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World File Search System存储资源
混合整合项目：混合设计视觉
作为市场更新的一部分，IESO的调度工具集Defatso;因此，基础模型下的存储资源将建模为2或3个单独的资源（能够注入（要约）和提款（BID）），这将需要在投标/要约策略中进行额外的优化和协调；该问题将通过增强模型提供的单个竞标曲线解决
储能与分布式能源意见第四期
每小时充电状态参数建议：EOH SOC 参数是资源所有者管理存储的重要工具，有助于防止因市场优化时间范围太短而产生的“最终效应”扭曲。例如，所有者可以考虑在优化范围之外的时间段内销售的机会成本，并设置此参数以节省能源以供以后使用，而不是在时间范围之前以较低的价格出售。这是管理最终效应的一种标准方法；另一种方法是允许资源所有者指定要应用于上一期结束充电状态的能源 $/MWh 值，这甚至可能取决于该充电水平。这将为运营商提供更大的灵活性，以权衡时间范围之前的电力价值与之后的电力价值。资源所有者可能希望使用这两种方法来节省存储的能源以供以后使用，SOC 的下限和高于该水平的存储能源的货币价值。 EOH SOC 参数（以及最终 SOC 的建议货币价值）均可用于行使市场力量。我们并未提出用于检测和减轻 EOH SOC 参数中的市场力量的硬性标准。我们反而建议，如果存储资源反复（在几天内）指定的 EOH SOC 值远高于日前解决方案所指示的值，并且如果后来的实时价格反复不能从经济上证明这种保留是合理的，则可以禁止该资源在一定时间内设置与 IFM 所指示的最佳值明显不同的 EOH SOC。存储报价的缓解。我们建议采用安全港，如果存储资源的出价/报价小于某个合理阈值和/或不属于控制其他可能从更高价格中受益的资源的实体，则不会减轻其出价/报价。虽然这种安全港可能适用于所有资源类型，但对于存储资源来说尤其有益。这是因为缓解小型存储设施的潜在收益较低，而缓解存储的潜在负面影响较高。鉴于电池技术和操作实践的快速发展，很容易想象缓解方案会错误地描述存储资源的成本和能力，从而提高其成本并可能降低其在净负载高峰时段平衡负载的价值，并可能阻碍投资。如果现在或在后续 ISO 举措中提出缓解 EOH SOC，那么在这种情况下也应该定义一个针对缓解的安全港。如果在市场软件中对存储在模型中明确表示能量损失、充电状态和容量约束、$/MWh 循环成本参数、以及优化中最后一个间隔的目标 SOC 和/或表示时间范围之后的机会成本的存储能源经济价值，那么最有效的计划将来自存储向市场运营商提交以下信息： 约束参数； 最后一个间隔的目标 SOC 或当时的能量价值；以及 循环的 $/MWh 成本。
提出的第5351号法案
目的声明：（1）规定国家的政策，鼓励在2030年12月31日之前部署一千兆瓦的电力存储，（（2）（2）启动一项计划和相关资金，用于与电力分配系统相关的电力存储资源，（3）能源和环境保护委员会允许向能源储存的示范项目征集推荐的委员会，以供应提供电力i的能源。
储能与分布式能源第四期
1. 审查可变输出需求响应资源的 ELCC 估值应用* 2. 非发电资源模型的小时末充电状态参数* 3. 将市场电力缓解应用于能源存储资源* 4. 简化非发电资源参与者的市场参与协议 5. 建立参数以更好地反映需求响应资源的运行特征
netl's-carbon-transport and-storage-newsletter-vol.24-no ...
国家能源技术实验室（NETL）的研究人员最近发布了一个新的数据集，即美国目录潜在的地下存储储层密封地层，该地层汇总了预期的密封单元，用于美国境内潜在的存储资源，用于在陆上和近海盆地的地质碳存储。目录列出了按单位名称列出了前瞻性密封，以及可用的相关数据和资源，包括岩性，有关储层的位置（主要，次要，内部，内置等等。）和年龄（地质时期） - 前瞻性的国内地质存储资源。目录是将不同的数据资源汇总到单个数据集中的巨大努力的结果，该数据集指导用户了解深层沉积盆地中存在哪些前瞻性密封单位。可以在Netl的Energy DataExchange®（EDX）和EDX DISCO 2 VER上进一步探索数据集 - Netl的以碳存储为中心的虚拟数据协作和策展平台。EDX是美国能源和碳管理（FECM）虚拟图书馆和数据实验室的美国能源部（DOE）办公室，旨在查找，连接，策划，使用和重新使用数据，以推动化石能源和环境研发（R＆D）。
CCS集线器准备和2024 CCS趋势
•政策包括在气候政策中的CCU，支持存储资源的支持，州 - 联邦伙伴关系，通过政策确定性吸引投资•监管制定一个框架，结盟的国家联邦，删除立法障碍，建立跨型协议，建立跨性别协议，发展长期责任制度（劳动力），开发CCUS知识中心以全球定位WA，支持研发以降低成本
边缘 AI 路线图：Dagstuhl 视角
随着近期研究和开发的进行，“边缘”本身仍然是一个模糊的术语。不同的社区和研究人员 2 缺乏关于边缘是什么、它位于何处以及谁提供它的普遍接受的定义。人们对其属性有共同的理解：与云相比，其特征是接近性（延迟和拓扑）、网络容量增加（有效实现的数据传输速率）、计算能力较低、规模较小、设备异构性较高。与终端设备（最后一跳）相比，它具有增加的计算和存储资源。它是一个抽象实体，可以卸载计算和存储，而无需绕道到云端。当前的 AI 和 ML 方法需要强大的计算基础设施 [5]，而数据中心拥有充足的可用计算和数据存储资源，可以更好地满足这一需求。但是，将必要的原始数据发送到云端会给网络带宽和吞吐量带来压力。同时，组织通常不太愿意与商业云提供商共享（可能受到限制的）数据。快速发展的边缘 AI 领域解决了这一紧张局势。如图 1 所示，边缘 AI 已逐渐进入主流服务领域，例如联网汽车、实时游戏、智能工厂和医疗保健。从基础设施的角度来看，边缘环境为 AI 提供了一个独特的层，
边缘 AI 路线图：Dagstuhl 视角
随着近期研究和开发的进行，“边缘”本身仍然是一个模糊的术语。不同的社区和研究人员 2 缺乏关于边缘是什么、它位于何处以及谁提供它的普遍接受的定义。人们对其属性有共同的理解：与云相比，其特征是接近性（延迟和拓扑）、网络容量增加（有效实现的数据传输速率）、计算能力较低、规模较小、设备异构性较高。与终端设备（最后一跳）相比，它具有增加的计算和存储资源。它是一个抽象实体，可以卸载计算和存储，而无需绕道到云端。当前的 AI 和 ML 方法需要强大的计算基础设施 [5]，而数据中心拥有充足的可用计算和数据存储资源，可以更好地满足这一需求。但是，将必要的原始数据发送到云端会给网络带宽和吞吐量带来压力。同时，组织通常不太愿意与商业云提供商共享（可能受到限制的）数据。快速发展的边缘 AI 领域解决了这一紧张局势。如图 1 所示，边缘 AI 已逐渐进入主流服务领域，例如联网汽车、实时游戏、智能工厂和医疗保健。从基础设施的角度来看，边缘环境为 AI 提供了一个独特的层，