0.68％
工业离网发电厂电池容量大小与太阳变化情景之间的关系
由于其短期变化性高，孤立工业电网中的太阳能光伏电力面临着电网可靠性的挑战。存储系统可以提供电网支持，但成本高昂，需要仔细评估电力容量需求。电池尺寸确定方法现在是许多研究的重点，详细建模和复杂优化在全球范围内呈上升趋势。然而，尽管太阳变化可能是不确定性和电池尺寸过大的根源，但它很少作为场景的输入。本研究利用小波变化模型和两个变化指标提出了几种太阳变化场景。这些场景被用作两种尺寸确定方法的输入，以比较最终的电池容量，并得出关于建模复杂性和场景识别作用的结论。结果表明，忽略光伏电站的平滑效应会导致对电池功率支持的估计过高 51%。另一方面，复杂的动态建模可能会使电池功率容量降低 25%。经济分析表明，可变性情景和电池尺寸方法的适当组合可以将平准化电力成本降低 3%。
基于多个电流水平增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，适用于在线应用
基于多个电流水平下的增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，用于在线应用 M. Maures a,* 、A. Capitaine a 、J.-Y. Delétage a 、J.-M. Vinassa a 、O. Briat aa Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, IMS, UMR 5218, F-33400 Talence, 法国 摘要 本文提出了一种基于增量容量 (IC) 峰值跟踪的高 C 速率健康状态 (SoH) 诊断方法的扩展。使用一组经过不同老化协议的 11 个 NCA 锂离子电池。以 C/20、C/10、C/5 和 C/2 进行充电和放电循环，然后用于 IC 分析。给出并建模了 IC 峰值变化与 SoH 之间的相关性，并显示它们是所有测试 C 速率的准确估计量。 1. 简介 由于对新可再生能源解决方案的强劲需求，如交通运输领域的电动汽车 (EV) 和多电动飞机 (MEA)，或能源领域的电网电池存储，锂离子电池市场正达到历史最高水平。与其他应用相比，这些系统中的电池将面临更为严酷的工作条件：更高的功率和更大的温度变化，这两者都会严重影响电池的退化 [1,2]。因此，有必要跟踪它们的健康状态 (SoH) 并确定何时达到其使用寿命（对于特定应用）。SoH 通常定义为电池在给定时间的最大容量与其初始最大容量之比 [3]。存在不同的估算方法来量化电池的 SoH [4]：基于容量或阻抗、使用弛豫电压或基于增量容量 (IC) 或差分电压 (DV) 曲线。IC 分析提供了有关电池内部退化模式的重要信息 [5,6]，因为每个峰值都是电池内部材料相变的结果 [7]。然而，正因为如此，IC 曲线通常是通过非常缓慢的充电/放电获得的 [8,9]，这限制了它们的实用性。尽管如此，还是有人提出了基于 IC 峰的几何特性来量化电池 SoH 的估算方法。特别是，[8,9] 表明特定 IC 峰和谷的位置与 SoH 之间存在线性相关性，而 [8] 也表明
基于燃料电池、光伏电源和超级电容器的混合供电系统
摘要 在本研究中，我们提出了一种改进的直流微电网电源管理方法。利用可再生能源的重要性长期以来一直是一个有争议的话题，由于直流电比交流电的优势，本文提出了一种典型的直流孤岛微电网。这种典型的微电网由两个电源组成：燃料电池 (FC)、太阳能电池 (PV) 和一个存储元件 [超级电容器 (SC)]。在这里，我们旨在提供一种管理策略，通过安排电源之间的功率共享来保证总线电压的优化。这种提出的管理旨在在考虑 FC 状态的情况下，在不同的负载条件下，在太阳辐照度变化的情况下为负载提供高质量的能量。由于 FC 的动态缓慢，因此配备了 SC 来提供瞬态周期。实施了一种管理算法，以使直流总线电压在负载变化时保持稳定。管理控制器基于差分平坦度方法来生成参考值。直流总线由 SC 能量调节；为了减少直流总线电压的波动，实施了 PI 控制器。所提出的策略降低了直流总线中的电压纹波。此外，它为负载提供持续供电，并在需求突然变化时保持平稳，如模拟结果所示。我们的研究表明，所提出的管理器可轻松用于此类电网。
具有不确定因果顺序的通道容量增强
在时空中，事件 A 和 B 可以有三种因果关系：A 先于 B ，B 先于 A ，或者 A 和 B 有因果分离，即它们位于一个类空区间。量子力学允许存在与这些情况都不对应的因果结构。启发式地，这可以描绘为将 A 和 B 之间的顺序置于量子叠加中。更准确地说，已经提出了几种使用“过程矩阵”或“量子开关”来实现不确定因果顺序的方法 [1– 6]。虽然这些方法在数学上并不严格等价，但它们都支持一个基本思想：不确定因果顺序本质上是一种量子现象，它为迄今为止主要在时空理论中探索的概念提供了新的启示。最近，在几种量子开关的实现中已经通过实验观察到了这种现象 [7–12]。为了准确衡量量子理论为因果关系研究带来的新元素，可以将因果序的量子控制视为提供非经典通信优势的一种资源，即量子开关中的两个噪声信道可以比任何单个信道传输更多的信息 [13]。这种方法的好处是可以立即阐明量子开关的物理意义，但它依赖于一个目前尚未解决的问题，即任何局部方是否可以操作性地实施这种量子控制 [14]。在本文中，我们假设实证研究已经给出了一个积极的启发式方法：通过量子开关对因果序的量子控制已经通过实验获得。接下来，我们努力从理论上更好地理解此类设置所展示的优势。特别地，一个长期存在的问题涉及这种优势的起源：为了否认量子开关是一个独立的资源，有人认为，两个信道的单程量子叠加，在没有不确定因果顺序的情况下，已经导致了类似的结果[15，16]。在第二部分介绍基本的数学概念之后，我们探讨了这种非因果顺序的有争议的起源。
能力和能力评估阶段管理计划
洛哈国立大学学术条例第152条规定，洛哈国立大学的学生录取将按照高等教育系统的国家分级和录取制度以及机构录取和分级制度的规定进行。根据洛哈国立大学组织管理程序组织条例第 12 条 c) 款的规定，分级和录取主任有权管理和控制分级和录取过程。