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基于模型的德国能源转型不同阶段分散电力市场的评估
本文研究了德国电力系统中的分散市场，分散市场是指特定区域的市场，其中区域电力需求主要由区域发电满足，其余需求则由全系统水平满足。研究问题是：分散市场的规模和授权参与者的类型对能源转型的不同层次有何影响？结果表明，分散市场的最大影响是由燃气发电厂的使用增加造成的，因为它们是未来电力系统中的主要可调度发电机，导致二氧化碳排放量和发电成本显著增加，但当地自给率也更高。在 RES-E 份额非常高的情况下，参考案例和分散市场模型之间的结果几乎没有差别。分散市场规模的影响小于某些燃料类型或发电容量规模的限制。虽然分散市场可以减少电网负荷，但电网扩建的需要并没有减少。总的来说，我们得出的结论是，从系统角度来看，如果没有适当的监管，分散市场可能会产生负面影响，特别是在电力系统转型阶段。
金融科技对印度股票市场的影响-IJRPR
金融科技的出现已经彻底改变了印度股票市场。它改变了投资者贸易，管理投资组合并寻求财务信息的方式。传统上，股票是通过手动流程和高机构参与来交易的，这些流程限制了散户投资者对市场的直接访问。然而，由于AI驱动的交易平台，数字经纪服务和基于移动的投资应用程序的高度创新，交易活动已经简化，因此可以立即进行决策和增强参与。它不仅提供了简单的可访问性，而且还通过其个性化的，基于AI的投资方法和风险评估工具来改变了投资组合管理的领域。因此，本文讨论了印度通过金融科技的股票市场的转变，并详细介绍了其使用的收益以及相关的风险。
横跨陆地节肢动物的分散，生命史和热壁细分市场的一致协变
建立肽序列与原纤维形成之间的基本关系对于理解蛋白质错误折叠过程和指导生物材料设计至关重要。在这里，我们将全原子分子动力学（MD）模拟与人工intel-ligence（AI）相结合，以研究短肽序列排列的细微变化如何影响其形成原纤维的倾向。我们的结果表明，疏水残基的分布和电荷簇的分布很小，可以显着影响成核速率和跨β结构的稳定性。为了快速扩展此分析，我们开发了一个主动学习 - 增强的框架 - 用于分子动力学的机器学习（ML4MD），从而根据MD衍生的聚合数据迭代地完善了其预测。ML4MD有效筛选了许多肽排列，并指导发现先前未识别的原纤维式序列，从而在接收器操作特征（ROC）曲线（AUC）下达到0.939的接收器下方。总体而言，ML4MD通过将详细的原子模拟与快速和高敏锐的ML预测整合在一起，简化了淀粉样蛋白样肽的合理设计。
揭开自愿碳市场的神秘面纱
观察者还使用“回避”而不是“减少”来表示同一件事。参见，例如，Battocletti等人，前注2，第528-29页； Gregory Trencher等人，主要公司对低质量抵消的需求破坏了自愿碳市场的气候完整性，15 n n n ature communications no。6863，2024，3，https：// perma。cc/ek2z-2gcy。其他人则区分“减少排放”和避免排放量。”参见，例如，《从业者指南：将自愿性碳市场与巴黎协议测试保持一致》，g old S tandard（2024年7月3日），https：//perma.cc/73dt-zf3q（将减少的排放定义为“由于特定的干预措施，诸如Ensiiss Extions and Emission and renene and renew and renew and renew and renew and renew and降低的排放”，以及AVO的效率，以及AVO的效率。由于较低或没有温室气体排放的干预措施，散发到大气中，例如林业相关的项目）； Rena S. Miller和Jonathan L. Ramseur，自愿碳信贷市场和商品期货贸易委员会，r sch。s erv。（2024年6月13日），https：//crsreports.congress.gov/product/pdf/r/r48095（上次访问，2025年1月30日）[永久链接不可用]；朱利奥·弗里德曼（Julio Friedmann）和马修·D·波茨（Matthew D.除了令人困惑之外，减少和避免项目之间的这种区别分散了人们的注意力，从减少当前或未来排放的项目（减少项目，本报告的术语中）和消除过去排放（撤销项目）的项目之间的区别。参见，例如，牛津原则，前注2，第16页（指出降低信用可以加速短期或中期的脱碳化，但“世界各地的组织在零净目标日期一直散发出来，而付费零组织或参与者只能减少他们的排放，全球排放将永远无法达到网络零。”
ESG Update 摩根士丹利的加利福尼亚自愿碳市场披露1 Calvert可持续气候过渡基金 ABRDN Inc. 1900 Market Street，Suite，200，宾夕法尼亚州费城200号... ESG Update 2024年第四季度收益结果 摩卡咖啡 期权的流动性美国 Calvert选择ESG指标的方法 摩根士丹利（Morgan Stanley）对八倍模型进行评分申请人的偏差审核 美国列出的权益期权机构客户订单处理和路由系统 香港市场的MS池指南
每个全球机会投资者都负责通过在我们的质量评估，代理投票和与投资组合公司互动中应用帮助和ACT框架来整合ESG。我们的投资者主要是从与公司管理和公共披露的讨论中获取信息，并补充了各种研究资源。作为自下而上的投资者，我们没有将ESG分析外包给可持续性评级的第三方提供者，这些提供者与行业同行相比，产生了计分卡排名公司。基于我们的分析，这种ESG等级来自数十个指标和数百个ESG数据点。因此，这种方法可能会奖励具有高披露率的公司发行人，而不是具有合理运营绩效的企业。我们认为，ESG评级和记分卡可能会导致投资者得出不一致和模棱两可的结论。 因此，我们认为基于披露率的评级比公司基本面的潜在物质风险较重要。我们认为，ESG评级和记分卡可能会导致投资者得出不一致和模棱两可的结论。因此，我们认为基于披露率的评级比公司基本面的潜在物质风险较重要。
Hyeyoon Jung 美国银行对气候过渡风险的暴露 美国理查德·奥斯特兰德（Richard Ostrander）的经济制裁和中央银行免疫法 本杰明·安德烈格（Benjamin Anderegg）贸易主管Raiffeisen Switzerland 美国与气候相关的金融稳定风险：方法和应用 在美国财政市场的全能交易 最佳实践 - 用于国库，代理债务和...
在一个经济体面对限制的代理商的模型中，我们为在FX前进市场的一个价格偏离法律的偏离方面提供了一种新颖的解释。具体来说，我们记录了当地交易的远期合同的汇率和与全球金融危机期间国家管辖范围以外的相同成熟度的合同之间的巨大差异，而货币的大幅度不同。该模型预测（1）基础随着时间的推移的限制的阴影成本而增加，并且随着国家特定的FX位置限制而增加； （2）随着中间部门的相对性能下降以下，每个约束的阴影成本非线性增加； （3）位置限制的较高阴影成本可以预测降低本地货币计价资产的未来多余回报，因为购买本地资产放宽了对中介机构施加的FX位置限制的限制。我们测试模型预测，并在局限性限制的国家中找到一致的证据。
储能参与能源和储备市场的累积收入与最优频率调节模型
π t da 日前市场-DA 电能价格（€/MWh） π t id 日内市场-ID 电能价格（€/MWh） π t fcr, r ,π t fcr, a FCR 底价（€/MW/4h），激活电能价格（€/MWh） π t afrr, r ,π t afrr, a aFRR 底价（€/MW/1h），激活电能价格（€/MWh） π t mfrr, r ,π t mfrr,a +/- mFRR 底价（€/MW/30min），激活电能价格（€/MWh） π t rr, r ,π t rr,a +/- RR 底价（€/MW/30min），激活电能价格（€/MWh） π t cap 容量市场 电能价格（€/MWh） at, j bm, +/- 上行和下行底价的激活信号：bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} at bm 上行和下行储备的手动储备信号：bm = { mfrr, rr} at cap 容量市场的激活信号 dt da DA 市场的时间分辨率（1 小时） dt id ID 市场的时间分辨率（30 分钟） dt bm BM 市场的时间分辨率：bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} (15 分钟) P max 电池的最大功率容量（MW） E cap 电池的最大能量容量（MWh） ƞ - , ƞ + 充电和放电效率（%） β 上行和下行 BM 储备的激活部分（%） soc max , soc min 充电阶段的最大值和最小值（%）
澳大利亚电力市场的PV +存储运营中PV生成的确定性日期预测的价值
在过去的十年中，已经开发了许多太阳预测工具来预测光伏（PV）农场的能量产生。通过将预测与测量的太阳能数据进行比较来评估太阳预测的质量。但是，该方法没有考虑其应用程序的预测的附加值。因此，考虑到此评估框架，可以改善预测的价值？要回答这个问题，这项工作比较了针对特定应用程序的不同操作太阳预测的价值。目的是寻找经济价值与定义的误差指标之间的关系，以评估预测质量。新一代的大规模PV植物整合了ESS。目的是通过利用电力市场所带来的可能性（例如能源套利）来增强生产力的注入到电网中，从而最大程度地提高利润。为了优化这些特定EST的操作，对太阳能生产的预测至关重要。这项工作中考虑的研究案例是在澳大利亚能源市场环境中与锂离子电池相关的几兆瓦的大型光伏农场。在本特定的案例研究中，结果表明，用于评估基于平均绝对误差（MAE）的预测质量的指标（MAE）与通过应用预测带来的经济增益几乎是线性的。更确切地说，MAE的1％点的提高大约增加了2％的经济增益。
考虑参与能源和灵活性市场的电力传输网格中可再生生成的托管能力的最大化：双重优化模型
对可再生能源产生的投资是过渡到可持续能源和能源系统的重要组成部分。在这方面，托管能力（HC）的概念是可再生发电的投资者和系统运营商确定最大数量连接可再生资源的有用工具，而无需修改或加强网格。然而，现有研究的相当一部分涉及分销系统中问题的技术要求，同时忽略了传输系统和市场范围。可再生生成吸收减少了对电力部门中化石燃料资源的依赖，同时还表现出满足系统灵活性需求的能力。本文提出了一种基于市场的方法，以最大限度地考虑能源和灵活性市场的传输系统中可再生的HC。为此，开发了一个双重优化问题，以研究最大化可再生生成HC的盈利能力。在上层问题中，关于新一代投资的非负盈利能力，开发了HC最大化。较低级别的问题解决了能源和灵活性市场的社会福利最大化，在这些市场中，新的可再生能源产生可以参与其中。将配方转移到单级混合刻板线性编程（MILP）问题中，以避免双重模型的非线性。所提出的模型应用于2总线说明性示例和IEEE 24总线可靠性测试系统（RTS）。结果表明，可再生生成单元可以通过参与灵活性市场来提高其盈利能力，从而从市场的角度增加可再生的HC。