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大型平衡区和分散的可再生能源投资增强了中国以可再生能源为主的电力系统的电网灵活性
摘要 可再生能源将在中国实现2060年碳中和目标中发挥重要作用；然而，可靠性和灵活性是以可再生能源为主导的电力系统的一个大问题。人们正在讨论提高灵活性的各种策略，以确保这种系统的可靠性，但在中国尚未有详细的定量分析报告。我们结合容量扩展模型SWITCH-China和生产模拟模型PLEXOS的优势，分析了中国以可再生能源为主导的电力系统不同情景下的灵活性选项。我们发现，更大的平衡区域可带来直接的灵活性效益。与省级平衡策略相比，区域平衡可以将可再生能源弃风率降低5-7%。全国平衡可以进一步降低约16%的电力成本。然而，改造燃煤电厂以实现灵活运行只能略微提高系统灵活性。
质子捕获策略，用于增强原子分散的金属氮活性位点的电化学二氧化碳
识别活动位点。为了揭示Ni@Nincm的局部化学配位环境，我们进一步进行了XAS测量。ni k-边缘X射线吸附精细结构（XANES）光谱表明，Ni@nincm的预边是Nio和Ni Foil之间的（图4a），表明Ni@NINCM中Ni物种的平均价值处于部分氧化状态。这与以深红色圆圈标记的白线峰的高度保持一致。考虑到Ni NP的价为零，较高的氧化状态意味着除Ni@Nincm中的Ni NP外，Ni原子的另一种协调形式存在。扩展X射线吸收精细结构的傅立叶变换
在边缘网格中分散的交易能源社区，带有正面建筑物和交互式电动汽车
脱碳，数字化和权力下放化是满足城市化快速发展的能源需求显着增长的三个关键支柱，这使全球低碳经济能够通过交易能源市场。在全球最终能源消耗中，建筑物和运输的总能源消耗量超过70％，但可再生能源的供暖，冷却和运输需求仅满足20％。因此，建筑物和电动汽车具有巨大的潜力，可以允许优化和平衡供求与其跨部门交易行为，以实现全尺度灵活性。本文提供了一个系统的概述，概述了电动汽车的建筑物和互动交易行为在建立能源物理空间，数据网络空间和人类社会空间的可持续交易能源社区中的积极作用。使用关键技术的低碳交易能源解决方案和高电动汽车密度的净零能量建设的最新进展，以层次结构方式讨论。物联网作为基本体系结构可以实现交易效果的数字化和互操作性。区块链作为核心元素实现交易能量的权力下放和透明度。边缘计算加速器可以减轻区块链问题并加快基于区块链的交易能量。对目前知名的项目和初创公司的全面调查，针对基于区块链的交易ERGY针对跨部门的本地社区，并最终提供了建筑物和电动汽车的建筑物和电动汽车，这是对这个有前途的地区的开放挑战和未来观点的局面。
通过网格安全性分散的以p2p的P2P电力市场协调
摘要：越来越多的生产商和随附的分散能源（DERS）随附的，为传统的电力系统和电力市场带来了新的机遇和挑战。微电网，虚拟发电厂（VPP），点对点（P2P）交易和联合发电厂（FPPS）提出了不同的计划，以实施生产商协调，并有可能成为电力市场和电力系统运营的新范式。本文提出了针对能源社区的P2P交易计划，该计划在参与的生产商之间以不足的可再生能源供应和具有剩余供应的生产商在避免避免关键的网格条件的同时最大程度地提高社区福利的方式。为此，提出的方案基于最佳功率流（OPF）问题，其多双边经济调度（MBED）公式作为目标函数。基于放松的共识 +创新（RCI）算法，以完全分散的方式实现了解决方案。通过网络代理组织的基于关税的系统来确保网络安全性，该系统利用RCI算法的产品差异化功能。发现拟议的机制准确发现并防止了危险的网络操作，例如网格总线中的过电压，同时成功地为Posumumers的可再生能源提供了经济价值，在P2P的自由市场范围内。
使用MRI数据分散的大脑年龄估计
最近的研究表明，神经成像数据可用于预测大脑年龄，因为它捕获了有关神经解剖学和功能的信息，并且在发育和衰老过程中大脑经历了大脑的发生。但是，由于其具有挑战性且昂贵的获取过程，研究人员通常会有限地访问Neu-Roimaging数据，从而限制了预测模型的效果。分散模型提供了一种绕过传统数据共享方法的更准确和可推广的预测模型的方法。在这项工作中，我们提出了一种分散的大脑年龄估计方法，并在三个不同的特征集上对其进行了评估，包括体积和voxelwise结构性MRI数据以及静止的功能MRI数据。结果表明，与在一个位置中使用所有数据训练的模型相比，分散的大脑年龄模型可以实现相似的性能。关键词：大脑年龄，分散，联合，CoinStac
稀疏量：通过非IID数据集对定向和时间变化的图表进行交流和节能分散的分布式学习
当前的深度学习（DL）系统依赖于集中的计算范式，该计算范式限制了可用培训数据的数量，增加了系统延迟并增加了隐私和安全性。通过分散的DL模型对DL模型对点对点连接的边缘设备进行的分散和分布式培训启用的设备学习，不仅可以减轻上述限制，而且还可以启用需要DL模型的下一代应用程序，以连续进行交互并从他们的环境中学习。然而，这需要开发新型培训算法，这些新型培训算法会通过随着时间变化和定向的对等图结构进行训练DL模型，同时最大程度地减少设备之间的连接数量，并且对非IID数据分布也有弹性。在这项工作中，我们提出了稀疏的畅通，这是一种交流效率分散的分布式培训算法，该培训算法支持对点对点，指导和时间变化的图形拓扑。所提出的算法可以减少466倍的交流，而在训练各种DL模型（例如Resnet-20和VGG11）上的CIFAR-10数据集时，性能仅降解了1％。此外，我们证明了如何导致非IID数据集的频率降解的显着性能降解，并提出了偏斜补偿的稀疏推动算法，从而恢复了这种性能下降，同时保持相似的通信压缩水平。
女企业家是分散的可再生能源部门的关键驱动力
8艾琳娜，可再生能源：性别观点，2019年：第57-75页9挪威大使馆在莫桑比亚，能源部，莫桑比克和诺拉德，能源领域中的性别。 2017年新兴市场的私营部门发展，第1页12 Energia，通过女性领导的企业扩大能量访问，2017年：第12页13 Energia，女性能源企业家精神：指导框架和系统文献评论，2019年：27 14 14 IDS Bulletin Bulletin Bulletin Bulletin，第51卷（1）（1），性别和企业的能量。性别招聘策略？，2019年（在线）16 IFC，IFC Jobs研究：评估私营部门创造工作和减贫的贡献者。Findings on Gender , 2013: page 5 17 GWNET, Women for Sustainable Energy: Strategies to Foster Women's Talent for Transformational Change , 2019: page 25-26 18 IRENA, Renewable Energy: A Gender Perspective , 2019: page 9 19 IRENA, Renewable Energy: A Gender Perspective , 2019: page 10
