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利用需求响应和存储系统对智能微电网进行建模，以实现关键条件下的最佳运行
摘要。本研究考察了在关键条件下微电网的标准和运行场景中出现的问题。首先，确定了理想的储能规模和放电深度，以便在运行条件下实现最佳微电网规划。随后，通过利用储能系统和负载响应，在关键条件下降低微电网的脆弱性并最大限度地降低负载削减成本，从而使微电网与主网络断开连接并以孤岛模式运行。该模型旨在分析系统性能在数值场景中如何受到储能系统和负载响应程序的影响，特别是在恶劣天气事件期间。此外，本研究还考察了先进控制算法和通信系统在优化微电网运行中的作用。通过实施智能电网技术，微电网可以更好地管理其能源资源，预测需求波动，并对不断变化的条件做出快速反应。这种主动方法有助于确保微电网的稳定性和可靠性，即使面对不可预见的挑战也是如此。总体而言，这项研究为微电网在正常和紧急情况下面临的挑战和机遇提供了宝贵的见解。通过确定最有效的能源存储解决方案、负载响应策略、可再生能源集成方法和先进的控制系统，该研究旨在提高未来微电网系统的弹性、效率和可持续性。在关键运行模式下，所提出方法的结果代表了考虑到存储系统和负载响应程序的电气微电网以最低成本和负载削减的最佳状态。
低地球轨道和月球市场的商业化将推动对太空云计算的需求
政府机构推动了科学领域对太空数据中心的大部分需求，因为他们执行了大多数重大科学任务。例如，ESA 正在研究在太空中实施人工智能和云计算的方法，以提高其卫星的自主性和灵活性。在国际空间站上托管数据中心将成为不久的将来该领域的关键用例。LEOcloud 正在探索这一点，并计划在 2025 年将其数据中心发送到国际空间站。Lonestar Data Holdings 是第一家将其灾难恢复数据中心发送到月球的商业参与者，它计划在月球上和周围创建一个数据中心架构。从长远来看，月球任务数量的增加以及相关生成的大量数据将推动对太空云计算的需求。然而，NASA 的火星样本返回 (MSR) 等任务的预算削减可能会导致延误和额外成本，从而使这些任务的可能性面临风险。
基于多目标优化问题的智能能源混合系统最优需求管理
摘要。本文提出了一个能源混合系统能源规划的多目标问题。该问题考虑三个主要目标：最大限度地减少发电侧的排放污染和运营成本、解决消费者对电力需求的不满以及减少未来 24 小时内与最佳水平的偏差以平缓需求曲线。为了实现这一目标，实施了需求灵活性策略，包括使用可延迟负荷对电力需求进行最佳转移。所提出的方法利用增强的 epsilon 约束方法来确定目标的帕累托解。此外，还采用 TOPSIS 决策技术从一组帕累托解中选择最优解。通过两个案例研究验证了所提出方法的有效性和稳健性。总体而言，本文强调了在混合系统的能源调度中考虑多目标的重要性，并证明了所提出的方法在实现环境、经济和消费者满意度目标之间的平衡方面的有效性。需求灵活性策略和多目标优化技术的使用可以显著改善能源系统的运行，为更高效的能源管理实践铺平道路。与没有实施需求侧管理相比，实施需求侧管理已使第一和第二个目标分别显著减少了 2.8% 和 64.9%。
按需透明玻璃微结构的集成 3D 打印
图 4。(A) 透射显微镜拍摄的黑白玻璃天鹅图像（比例尺：25 µ m）。(B) 透射显微镜拍摄的玻璃二元条、棋盘和圆环结构图像（比例尺：100 µ m）。(C) 和 (D) 黑色和黄色环形图案玻璃管和黑白玻璃管（比例尺：100 µ m）。(E) 带有集成黑色光圈的 3/4 双合和单合成像玻璃光学系统（比例尺：100 µ m）。(F) 集成增材制造玻璃物镜，包括管、支架、光阑和光圈（比例尺：100 µ m）。(G) (F) 中集成物镜的 SEM 图像。(H) 无光圈结构的全透明玻璃物镜的成像性能。(I) (F) 中所示的集成玻璃物镜的成像性能。(J) 图像中的红色和蓝色矩形标记用于对比度比较的区域。
新闻发布减少了对容量的需求减慢增长...
一些客户的短期产品和项目推迟已导致自2023/2024第二季度初以来，对伯特兰特的产能需求的暂时减少，与该集团的假设相反，最近变得更加动态。结果，伯特兰特组的容量利用率低于报告期间的预期。“伯特兰特（Bertrandt该计划的目的是在未来的2024/2025财政年度节省已经获得两位数的百万欧元金额，并在中期*中实现6％至9％的EBIT利润。
水需求管理策略2024-2028
北领地政府尊重并自豪地承认北领地的原住民及其丰富的文化。我们对过去和现在的长者表示敬意。我们承认原住民是我们为生计所依赖的土地和水域的传统所有者和保管人。我们认识到传统所有者与国家的内在联系，并重视他们对管理土地和水域的持续贡献。我们支持与传统所有者建立真正和持久伙伴关系的需求，以更好地了解文化联系，我们将努力建立持久的伙伴关系，以便现在和未来共同管理水。
钴市场产品和需求转移
钴最初主要用于超级合金和其他工业应用的冶金中。可充电电池的增长及其在电动汽车（EV）电池中的使用导致对钴的需求增加。在过去两年中，电池化学中钴的含量有所下降，导致钴价格下降。钴未完全排除在电动汽车电池化学中。2024年的市场转变导致呼吁根据受益人的产品进行定价，而不是当前的实践。这将使主要的钴生产国受益，并使在这些国家建立国内慈善厂的可行性。引言刚果民主共和国（DRC）是世界上最大的钴矿石生产国，中国是最大的炼油厂。钴市场正在经历传递到市场的产品类型的重大转变。这种转变是由2023年的钴过剩触发的。DRC和印尼市场的快速扩张超出了需求。钴作为关键电池元素的价格是电池化学变化以减少所需整体内容的主要贡献者。但是，预计EV电池仍将占未来需求的41％。从历史上看，钴定价基于钴金属价值。市场正在向材料的价格转移到硫酸盐当地的价格。预计对化学物质的定价将在2030年成为常态。钴供应合同通常是根据现货价格确定的，这是由第三方机构评估的。矿石生产商将以英国Fastmarkets出版的全球金属价格的百分比以氢氧化或硫酸盐形式出售钴浓缩物。中国炼油厂现在坚持要针对上海金属市场（SMM）提及硫酸钴价格。主要风险是，这种转变将导致生产国对最终产品市场的控制较少，从而增加了其对市场波动的巨大风险。一种缓解措施是将可变的成本/价格公式实施到新的销售合同中，例如钴金属和应付税，氢氧化钴报价和硫酸钴盐。由于钴是主要铜或镍产量的副产品，因此只要这些金属保留高利润的市场价值，钴的损失仍然可以被抵消。钴生产国，尤其是刚果民主共和国和印度尼西亚，已对未经加工的矿石的出口施加限制，并着手开展计划，以吸引在建立国内炼油厂和电池工厂的公司中的投资。这将支持更多的创造就业机会，提高劳动力，增强近端发展，迅速改善基础设施并刺激经济。国内受益人还减少了范围3排放。
2024年8月2024年，加拿大魁北克市魁北克市魁北克国会中心。
Key to Conference Abbreviations B = Bragg Gratings, Photosensitivity and Poling in Optical Materials and Waveguides (BGPP) I = Integrated Photonics Research, Silicon and Nanophotonics (IPR) Ne = Photonic Networks and Devices (NETWORKS) No = Novel Optical Materials and Applications (NOMA) Np = Nonlinear Photonics (NP) S = Solar Energy and Light Emitting Devices (SOLED) So =特种光纤（SOF）SP =光子通信中的信号处理（SPPCOM）J =关节编程
AI增强库存和需求预测：使用AI优化库存管理并预测客户需求
人工智能（AI）的出现已经迎来了各个行业的效率和准确性的新时代，库存管理和需求预测处于这些进步的最前沿。传统库存管理技术通常依赖于历史数据和简单的统计模型，在解决当代市场的动态和复杂性方面缺乏（Chopra＆Meindl，2016年）。AI具有先进的算法和机器学习能力，为这些关键业务功能提供了一种变革性的方法。本文探讨了AI技术在优化库存管理和预测客户需求方面的集成。AI增强库存管理涉及应用各种AI技术，例如机器学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉和机器人技术工艺自动化（RPA）（RPA）（Ivanov等，2017）。机器学习算法分析了大量的历史数据，以识别模式和趋势，从而可以在库存水平上进行更准确的预测和调整。NLP流程从社交媒体和客户评论等来源提供非结构化数据，以更深入了解市场趋势和客户偏好（Cambria＆White，2014年）。计算机视觉技术有助于实时监视库存水平并通过视觉数据识别差异，而RPA自动化了重复的任务，例如订单处理和库存跟踪，从而降低了人为错误和提高效率（Aguirre＆Rodriguez，2017年）。本文重点介绍了通过AI实施实现的预测准确性和库存周转率的重大改善，并讨论了对供应链管理的未来影响。
NMEC 是需求方计划的未来吗？
本文无法明确评估 NMEC 项目的每个方面，也无法最终回答标题中的问题，但它试图提供一个初步的观点，因为项目已经完成了多年的实施和一轮评估。作为监管者和评估者，本文的作者从我们的角度提供了监督 NMEC 运作的政策护栏的观点，以及对 NMEC 劳动的第一批成果的仔细审查。我们对 NMEC 未来的潜在成功没有任何先入为主的立场。本文将尝试回答以下问题：NMEC 方法是否能够充分解决非常规事件 (NRE) 以对计算出的节省充满信心？在 NMEC 环境中，项目和评估操作必须如何改变？NMEC 是否会带来超出通过更传统的项目可能实现的节省？