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具有低保真度传感器和观察者不确定性的地月空间数据采集
随着民用和军用领域对地月空间的兴趣日益增加，对地月空间物体的空间域感知 (SDA) 的需求也随之增加。地月空间的太空 SDA 具有挑战性，部分原因是难以准确估计观测卫星的位置，而准确估计是有效执行 SDA 任务的必要条件。使用多颗配备低保真度设备的观测卫星有助于缓解这些问题，因为可以将方差较大的多个数据集聚合在一起，以实现与较少高质量测量系统相同或更高的精度。地月周期轨道用于观测星座，目标航天器位于 L1 Halo 轨道上。所有轨道均使用圆形限制三体问题 (CR3BP) 建模。系统工具包 (STK) 用于计算轨道几何形状和角度 - 仅提取测量值以模拟带有光学传感器的观测航天器。然后利用扩展卡尔曼滤波器处理测量数据以估计目标航天器的位置。分析重点是比较不同数量的观测航天器的有效性。模拟结果发现，使用低保真度星座可以达到高保真度星座所达到的性能。
光电重复性和稳定性的飞行和地面验证
哪怕是 1 pC 的小电荷在高精度惯性参考仪器的测试质量 (TM) 上积累，也会降低其性能。这些仪器中最灵敏的部分需要采用非接触式电荷管理系统，TM 是自由浮动的，其电荷由带有 TM 电荷测量的反馈回路中的光电子补偿。三项太空任务已成功展示了这一技术：2004 年发射的相对论任务、重力探测器-B (GP_B)、2015 年发射的 LISA 探路者 (LPF) 和 2014 年在沙特卫星 4 号上发射的 UV-LED 任务；前两个任务使用 254 nm Hg 放电线，最后一个任务使用一组 255 nm UV-LED。UV-LED 在可靠性、寿命、开关速度、功耗、重量和体积方面都比放电源有了显著的改进。消除电荷测量和反馈系统（以下称为被动）的电荷管理技术可降低这些系统引入的复杂性和干扰影响，因此成为积极研究和开发工作的主题。被动电荷管理主要取决于给定系统的光发射特性的稳定性和可重复性。为了支持这项工作，我们提供了一组 16 个不同配置和 255 1 nm 中心波长的 UV-LED 的全面飞行特性数据。飞行数据是 2014 年 12 月至 2015 年 12 月期间使用沙特卫星 4 号上的 UV-LED 仪器获取的。我们通过与 2020 年 9 月 4 日至 2020 年 10 月 8 日期间的飞行配置相当的地面测量来支持我们的结果。所有结果都证实了 UV-LED 在太空环境中的出色可靠性，与地面研究的结果完全一致，并支持使用 LED 进行被动电荷管理的方法。我们发现，在 255 nm LED 的照射下，TM 的平衡电位与紫外线强度无关，可在长达六个月的时间内重现约 6 mV 或 6 fC/pF。平衡电位的值取决于 TM 与其外壳之间的电场几何形状，因此也取决于仪器的精确配置。
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命型
降低的电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，被广泛用于外推降解趋势，从加速老化测试到现实世界中的老化场景。识别高准确性和低不确定性的模型对于确保模型外推可以可信至关重要，但是，很难构成准确预测多元数据趋势的表达式。对文献的循环退化模型的回顾揭示了各种功能关系。在这里，一种机器学习辅助模型识别方法用于在一个出色的LFP-gr衰老数据集中降级，并通过Bootstrap重新采样量化了不确定性。这项工作中确定的模型导致了人类专家模型的平均绝对误差的一半。模型通过转换为状态方程式并比较在不同负载下对细胞衰老的预测进行验证。参数不确定性被带入一个储能系统模拟中，以估计衰老模型不确定性对系统寿命的影响。此处使用的新模型识别方法可将人寿预测的不确定性降低3倍以上（人类杂货模型10年时的相对容量为86％±5％，机器学习辅助模型为88.5％±1.5％），赋予能力储存系统生命周期的更耐心估计的能力。©2022作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ac86a8]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命模型
降阶电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，广泛用于将加速老化测试中的退化趋势推断到真实老化场景中。确定具有高精度和低不确定性的模型对于确保模型推断的可信度至关重要，但是，很难编写准确预测多元数据趋势的表达式；对文献中的循环退化模型的回顾揭示了各种各样的函数关系。在这里，使用机器学习辅助模型识别方法来拟合突出的 LFP-Gr 老化数据集中的退化，并通过自举重采样量化不确定性。本研究中确定的模型的平均绝对误差约为人类专家模型的一半。通过转换为状态方程形式并将预测结果与不同负载下的电池老化进行比较来验证模型。参数不确定性被带入储能系统模拟中，以估计老化模型不确定性对系统寿命的影响。这里使用的新模型识别方法将寿命预测不确定性降低了三倍以上（人类专家模型 10 年相对容量为 86% ± 5%，机器学习辅助模型为 88.5% ± 1.5%），从而可以更自信地估计储能系统的寿命。© 2022 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ac86a8]
考虑风能不确定性的压缩空气储能容量配置及经济性评估
摘要：风能的随机性是造成风电场能量利用率低的重要原因，采用压缩空气储能系统（CAES）可以在提高风能利用率的同时降低风力发电的随机性。然而CAES系统容量配置不合理，导致资金投入高、回收期长。为提高储能的经济效益，本文研究风能不确定条件下压缩空气储能系统的容量配置。首先利用历史数据获取风电发电的典型小时功率分布，考虑用户负荷需求、电网分时电价、系统投资成本、缺电成本、售电收益等因素。然后以CAES系统充放电功率和储气容量为约束，以投资回报率最大和储气罐容积最小为目标，建立模型，采用NSGA-II和TOPSIS优选方法对问题进行求解。最后利用该模型对某电力运行案例进行优化，结果表明：在某工厂每小时负荷用电需求为3.2 MW的情况下，风电场每天需维持4台风电机组运行，采用额定功率1 MW、额定容量7 MW的压缩空气储能系统可保证最佳项目效益，在此模式下每年可减少弃风电量1.24×10 3 MWh，运行周期内通过增加储能可减少2.6×10 4 kg碳排放，投资回收期仅为4.8年。
使用可解释的人工智能来衡量特征对不确定性的贡献
人工智能技术在医学和自动驾驶汽车等安全关键领域的应用引发了人们对其可信度和可靠性的质疑。不确定性量化是提高深度学习信任度和可靠性的一种经过深入研究的途径。不确定性衡量算法对其预测的不信任程度，这一信息对于使用基于机器学习的决策支持的从业者非常重要。存在多种可以为机器学习预测生成不确定性估计的技术；然而，很少有技术试图解释为什么预测中存在不确定性。可解释人工智能 (XAI) 是一个总称，涵盖为机器学习预测提供一定程度透明度的技术。这可以包括有关哪些输入有助于或损害算法预测的信息。这项工作侧重于将现有的 XAI 技术应用于深度神经网络，以了解特征如何影响认知不确定性。认知不确定性是在给定神经网络训练所基于的训练数据分布的情况下对预测的置信度的度量。在这项工作中，我们应用共同特征归因 XAI 技术来有效地推断深度神经网络中认知不确定性的解释。
考虑不确定性的综合能源系统两阶段规划优化研究
摘要：在快速发展的综合能源系统（IES）背景下，考虑可再生能源出力的不确定性可以使综合能源系统规划更加符合现实。鉴于此，本文提出一种考虑不确定性的综合能源系统规划方法。首先，为了准确描述可再生能源出力场景，本文描述了IES模型并介绍了采用的场景分析方法。其次，构建了综合能源系统设备出力模型，设置了相应的约束条件和目标函数，采用改进的粒子群-蚁群优化算法进行求解，并提出了考虑不确定性的规划求解策略。最后，通过某园区实际案例数据验证了上述结论，结果表明本文提出的方法经济合理。
尼日利亚经济政策不确定性的根源
文献已经证实了经济政策不确定性与经济表现之间的联系（Caggiano et al，2020；Xu，2020）。最近，Baker et al.（2016）为美国构建了一个经济政策不确定性指数，发现较高的经济政策不确定性对美国的总产出和就业产生了负面影响。Istrefi和Piloiu（2014）的研究表明，在经济政策不确定性上升的时期，经济会萎缩，短期通胀预期上升，利率会下降。其他研究利用经济政策不确定性指数实证检验了经济政策不确定性对实体部门和金融部门的影响，并表明经济政策不确定性对金融部门（例如，Phan et al, 2021; Balcilar et al, 2020; Luo and Zhang, 2020; Nguyen et al, 2020; Danisman et al, 2021）和实体部门（例如，Jory et al, 2020; Caldara et al, 2020; Choudhry, 2020; Duong et al, 2020）具有抑制效应。
新的无线电探空协调 (RHARMonization) 数据集，包含具有不确定性的均质无线电探空温度、湿度和风廓线
摘要 观测记录往往受到残余非气候因素的影响，必须在使用前检测并调整这些因素。在本研究中，我们提出了一种名为无线电探空协调 (RHARM) 的新方法，该方法提供了温度、湿度和风廓线的均质数据集以及对全球 697 个无线电探空站的测量不确定性的估计。从 1978 年至今，RHARM 方法已用于每天两次（0000 和 1200 UTC）调整 1,000-10 hPa 范围内 16 个气压水平的无线电探空仪数据，这些数据由综合全球无线电探空仪档案提供。相对湿度 (RH) 数据限制为 250 hPa。应用的调整被插值到所有报告的级别。RHARM 是第一个提供均质时间序列的数据集，该数据集估计了每个探空压力水平的观测不确定性。从构造上讲，RHARM 调整后的字段不受站点间偏差交叉污染的影响，并且完全独立于再分析数据。对温度、RH 和风的趋势分析突出了 1978-2000 年全球趋势的地理一致性增强，尤其是在北半球和南美洲。RHARM 显示北半球 300 hPa 的变暖趋势为 0.39 K/十年，热带地区的变暖趋势为 0.25 K/十年。RHARM 调整还减少了与欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析的差异，其中北半球的温度和相对湿度影响最大。对于风速，比较表明与对流层的 ERA5 高度一致。
REORG：面向弹性和稳定性的蜂窝电网形成和优化，适用于拥有太阳能光伏和移动能源存储的社区：NREL ADMS 测试平台 IAB 会议
本作品由美国国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，为美国能源部 (DOE) 服务，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。资金由美国能源部能源效率和可再生能源办公室太阳能技术办公室提供。文章中表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留，而出版商在接受文章发表时，即承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本作品的已出版形式，或允许他人这样做。