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能源需求及其时间灵活性 - CentAUR
本文回顾了为减少和/或影响能源需求的时间分布（灵活性）而提出的方案，主要针对住宅层面。首先研究了自动化技术驱动的方案和/或货币激励措施，以改变最终用户的行为。一个相关的发现是，旨在减少能源需求的方案和影响其时间性的方案之间存在潜在的摩擦点。通过应用能源和社会系统耦合的分析框架，讨论了住宅能源需求模式和时间性的已确定的社会经济驱动因素，总体目标是彻底了解能源需求及其时间性，以便更明智地控制能源需求及其时间灵活性。特别关注社会实践理论的视角，因为它能够捕捉用户和物质制品之间的关系，并讨论其理论原理及其在实际例子中的应用。通过研究文献中能源需求的技术维度和社会维度之间的对话及其时间性，假设和认识论不确定性探索导致更明智的能源需求选择。尽管它具有重要意义，但这一研究途径在很大程度上仍未得到探索。我们建议开展这一对话的关键领域为：（i）与技术功效/效率相关的不可协商的能源最终使用效应概念有关的需求含义的翻译，（ii）由预期的技术需求灵活性导致的新固定性问题，（iii）解决新技术影响中的决定论问题，（iv）结合需求时间的社会核算实施需求侧管理和响应技术。
了解患者对上呼吸道感染抗生素的需求和使用情况：必要性-关注框架的定性应用
方法：采用探索性定性方法。对沙特阿拉伯利雅得初级保健中心使用目的抽样（基于年龄和性别）招募的参与者进行一对一、面对面或电话半结构化访谈。仅招募目前出现 URTI 症状并同意参与的成年患者。访谈招募持续到达到数据饱和点。访谈指南探讨了患者对抗生素的必要性信念和担忧、AMR 认知以及对 URTI 咨询的期望。访谈记录使用 QSR NVivo 12 进行编码，使用必要性-关注框架的框架分析来确定推动抗生素请求和咨询的关键动机。
Stochastic programming based coordinated expansion planning of generation, transmission, demand side resources,
已经广泛研究了储能系统的容量分配，以探索其协助新兴电力系统运行的潜力。探索分布式储能系统的特征并考虑操作可行性和计划的全面性，[8]为主动分配网络中的分布式储能系统设计了一种新颖的双目标混合 - 最佳计划模型。参考文献[9]研究了可再生能源渗透水平的增加与对能量储能能力的需求之间的关系，发现后者与前者密切相关。但是，存在打破这种正相关的转折点。考虑到风能的不确定性以及储能系统的维护和操作成本，[10]提出了一种配置能量存储能力以合理提高系统可靠性的方法。参考[11]提出了一种通过基于改善的移动平均值和综合经验模式分解（EEMD）来最佳分配储能系统的能力来减轻风能波动的方法。参考[12]研究了使用时间序列模拟方法用储能系统部分替换常规热单元的计划。可以处理负载波动并最大化收入的能源存储系统的配置方案被认为是最佳的。然而，大多数现有作品都集中在分配储能系统的能力上，以实现剃须和频率调节，并随着可再生能源的迅速增加而缓和住宿挑战。总而言之，对计划模型的可用研究集中在储能的各个部分上，忽略了发电，传输，负载需求和储能的协调扩展计划。
11.06.2024 RWE在其在伊利诺伊州的第一个公用事业规模的太阳能项目上开始建造现场建设，以支持快速增长的清洁能力需求
可再生能源投资组合约9吉瓦（GW）（GW）安装了陆上风，太阳能和电池存储的容量，使其成为美国大多数州的美国第二大太阳能所有者和运营商在美国和该国第二大的太阳能所有者和运营商。RWE Offshore Wind的子公司 RWE Offshore Wind Holdings也正在美国的东海岸和西海岸开发海上风，包括该公司的第一个商业规模浮动风项目。 作为RWE集团不断增长的绿色战略的一部分，将其绿色投资组合扩展到超过65吉瓦的安装容量，并从2024年到2030年全球投资550亿欧元，该公司已指定约200亿欧元，以显着提高其在美国的营业资产基础 这是在陆上风，太阳能和电池存储中的36 GW的项目管道以及6 GW的海上风，这提供了美国最大的开发平台之一RWE Offshore Wind Holdings也正在美国的东海岸和西海岸开发海上风，包括该公司的第一个商业规模浮动风项目。作为RWE集团不断增长的绿色战略的一部分，将其绿色投资组合扩展到超过65吉瓦的安装容量，并从2024年到2030年全球投资550亿欧元，该公司已指定约200亿欧元，以显着提高其在美国的营业资产基础这是在陆上风，太阳能和电池存储中的36 GW的项目管道以及6 GW的海上风，这提供了美国最大的开发平台之一
使用各种机器学习算法评估电力需求预测
能源部门在很大程度上依赖于电力负载预测的各种机器学习算法，该算法在制定发电和发电的政策中起着关键作用。功率载荷预测的精度取决于反映数据中非线性特征的许多因素。值得注意的是，机器学习算法和人工神经网络已成为当代电力负载预测中必不可少的组件。这项研究专门针对机器学习算法，涵盖支持向量机（SVM），长期短期记忆（LSTM），集合分类器，复发性神经网络和深度学习方法。该研究通过利用过去5年来利用昌迪加尔UT电力数据来精心研究短期电力负载预测。对预测准确性的评估利用了指标，例如归一化平方误差（NMSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和相互信息（MI）。与其他算法相比，LSTM的预测结果表明，LSTM的性能出色，预测误差是LSTM中最低的，而SVM中的误差最低，高13.51％。这些发现为不同机器学习算法的优势和局限性提供了宝贵的见解。使用MATLAB R2018软件进行了建议的方法的验证实验。
在描述性不确定性和加热需求的动态变化下对浅地热系统的顺序长期优化
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
引领可再生能源需求的未来
• 在所有可能的当前和未来情况下优先考虑电力系统的需求。这对于避免拥堵和将更多可再生能源纳入系统是必要的。中央 EMS 必须能够根据来自智能设备和电网的所有相关信息协调电力使用——从电网连接点的容量、电价和拥堵风险到现场太阳能生产。电力使用优先级的决定应由 EMS 集中做出，而不是由设备独立做出。单个设备必然只会拥有有关其自身能源使用和相关用户需求的信息 5 。当所有设备单方面决定何时使用电力时，存在人为用电高峰、高电费甚至停电的风险，因为热泵和电动汽车都认为这是用电的最佳时间。
形势日益严峻：全球儿童和青少年 2 型糖尿病病例激增，亟待采取行动
儿童期肥胖已成为全球公共卫生面临的一大挑战，肥胖环境是其推动力，遗传和表观遗传倾向也对其产生了影响。这导致儿童和青少年 2 型糖尿病发病率呈指数级上升。成年早期糖尿病相关并发症的出现预计将使大多数国家的医疗保健预算紧张。除非全球共同努力遏制这种情况造成的破坏，否则其影响将是深远的。多方面的研究努力、政府立法和有效的社会行动对于实现这一目标至关重要。本文深入探讨了当前的流行病学形势，探索了有关潜在风险和后果的证据，深入探讨了儿童肥胖的病理生物学，并讨论了最新的糖尿病循证管理策略。