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互联基础设施内混合能源系统的弹性分析
摘要：世界趋势是实施能源-水-废物-运输-食品-健康-社会系统的互联基础设施，以提高正常和紧急情况下的整体性能，这些系统之间存在多种相互作用，可以进行转换并提高效率。混合能源系统是互联基础设施的核心要素，可以在电力、热能、天然气、氢气、废物和运输网络之间进行转换。这可以通过存储系统和智能控制系统来改进。研究互联基础设施内混合能源系统的弹性对于确保降低风险和提高性能非常重要。本文提出了与保护层相关的弹性层分析框架。介绍了与水、废物和运输基础设施相结合的混合能源系统的案例研究，其中评估了不同的弹性和保护层。针对可能的互连场景，对性能指标进行了建模和评估，其中考虑了导致弹性需求的内部和外部因素。弹性层可以在某些条件下触发保护层，并对其进行评估以实现互联基础设施内的高性能混合能源系统。所提出的方法将支持城市、小型和偏远社区实现在正常和紧急情况下的高性能互联基础设施。
用于 B5G 和 6G 基础设施中卫星网络零接触管理的人工智能
NTN 解决方案 1 。计划中的 Release-18 工作仍包括 NTN 的标准化活动，以进一步定义无线电第 2 层和第 3 层细节，以允许非地面节点在无线接入网络 (RAN) 2 中运行的解决方案。NTN 可以为地面网络带来许多优势 [ 2 ]。促进网络传播，为目前未服务或服务不足的大型区域带来连接，在非正常情况下提供备用链路，例如主要地面基础设施中断或故障，并卸载地面网络，为用户提供额外的连接，以解决地面网络上的流量高峰并保持特定丢失或延迟敏感流的性能只是其中的几个。然而，尽管已经进行了大量研究和开发工作，但仍有几个挑战和悬而未决的问题需要妥善研究和解决，以实现地面和非地面网络之间的无缝集成 [ 3 , 4 ]，例如定义适当的随机接入程序、定时提前策略和切换管理策略 [ 5 ]。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 原理及相关解决方案的使用是通信网络演进的另一个重要支柱 [ 6 ]。再次查看 3GPP Release-18 计划内容列表，很明显其中包括“下一代 RAN (NG-RAN) 的 AI/ML”、“AI/ML - 空中接口”和“AI/ML 研究、多媒体编解码器、系统和服务”主题，更广泛地说，文献中有大量的研究贡献，其中还包括在 NTN 中采用 AL/ML 技术的研究和解决方案 [ 7 ]。无线电资源管理、移动性管理和非地面/地面网络集成只是 AI/ML 解决方案可以帮助改进的几个方面。然而，由于仍有挑战和悬而未决的问题需要研究和解决 [8]，人们已经考虑将 AI/ML 策略全面集成到通信网络中，尤其是从标准化的角度来看，这是 6G 或超 5G (B5G) 网络演进的问题，而不是 5G 网络整合的问题。因此，这也反映在卫星-地面集成系统中 [9]。本文介绍了仍在进行的欧洲航天局 (ESA) 项目“数据驱动的实时网络管理网络控制器和编排器 - ANChOR”[10] 的现状，该项目旨在为卫星真正融入 5G 时代及以后做出进一步贡献。具体来说，我们将重点描述所考虑的场景之一、相关的网络架构和正在开发的系统原型（第 2 节）、用于驱动最佳卫星网关站动态选择的基于 AI 的方法（第 3 节）以及当前和初步获得的结果（第 4 和 5 节）。最后，在第 6 节得出结论。
CPMIIOSCO关于金融市场基础设施气候风险的摘要
3过渡风险直接或间接源于向低碳经济的过渡。过渡风险的三个主要驱动因素是（i）政策和法规的变化，例如碳证书的引入或现有政策的逆转； （ii）技术的变化，例如清洁能源的发展； （iii）公共情绪或消费者偏好的变化，例如“绿色”产品和服务的偏好。
分子离子复合材料：一种新的聚合物电解质，可实现所有固态和高压锂电池
增加车辆电气化将需要大量使用极端充电（XFC），尤其是对于较大的车辆。不协调的XFC可以创建网格挑战，尤其是在分销级别。两种策略可以支持广泛的XFC：×广泛的网格升级（即，升级所有系统以实现最坏情况，完全重合的负载）或集成计划以基于利用负载灵活性和分配能源资源的高级控制和分配能源的高级控件来协调智能系统。
利用移动模式规划支持城市光伏发电的车辆到电网基础设施
摘要 — 车辆到电网 (V2G) 概念利用电动汽车作为分布式能源存储，因此可能有助于平衡光伏等可再生能源的间歇性供应。因此，V2G 被认为在实现城市低碳能源和交通系统方面发挥着重要作用。然而，要充分规划全市范围的 V2G 基础设施，需要详细了解个人的总体流动模式，还需要跟踪城市交通方式的不断发展。在这里，我们介绍了一个初始框架，该框架从匿名手机位置数据推断出全民流动模式，然后叠加车辆充电和放电方案。该框架允许在给定的电动汽车使用场景下以细粒度的空间和时间尺度估计 V2G 能源总供应和需求。这些信息为评估 V2G 在最大化部署光伏方面的作用以及所需车辆 (放电) 充电基础设施的大小和位置提供了充分的基础。所提出的框架已应用于新加坡作为案例研究。索引词 — 车辆到电网、光伏、综合能源移动系统
航空核：AI驱动的空中机器人用于检查和维护电力基础设施
摘要 - 由于年龄，环境影响和大量用法而导致的规模尺度基础设施很容易恶化。通过定期检查和促进确保其安全性对于防止可能影响公共安全和环境的事件至关重要。这在电力网络的背景下尤其相关，尽管电力网络对于能源提供至关重要，但也可能是森林火灾的来源。智能无人机有可能革新检查和维护，消除了人类运营商的风险，提高生产率，减少检查时间并提高数据收集质量。但是，在严格控制的条件下，始终在人类操作员的视线内，主要在室内测试床或室外设置中对空中机器人技术的大多数方法和技术进行了试验。此外，这些方法和技术通常是孤立评估的，缺乏全面的整合。本文介绍了第一个结合各种创新空中机器人的自主系统。该系统设计用于视觉线之外的扩展范围检查，具有用于维护任务的空中操纵器，并为在高度高度工作的人类操作员提供支持机制。该论文进一步讨论了该系统在众多电力线上的成功验证，空中机器人执行了距地面控制站10公里的航班。
欧洲最大的研究基础设施网络，促成欧洲全球领导力
•共同开发针对飞跃设施的紧急关键技术•在早期阶段将知识和技术转移到有兴趣的公司内•在整个发展过程中交换具有行业的设施专家•开发生产计划和技术转移的模型•加快了飞跃设施和行业的创新过程
通过加强电力和热能基础设施的整合来实现拥堵管理
摘要。通过整合电力和热力基础设施，可以有效地管理可再生能源发电造成的电网拥堵，后者以大型区域供热 (DH) 网络为代表，通常由大型热电联产 (CHP) 电厂供电。热电联产电厂可以通过调整热能和电能之间的比率，在电力市场上出售电力，从而进一步提高区域供热多公用事业的利润率。后者只适用于某些热电联产电厂，这些电厂允许将两种商品的发电分离，即由两个独立变量（自由度）提供的发电，或通过将它们与热能存储和电转热 (P2H) 单元集成。因此，热电联产单元可以帮助电网的拥堵管理。引入了一个详细的混合整数线性规划 (MILP) 优化模型，用于解决综合电力和热力基础设施的网络约束单元承诺问题。所开发的模型包含热电联产单元（即热能和电能）的有用效应的详细描述，这些效应是一两个独立变量的函数。无损直流流近似模拟电力传输网络。区域供热模型包括使用燃气锅炉、电锅炉和热能储存。对 IEEE 24 总线系统进行的研究强调了全面分析多能源系统的重要性，以利用电力和热力部门联合运行带来的灵活性并管理电网拥堵。
AI和数据驱动的基础架构，用于高级研究和工业应用中的工作流程自动化和集成
摘要使用AI和数据驱动的技术和基础架构来创新和开发高级研究和工业应用，需要在广泛的工具，学科和能力的广泛范围内集成。尽管具有巨大的破坏性潜力，但在工业应用程序中，AI在研究和开发中的作用通常受到缺乏合并和共同的共同实践来转化特定领域特定过程以将知识引起附加值的过程的阻碍。这些问题对于中小型企业（中小企业）尤其引人注目，该问题必须采取明确有效的政策来实施成功的技术转移道路进行创新。CNR-ISMN的Daimon实验室的活动集中在Hi-Tech应用程序中创新的集成建模，数据驱动和AI方法和基础架构的设计，开发，实施和应用。我们的方法基于水平平台的开发，可以应用于广泛的垂直用例。也就是说，我们针对与特定域和用例有关的高通量工作流的实现，这些域名和用例都能够收集和处理模拟和/或物理数据和信息。实施可互操作的集成框架是进一步应用AI工具进行预测和自动化的先决条件。强烈着重于开发关键启用技术（KET），例如高级材料，所采用的方法扩展到了各种应用领域和行业感兴趣的方案，包括电子和ICT，高级和可持续的制造，能源，能源，流动性。
沉浸式环境，以改善确保关键水下基础设施的情境和空间意识
过去和当前的例子已经证明了在许多类型的情况下进行IED攻击的有效性，并有可能挑战北约和国家的韧性和生活方式。在过去，IED主要用于针对军事物体，但最近的例子表明，对手的意图和能力是针对关键基础设施的目标，以破坏经济的目标。这些事件突出了海底能量管道和通信电缆的脆弱性。2022年9月的Nord Stream Pipeline Sabotage揭示了欧洲和北约国家来阻止和防御海底领域中的混合攻击的能力[2]。，最近，即使尚未宣布归因，芬兰和爱沙尼亚在2023年10月对波罗斯尼克气体管道和数据电缆的损害也显示出我们的经济和我们日常生活所取决于的基础设施的暴露和脆弱性。遵循