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解锁英国海上风电供应链的投资
向海上风电开发商展示了苏格兰政府和苏格兰皇家地产对该行业的承诺。它强调了苏格兰供应链在开发基础设施以利用可再生能源机会方面发挥的积极作用。对于克罗马蒂湾港的项目，它为与潜在合作伙伴的讨论增加了价值，并提高了人们对主要港口设施的兴趣程度的认识。它还强调了确定性和可担保承诺对这一必要基础设施的重要性。”
2024 年 11 月 26 日 亲爱的 Finlay， 发布通知 - 征集苏格兰近海渔业管理改进 (IFMI) 计划的证据
通过现有的渔业管理机制来解释苏格兰多样化近海水域的细微差别是一项挑战。因此，在此过程中，很明显，有必要改革苏格兰近海渔业的管理方式，以便以共同管理和透明度为核心进行细致入微的管理。虽然最初是出于对螃蟹和龙虾种群的担忧，但这项工作将涵盖苏格兰的所有近海渔业，以支持全面改善管理。举行征集证据而不是协商将为我们提供所需的信息，以制定一个为所有人实现最佳结果的框架，尽可能避免任何意想不到的后果。这将帮助我们第一次就正确完成这项复杂的改革，并在征集证据期间和之后进一步让利益相关者参与，以完善提案并考虑实施和监测。我们将在 2025 年底将最终提案提交公众咨询，以征集意见，并打算在 2026 年底开始实施。我希望您发现这些信息有用。
海上风采购 - 康涅狄格州大会
自2018年以来，能源与环境保护部（DEEP）进行了四项能源招标，该部门在近海风项目中选择了建议。至少有三项法律授权这些征集对离岸风项目的征集，在某些情况下，与其他类型的能源项目竞争。这些法律通常授权深入征集提案，并指导发电公司（EDCS，即Eversource和United Lighuminating）签订合同，从项目深处购买能源或相关产品。2018年的两次单独招标导致了从Revolution Wind购买电力的协议，这是一个704兆瓦（MW）的海上风项目，该项目将由位于Block Island，Rhode Island和Martha的Massachusetts中途的65个涡轮机组成。开发人员预计该项目将在2026年之前运行。该项目于2024年9月安装了第一台涡轮机。2019年的招标导致协议从Park City Wind购买电力，Park City Wind是一个804 MW的项目，其中包括该州的直接经济发展，包括在布里奇波特港（Bridgeport Harbor）。然而，在2023年，EDC和项目开发商取消了协议，理由改变了经济状况（例如，通货膨胀和供应链中断）。
项目09战略海上能源开发
i。在现有资产和当地供应链尚未受到其成绩的营销关注的程度上，人们对单个资本项目的关注过多，因此错过了商机。II。 在新港基础设施以外的苏格兰和Intog海底租赁下，奥克尼经济在其他领域的范围内尚未获得更大的机会。 iii。 当选的成员参与和监督还不足以使所有成员都充满信心，旅行的方向和步伐与理事会支持的整体定位相符。 iv。 社区对港口总体规划的影响和规模的理解水平有限。 v。港口大师事务所提案将通过理事会承担重大债务的资金资助，从而造成债务服务的风险，这将依赖于确保重大新的海上风风业务。II。在新港基础设施以外的苏格兰和Intog海底租赁下，奥克尼经济在其他领域的范围内尚未获得更大的机会。iii。当选的成员参与和监督还不足以使所有成员都充满信心，旅行的方向和步伐与理事会支持的整体定位相符。iv。社区对港口总体规划的影响和规模的理解水平有限。v。港口大师事务所提案将通过理事会承担重大债务的资金资助，从而造成债务服务的风险，这将依赖于确保重大新的海上风风业务。
碳捕获，利用率和存储中的地下地形空间智能：离岸存储站点选择的机器学习方法
本研究介绍了一个创新的数据驱动和机器学习框架，旨在准确预测特定离岸CO 2存储站点的站点筛选研究中的站点分数。框架无缝将各种地下地面地面数据源与人类辅助专家加权标准集成在一起，从而提供了高分辨率筛选工具。量身定制，以适应不同的数据可访问性和标准的重要性，这种方法考虑了技术和非技术因素。其目的是促进与碳捕获，利用率和存储相关的项目的优先位置（CCUS）。通过汇总和分析地理空间数据集，该研究采用机器学习算法和专家加权模型来识别合适的地质CCUS区域。此过程遵守严格的安全性，风险控制和环境指南，以解决人类分析可能无法识别模式并在合适的现场筛选技术中提供详细见解的情况。这项研究的主要重点是弥合科学探究和实际应用之间的差距，从而促进了CCUS项目实施时明智的决策。严格的评估包括地质，海洋学和环保指标为决策者和行业领导者提供了宝贵的见解。确保已建立的离岸CO 2存储设施的准确性，效率和可扩展性，建议的机器学习方法进行基准测试。这种全面的评估包括使用机器学习算法，例如极端梯度提升（XGBoost），随机森林（RF），多层极限学习机器（MLELM）和深神经网络（DNN），以预测更合适的场地分数。在这些Al Gorithm中，DNN算法在现场得分预测中最有效。DNN算法的优势包括非线性建模，功能学习，规模不变性，处理高维数据，端到端学习，转移学习，表示形式学习和并行处理。The evaluation results of the DNN algorithm demonstrate high accuracy in the testing subset, with values of AAPD (Average Absolute Percentage Difference) = 1.486 %, WAAPD (Weighted Average Absolute Percentage Difference) = 0.0149 %, VAF (Variance Accounted For) = 0.9937, RMSE (Root Mean Square Error) = 0.9279, RSR (Root Sum of Squares Residuals) = 0.0068和r 2（确定系数）= 0.9937。
2024 年 11 月 18 日海上风电圆桌会议 - Vattenfall
这些材料中任何非历史事实的陈述均为前瞻性陈述，涉及已知和未知的风险、不确定性和其他因素，这些因素可能导致我们的实际结果、业绩或成就与此类前瞻性陈述表达或暗示的任何未来结果、业绩或成就存在重大差异。
索非亚海上风电场社会经济研究
AC Alternating Current bn Billion Capex Capital Expenditure Devex Development Expenditure EPCI Engineering, Procurement, Construction, and Installation EHS Environment, Health, and Safety FE Further Education FTE Full Time Equivalent GVA Gross Value Added GW Gigawatt HDD Horizontal Direct Drilling HVDC High Voltage Direct Current MoU Memorandum of Understanding MW Megawatt O&M Operations and Maintenance OCS Offshore Converter车站OEM原始设备制造商OPEX运营支出发送特殊教育需求与残疾SGRE SIEMENS GAMESA可再生能源STEM科学，技术，工程，工程，数学TSA涡轮机供应协议TVCA TEES VELLEY TVCCF TEVCF TEVES TEVES TEVES TEVES TEVES TEVES VELLEY社区WTG Community Community Founders WTG风力涡轮机发电机
华盛顿州浮动海上风电可行性和成本驱动因素审查
缩略词列表 BOEM 海洋能源管理局 CapEx 资本支出 CETA 清洁能源转型法案 COD 商业运营日期 FCR 固定收费率 FLORIS 稳定状态下的流量重定向和诱导 FORCE 预测海上风电能源成本降低 GCF 总容量系数 GW 吉瓦 IEA Wind 国际能源机构风能技术合作计划 km 公里 kV 千伏 kW 千瓦 LCOE 平准化能源成本 m 米 MW 兆瓦 MWh 兆瓦时 MYNN Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino NDBC 国家数据浮标中心 NCF 净容量系数 NOAA 国家海洋和大气管理局 NOW-23 2023 年国家海上风电数据集 NREL 国家可再生能源实验室 NRWAL NREL 风能分析库 O&M 运营和维护 OpEx 运营支出 ORBIT 海上可再生能源系统平衡和安装工具 PBL 行星边界层 PNUCC 太平洋西北公用事业会议委员会 POI 点互连 RFP 征求建议书 S&I 分期和集成 WCMAC 华盛顿沿海海洋咨询委员会 WOMBAT 风电场运营和维护成本效益分析工具 YSU 延世大学
