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SBEAS ID/IQ 合同采用分散式订购结构。支持授予需求的每个分散式订购合同办公室应管理和关闭每个任务订单。国防部和其他支持 AF 需求的机构下达的所有分散式订单都必须分配一个 SBEAS PMO 控制编号。SBEAS PMO 控制编号是公平机会提案请求 (FOPR) 编号，当订购合同官 (OCO) 成功完成 SBEAS 控制编号问卷并将其需求绩效工作说明 (PWS) 提交给 SBEAS PMO 组织框以供审核时，SBEAS PMO 会生成该编号。收到后，SBEAS PMO 将向 OCO 提供一个唯一的控制编号，授权向 SBEAS 供应商池正式征集需求。
尼日利亚农村地区分布式能源系统中混合核可再生能源资源的分析
摘要：气候变化是近年来全球面临的问题之一。其中一项措施是减少全球碳排放。这带来了能够最好地实现这一目标的技术的快速发展。分散式能源系统旨在以非集中的方式利用可再生能源等小型发电来源的优势，以帮助满足全球对清洁能源的需求。可再生能源面临着间歇性的挑战，这会导致电网不稳定。另一种清洁能源是核能，传统上核能规模大且不灵活；然而，最近的技术发展导致了大型核电站的缩小版，这些核电站更加灵活，但能提供清洁稳定的电力。本文探讨了在分散式能源系统中部署核微反应堆的可能性，并描述了分散式能源系统的特点和挑战。本文探讨了小型模块化反应堆的特点，这些特点使其成为分散式能源系统中发电来源的可行候选者。以尼日利亚农村地区的带微反应器的 DES 系统为例进行了研究。使用 HOMER 软件模拟最优系统，使用 TOPSIS 对系统进行排序。结果显示，光伏/核能/电池系统排名第一，其次是光伏/核能/风能和电池系统。
太阳能供电的分散式智能电网为低收入国家提供可持续能源供应：考虑气候变化影响的多哥分析
1 西非气候变化和适应性土地利用科学服务中心 (Wascal), 尼亚美大学 Abdou Moumouni, Niamey PO Box 10662, Niger 2 Laboratoire d'énergie Solaire, Département de Physique, Facult é des Sciences, Universit é de Lomé , Lomé PO Box 1515, Togo 3 Center d'Excellence Régional pour la Maîtrise de l'Electricité (CERME), University of Lomé, Lomé PO Box 1515, Togo 4 Institute for Technology and Resources Management in the Tropics and Subtropics (ITT), Technische Hochschule Köln, Betzdorfer Strasse 2, 50679 Cologne, German 5 高等学院电气与电子工程系哈伊马角女子校园技术学院，拉斯阿尔Khaimah PO Box 4792，阿拉伯联合酋长国 6 洛美大学经济与管理科学学院，洛美 PO Box 1515，多哥 7 奥格斯堡大学地理研究所区域气候与水文学系，86159 奥格斯堡，德国 8 尼亚美 Abdou Moumouni 大学能量学、电子学、电气工程、自动化和工业计算实验室 (LAERT-LA2EI)，尼亚美 PO Box 10963，尼日尔 * 通信地址：amega.k@edu.wascal.org (KA)；ramchandra.bhandari@th-koeln.de (RB)
分析太阳能光伏发电如何缓解贝宁能源贫困
贝宁的太阳能资源有潜力为整个国家能源匮乏的人口提供足够的现代能源，农村社区分散式太阳能系统的好处是可以创造就业机会并提供急需的电力。本文确定了可用的太阳能资源以及如何在两种类型的太阳能装置中获取这些资源：集中式和分散式系统。利用可持续能源获取规划框架指南和贝宁坎迪的能源消费调查，设计了一个简化的 10kW 太阳能系统，以评估该技术的成本以及它如何影响那些有能力签订付款协议的人的债务水平。分散式系统已在综合西非电力联盟方案中解决功能可靠性问题，特别是针对柴油混合光伏装置类型。贝宁治理水平的影响已在土地使用政策和国有企业资金管理有效性方面进行了审查。
网络中学习增强的分散在线凸优化
本文研究了网络化多智能体系统中的学习增强分散式在线凸优化，这是一个尚未得到充分探索的具有挑战性的场景。我们首先考虑一种线性学习增强分散式在线算法（LADO-Lin），该算法以线性方式将机器学习（ML）策略与基线专家策略相结合。我们表明，虽然 LADO-Lin 可以利用 ML 预测的潜力来提高平均成本性能，但它不能保证最坏情况的性能。为了解决这个限制，我们提出了一种新颖的在线算法（LADO），该算法自适应地结合 ML 策略和专家策略来保护 ML 预测，从而实现强大的竞争力保证。我们还证明了 LADO 的平均成本界限，揭示了平均性能和最坏情况鲁棒性之间的权衡，并展示了通过明确考虑鲁棒性要求来训练 ML 策略的优势。最后，我们对分散式电池管理进行了实验。我们的结果突出了 ML 增强在提高 LADO 的平均性能以及保证的最坏情况性能方面的潜力。
可持续水资源和能源供应的综合规划框架
摘要：本研究旨在揭示不同的系统配置（集中式或分散式、组件和技术）对过渡计划的经济、技术和环境影响，以实现水资源短缺地区可再生能源和海水淡化供应的更高份额。本研究的主要贡献是对并网分散式或分布式可再生能源海水淡化系统进行比较评估，以制定可持续的水和能源供应规划。应用一种新颖的联系方法，开发了一个交互式多期规划模型，以突出协同作用，并确定同时规划能源和水部门作为一个整体系统的内生子系统的冲突。为了在本研究中研究这些协同作用，技术部署的速度和总成本下降的路径被假设为经验和知识的函数，作为双因素学习曲线。使用来自 81 个项目的数据，计算了中东公用事业规模光伏和风能供应的平准化成本和容量系数。结果表明，在所提出的方案中，采用分散式水务部门和可再生能源多效蒸馏技术的方案具有最佳的整体性能。
对支持可再生氢生产、储存和海上设施的设计和运行所面临的挑战和机遇进行严格审查
图 3：部署绿色氢能的考虑配置：（a）陆上（b）集中式海上（c）分散式海上。经 Elsevier BV 许可，转载自 Rogeau 等人（2023 年）
Casale SA 和 Proton Ventures
• 35 年氨业务经验 • 活跃于全球氨（存储）市场、能源（存储）市场 • 专注于分散式绿色氨生产 • 从化学（氨）角度致力于能源转型