2023 年 2 月 10 日 清洁能源委员会 (CEC) 欢迎澳大利亚政府发布关于可再生电力认证的立场文件,该文件是澳大利亚原产地保证框架的一部分。CEC 是澳大利亚清洁能源行业的最高机构。我们代表并与 1,000 多家在澳大利亚运营的企业合作,涉及太阳能、风能和水力发电、能源存储和可再生氢能。我们的使命是加速澳大利亚的清洁能源转型。全球脱碳承诺正在加快步伐,对绿色和低排放产品的需求也在不断增加。拟议的原产地保证框架代表了一项具有里程碑意义的政策提案,它将为澳大利亚提供一种必不可少的机制,能够证明我们生产的产品的环保资质,无论是国内还是国际消费。请在此处查看我们关于总体原产地保证框架的意见书。本意见书重点介绍拟议的可再生电力原产地保证 (REGO) 的设计和实施,这将是整体原产地保证架构的一个子集。新 REGO 认证计划的理由有两个方面:
养老金的经济影响 Robert Breunig 和 Kristen Sobeck 克劳福德公共政策学院,澳大利亚国立大学,堪培拉,澳大利亚首都领地 摘要 本文通过比较以政府担保率领取养老金的工人和以高于担保率领取养老金的工人来评估养老金的经济影响。我们比较了养老金担保不变期间这两组人的工资增长情况。我们还使用差异法来评估在担保率增加期间,以政府担保率领取养老金的工人相对于以高于担保率领取养老金的工人的工资增长是否发生变化。我们使用固定效应模型来控制初始收入水平和其他个人特征。结果表明,以高于担保率领取养老金的工人的工资增长始终低于以担保率领取养老金的工人的工资增长。因此,两组工人的总薪酬随着时间的推移趋于趋同,这表明工人最初承担了大部分养老金影响,随着时间的推移,他们将承担全部影响。差异双重分析的结果提供了类似的结果,并表明 71% 到 100% 以上的养老金保障增长被较低的工资增长所抵消;工人承担了养老金保障增长的大部分影响。 *作者要感谢澳大利亚税务局提供本次分析所需的数据。Trevor Rose 提供了出色的研究协助,我们对此深表感谢。本研究的提案已获澳大利亚国立大学人类研究伦理委员会批准,方案编号为 2019/954。本研究使用来自澳大利亚税务局 (ATO) 的匿名行政税数据。所有发现、观点和结论均为作者的观点,并不一定代表澳大利亚政府或其任何机构的观点。 通讯员:Robert Breunig,Robert.Breunig@anu.edu.au;Kristen Sobeck,Kristen.sobeck@anu.edu.au;
7.0 根据 RfS 文件第 3.12 条的规定,风电开发商应在意向书签发之日起 30 天内,并在签署 PPA 之前,按照 RfS 文件中提供的履约文件,向 NTPC 提交 200 万卢比/MW 的履约银行保函,该保函可从 RfS 中为此目的列出的任何银行获得。200 MW 容量项目的履约银行保函 (PBG) 总价值应为 4 亿卢比。银行保函的有效期为 PPA 生效日起的 30 个月。此外,如果项目延期,银行保函的有效期也必须相应延长。此外,只有在收到所需价值的履约银行保函总额后,才能签署 PPA。
根据第 51 条第 2 款,雇主不得要求或向雇员收取履约保证金或保证金,以弥补其在工作中造成的任何损失,除非工作性质或类型要求雇员对雇主的金钱或财产负责,并可能导致雇主遭受损失。在这方面,可要求或向雇员收取履约保证金的工作性质或类型以及金钱数额和保管方式应符合部长规定的条例和程序。
预付款的担保是一种金融工具,旨在由承包商或分包商提供给雇主的保证金,在该雇主那里需要预先付款(贷款)就可以接受的招标而言。预付款的目的不仅限于现场的材料和货物,因此可以从主要的金融机构和专业保险公司获得预付款的担保,其保证金具有与建设和付款的担保相同的法律地位。机构将要求某种形式的抵押品提供此类担保,而在给予招标之前,招标要求先进的主要代理人需要支付预付款,必须确保雇主:
4.北大西洋公约的基本保障是,对北约一个或多个成员国的武装攻击应被视为对所有成员国的攻击。这一保障与 MC 14/3 战略概念一起要求北约在受到攻击时拥有广泛的行动选择,并且拥有充分的
Abstract In many real-world reinforcement learning (RL) problems, besides optimizing the main objective function, an agent must concurrently avoid violating a number of constraints.In particular, besides optimizing performance, it is crucial to guar- antee the safety of an agent during training as well as deployment (e.g., a robot should avoid taking actions - exploratory or not - which irrevocably harm its hard- ware).To incorporate safety in RL, we derive algorithms under the framework of constrained Markov decision processes (CMDPs), an extension of the standard Markov decision processes (MDPs) augmented with constraints on expected cu- mulative costs.Our approach hinges on a novel Lyapunov method.We define and present a method for constructing Lyapunov functions, which provide an ef- fective way to guarantee the global safety of a behavior policy during training via a set of local linear constraints.Leveraging these theoretical underpinnings, we show how to use the Lyapunov approach to systematically transform dynamic programming (DP) and RL algorithms into their safe counterparts.To illustrate their effectiveness, we evaluate these algorithms in several CMDP planning and decision-making tasks on a safety benchmark domain.Our results show that our proposed method significantly outperforms existing baselines in balancing con- straint satisfaction and performance.
(c)编号161/2021和Or。,Hon'ble高等法院指示,不得在本委员会之前的第一次听证日期之前,不得采取任何强制性步骤,包括召唤和/或托运银行担保。委员会还观察到,PGCIL维持上述职位,尚未采取或启动任何强制性步骤,包括根据上述命令调用和/或对银行担保的命令。因此,委员会指示PGCIL不要针对请愿人采取任何强制性步骤,包括召集银行担保,直到下次听证日期。因此,委员会处置了第29/2021号IA。”
