XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhourly
Cofactor Drammen数据集 - 来自挪威Drammen的45座公共建筑的4年每小时能源使用数据
为了限制能源消耗和高峰载荷，我们的社会电气化增加，需要更多有关建筑物中能源使用的信息。本文介绍了一个包含4年的数据集（2018年1月至2021年12月/3月2022）每小时测量位于挪威德拉姆的45座公共建筑物的能源和天气数据。建筑物是学校（16），幼儿园（20），疗养院（7）和办公室（2）。对于每个建筑物，数据集都包含有关建筑物的上下文数据，包括其底面积，建筑年，能源标签，有关其加热系统的信息和通风系统的信息，此外还包括能源使用和天气数据的时间序列数据。对于某些建筑物，能源测量仅包含小时进口电力的测量，而其他建筑物的时间序列数据则具有用于不同能源服务和技术的子计算机。研究人员，能源分析师，建筑所有者和政策制定者可以从数据集中受益。小时负载分解，能量负载的预测和灵活性，网格规划和建模活动。
这项研究将HySplit合奏与CWT结合在一起，以获取污染物来源和使用的机器学习方法的小时解决，以量化TH
在北京中，主要受源自南部和西部的空气质量的影响，尤其是在西部空气质量的控制下。”它仅表现出观察到的现象，即北京中的环境污染事件主要受南方和西部的空气肿块的影响，尤其是在西部空气质量的影响下，但未能对为什么在某些情况下对西部空气质量产生更大的影响它缺乏猜测或参考相关研究，无法增强对这种现象的根本原因的理解。
一个长期的短期记忆模型，用于降水的次时间分解
高分辨率降水数据对于现代水文和建筑物湿润性能模型至关重要。在澳大利亚，历史观察结果不足，因为半小时的录音仅取代了2000年代初的许多电台的每日观察。此外，现有的机器学习方法仅限于生成小时时间序列数据。本文使用长期短期记忆将每日降水观察结果分为半小时的时间间隔。该模型利用时间依赖性和小时的天气测量值。我们的结果是基于澳大利亚五个气候区域的站点，表明该模型e FF概述地保留了关键的半小时降水统计数据，包括方差以及半小时湿的半小时的数量和分布。当汇总到每小时间隔时，我们的模型在大多数指标中都优于其他模型。
在集成评估模型中捕获小时分辨率能量模型的特征：EU27区域的应用
每小时解决方案对于现实地解决供应和需求的匹配对于太阳能和风的波动源的匹配至关重要。这项工作介绍了一种新颖的方法，可以在以前的工作基础上建立综合评估模型中对能量可变性进行建模，在该模型中，回归分析被用来从能量系统模型中提取小时级信息。增强功能包括：（1）改进的实验设计和更有效的计算，以及（2）通过（i）通过（i）合并灵活性选项组合，以及（ii）通过限制可再生能源的扩展来调节系统削减的能力。场景集中在电力部门上，反映了电流EU27的政策，该政策的目的是在2050年之前进行更高的可再生能源和电气贡献。没有任何可变性控制措施，观察到明显的缩减（高达60％），引入灵活性选项将其降低到一半（30％）。引入了控制可再生能源的能力扩展，以避免这种非限制的限制，从而使该模型可以在80％的电力中实现可再生能源的渗透率，而温室气体排放量则与2015年的电力系统相比，温室气体排放量降低了53％。总而言之，采用的方法产生了广泛一致的结果。
预测基于温度变化的极端亚小时降水强化
摘要。极端的降水，通常是自然界的，能够触发自然灾害，例如流量和碎屑流。气候变化适应和弹性的关键组成部分是量化了以后的气候场景中次数极端降水超过历史水平的可能性。尽管如此，目前仍认为估计未来的次数极端沉淀水平是不足的。这样做的原因可以归因于两个因素：从对流 - 渗透气候模型（充分模拟亚小时降水的概念）中，数据的可用性有限，我们用来除去外推的极端预启发返回水平的统计方法不会捕获全球暖剂的物理学。我们提出了一种基于物理的新型统计方法，用于估计极端的次数沉淀回报水平。提出的模型，依赖于温度依赖的非反应统计模型（TENAX），基于一个简约的非固定和非反应理论框架，以企业的温度为例，以物理固定的方式将其作为协变量。我们首先解释理论并提出tenax模型。使用来自Switzer- Land的几个站点的数据作为案例研究，我们证明了该模型重现亚小时降水返回水平以及某些观察到的极端沉淀的特性。然后，我们插图如何利用该模型在未来温暖的气候中仅基于潮湿的日子的气候模型的投影以及预见的降水频率变化的情况下，在未来温暖的气候下进行了极端的降水量变化。
Elemod：具有间歇性可再生能源的电力系统中容量扩展计划，每小时运行和经济调度的模型
摘要：本文介绍了Elemod，这是一种年度递归动力的区域电力能力能力扩展和小时操作模型，该模型已制定，以评估功率系统的能量混合的演化，其能力和产生，并随着间歇性产生的渗透而增加，例如风能或Solar Photovolt Photovolt Photovolt Photovoltaic。该模型包括区域间传输。它还包括低碳技术，例如公用事业规模的存储，基于化石的植物的碳捕获和固结化以及核技术。通过以太估计，最大程度地减少了发电的总成本或最大化整体福利的总成本，该模型旨在计算短期批发供应的边际价格，以及提供保证供应和运营储量的价格。Elemod模型考虑了间歇性资源（风能和太阳能）和水力资源的小时变异性，以及区域电力需求的小时变异性。此模拟工具可用于了解电力系统对间歇发电的渗透以及美国不断发展的气候和能源政策的长期适应它还可以用来评估系统的短期操作决策，以响应长期计划。该模型还可以用于估计CO 2价格和区域小时的边际价格，以及在各种成本和政策方案下的一般发电和排放途径。
有关瑞士一年期间（2016 年和 2017 年）累计能源需求及其不可再生能源部分的每小时转换因子以及每小时温室气体排放因子的数据集
所提供的数据是瑞士一年内（2016 年和 2017 年）电力结构每小时的 CO2 当量排放因子和累计能源需求及其不可再生能源部分的每小时转换因子。这些数据是根据 Vuarnoz 和 Jusselme (2018) 中提出的方法，在发电技术清单和归因生命周期方法的基础上评估的。与 Vuarnoz 和 Jusselme [2] 相比，意大利到瑞士的电力进口不再被忽视，并可获得更准确的输出数据。所提出数据的实用性在于多种可能的应用。所提供的数据对于对瑞士所有使用电力的过程和产品进行生命周期评估是必不可少的。此外，在实施可再生能源系统和能源存储时，所提供的数据可以作为电力的可持续基准 [7] 。由于其时间准确性，每小时转换系数使得能源管理策略的制定能够考虑到时间相关的生命周期影响。最后，它们可以用于定量跟踪
有关瑞士一年期间（2016 年和 2017 年）累计能源需求及其不可再生能源部分的每小时转换因子以及每小时温室气体排放因子的数据集
摘要 提供的数据是瑞士电力结构一年内（2016 年和 2017 年）的每小时 CO2 当量排放因子和累计能源需求及其不可再生能源部分的每小时转换因子。根据 [1] 中提出的方法，这些数据是根据发电技术清单和归因生命周期方法评估的。与 [2] 相比，意大利到瑞士的电力进口不再被忽视，并导致更准确的输出数据。所提出的数据的实用性在于多种可能的应用。所提供的数据对于对瑞士所有使用电力的过程和产品进行生命周期评估是必要的。此外，在实施可再生能源系统和能源储存时，所提供的数据可以作为可持续的电力基准。由于其时间准确性，每小时转换因子使得能够制定考虑到时间相关的生命周期影响的能源管理战略。最后，它们可用于在给定的时间段内定量跟踪国家层面电网电力的脱碳过程。