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通过电路的STEM教育
摘要研究目的是通过电力茎教育来发展5年级学生的创造力。2020年第二学期的Khon Kaen省有15名学生参加了这项研究。采取行动研究是通过树木循环实施的，以提高学生的创造力。电力上5级的物理内容由简单的电路，导体，绝缘子，开关，串联和平行的电池连接，串联和平行电路以及电动机连接。将十二个课程分为三个动作循环。每个课程的循环包括三个预测 - 访问式解释（POE）课程，以及一个工程设计过程的课程，用于设计各种作品，以提高每个循环结束时的电力创造力。学生们精通设计各种作品，以解决特定教室的情况引起的问题，并以特定的理由选择了创作作品的材料，并具有灵活性和阐述。在动作循环的最后一堂课中，收集了数据，以显示学生如何提高其创造力。学生的作品及其演示文稿通过创造力的标准评分在四个维度，流利性，灵活性和阐述的四个维度上进行了评估。结果表明，所有五组学生都提高了学生的创造力。在每组学生中都发现了独创性。他们的创作与同学不同。学生从循环中获得更高的流利性，灵活性和阐述，到循环的三个动作循环。
功能化石墨烯的压电：量子 -
∗应向谁解决†equipe de Chimie Physique，iPrem umr5254，Pau et des des des pay des de la Adour，64000 Pau，法国，法国64000 Pau•Minia University，Minia University，Minia University，Minia 61519，埃及。都灵大学的NIS（纳米结构界面和表面）和卓越中心（纳米结构的界面和表面），朱里亚5号，IT-10125，都灵，意大利都灵
100％可再生电力系统中的存储要求
1 Hertie School，德国柏林2 QVIST COUNSTING LIMITED，英国伦敦 *通讯作者：ruhnau@hertie-school.org摘要。 在100％可再生电力系统的背景下，风和太阳能资源持续稀缺的延长时期受到了学术和政治的关注。 本文探讨了这种稀缺时期与能源储能需求的关系。 为此，我们基于使用35年的小时时间序列数据的德语100％可再生案例研究的时间序列分析与系统成本优化模型中的时间序列分析的对比。 我们的时间序列分析支持以前的发现，即持续稀少供应的时期持续不超过两周，但我们发现最大的能量不足发生在更长的9周期间。 这是因为多个稀缺时期可以互相跟随。 在考虑存储损失和充电限制时，定义存储要求的周期延长了多达12周。 在这个较长时期，与最稀有的两周的能量不足相比，成本优势的存储容量大约要大三倍。 为生物能源示例添加其他灵活性来源，定义存储需求的时期持续时间延长了一年以上。 在基于单年而不是多年时间序列优化系统成本时，我们发现存储需求的青年际差异很大，最极端的一年的存储时间是平均年份的两倍以上。1 Hertie School，德国柏林2 QVIST COUNSTING LIMITED，英国伦敦 *通讯作者：ruhnau@hertie-school.org摘要。在100％可再生电力系统的背景下，风和太阳能资源持续稀缺的延长时期受到了学术和政治的关注。本文探讨了这种稀缺时期与能源储能需求的关系。为此，我们基于使用35年的小时时间序列数据的德语100％可再生案例研究的时间序列分析与系统成本优化模型中的时间序列分析的对比。我们的时间序列分析支持以前的发现，即持续稀少供应的时期持续不超过两周，但我们发现最大的能量不足发生在更长的9周期间。这是因为多个稀缺时期可以互相跟随。在考虑存储损失和充电限制时，定义存储要求的周期延长了多达12周。在这个较长时期，与最稀有的两周的能量不足相比，成本优势的存储容量大约要大三倍。为生物能源示例添加其他灵活性来源，定义存储需求的时期持续时间延长了一年以上。在基于单年而不是多年时间序列优化系统成本时，我们发现存储需求的青年际差异很大，最极端的一年的存储时间是平均年份的两倍以上。我们得出的结论是，专注于短期的极端事件或单一年份可能会导致对存储要求和100％可再生系统的成本的低估。
为什么电力市场模型产生不同的结果
欧洲电力行业是世界上最大的上限和贸易计划的主要部门，是碳定价最受研究的例子之一。特别是，数值模型通常用于研究碳价格和排放的未来不确定的未来发展。通常通过灵敏度分析来解决参数不确定性，但从现有的单模研究中尚不清楚模型本身的潜在不确定性。在这里，我们通过运行一个结构化模型比较实验来研究这种与模型相关的不确定性，在该实验中，我们将五个数值功率部门模型暴露于对齐的输入参数中，从而结合了Stark模型差异。以2030年的碳价格为27欧元，这些模型估计，与2016年相比，欧洲电力部门的排放量将减少36-57％。大多数这种变化可以通过模型考虑煤炭和褐煤发电厂的退役的程度来解释。更高的碳价格为57欧元和87欧元的碳价格分别降低了45-75％和52-80％。这些范围的下端可以归因于仅分配模型捕获的短期燃油开关。较高的减少量对应于其他考虑对可再生能源的基于市场投资的模型。通过进一步研究以高碳价格的剩余排放中的跨模型变化，我们将联合热量和功率的表示形式确定为模型结果之间差异的另一个至关重要的驱动力。
从...
斐济的气候在2月1日至25日，全国各地的天气由一系列低压系统的低谷以及热带气旋RAE的存在主导。大雨导致了洪水事件，在该国某些地区，尤其是在北部和东部地区。有22个降雨站及时报告了该公告的汇编，其中4个站报告低于平均水平，10个平均水平，7个高于平均水平和1个站点，报告的降雨量远高于平均水平。与WMO标准30年平均值相比，直到2月25日，莫纳萨武的总每月降雨量为358mm，低于平均类别（占正常的70％）。在2024年12月至2月25日期间，莫纳萨武（Monasavu）记录了1652毫米的降雨量，是正常情况的91％，而在过去的6个月中（9月至2月25日，记录了2975毫米的降雨量（101％的
eni：KKR完成了收购Enilive's Share Capital 25％的股份
ENI公司联系人：新闻办公室：电话。+39.0252031875 – +39.0659822030 Freephone for shareholders (from Italy): 800940924 Freephone for shareholders (from abroad): +39.800 11 22 34 56 Switchboard: +39.0659821 ufficio.stampa@eni.com segreteriasocietaria.azionisti@eni.com investor.relations@eni.com网站：www.eni.com
可再生能源市场供暖灵活用电
使用电力供暖有助于脱碳，并为整合可变可再生能源提供灵活性。我们使用开源电力行业模型分析了德国 2030 年情景中的电储热器的情况。我们发现，灵活的电加热器通常会增加低可变成本的发电技术的使用，而这些技术不一定是可再生能源。然而，使传统的夜间储热器在时间上更加灵活只能带来中等程度的好处，因为在供暖季节白天的可再生能源供应有限。因此，相应的投资成本必须非常低才能实现总系统成本效益。由于储热器仅具有短期储热功能，因此它们也无法协调冬季热量需求的季节性不匹配和夏季可再生能源供应量高的问题。未来的研究应评估长期储热的好处。
芬兰信息经济部门的能源和电力消耗
芬兰信息经济部门的能源消耗由三种能源组成：1）燃料、2）电力和3）热能。其中，电力消耗占信息经济部门总能源消耗的67.8%。2018年，信息经济部门的能源消耗占芬兰总能源消耗的比例为1.1%。6根据我们对信息经济部门的定义，2011年至2018年，能源消耗总增长率为18.8%，而同期电力消耗增长了26.6%。由于数据的使用量每年增加约43%，信息经济部门的能源和电力消耗分别以每年2.5%和3.4%的速度增长。本研究中使用的最新数据表明，信息经济部门的能源和电力消耗的增长超过了我们之前的估计（Hiekkanen、Seppälä 和 Ylhäinen，2020 年）。
灵活的电力需求如何稳定风能和太阳能市场价值：以氢电解器为例
摘要。人们通常认为风能和太阳能会成为自身成功的牺牲品：它们在电力生产中的份额越高，它们在电力市场上的收入（其“市场价值”）下降得越多。虽然在传统电力系统中，市场价值可能会趋近于零，但这项研究表明，“绿色”氢气生产通过在低价时段增加电力需求，可以有效且永久地阻止这种下降。通过分析推导、蒙特卡罗模拟和数值电力市场模型，我发现——仅由于灵活的氢气生产——到 2050 年，整个欧洲的市场价值可能趋近于太阳能的 19 欧元±9 MWh -1 以上，风能的 27 欧元±8 MWh -1 以上（年平均估计值±标准差）。这个下限在可再生能源预计的平准化成本范围内，具有深远的影响。因此，基于市场的可再生能源可能触手可及。