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World File Search System成本模型
机场滑行道电气化运营
飞机滑行时使用外部电动牵引装置可以显著减少地面作业产生的二氧化碳 (CO 2 ) 排放量。我们开发了一个离散事件模拟和成本模型来调查滑行道拥堵情况，并制定了使用电动牵引车 (e-tractors) 的综合等效年成本 (EAC) 估算。该模型结合了碰撞和冲突避免以及牵引服务中断。实验确定了产生最低 EAC 的 e-tractors 数量。案例研究考虑了蒙特利尔特鲁多国际机场的三种电动滑行场景。我们的研究结果表明，当 e-tractor 容量与需求一致时，在减少燃料消耗和 CO 2 排放方面具有巨大潜力，而对滑行时间的影响有限。然而，高度的不确定性阻碍了关于成本效益的明确结论。建模方法可以根据正在进行的现场测试数据和来自航空公司、机场和代理机构的输入进行更新，并用于测试新的滑行策略、制定 e-tractor 实施计划并为资本预算过程提供信息。
使用脑电图信号的非线性动力学在相反的手移动下对主要手移动进行分类与海上风电场集成的多源系统的强大双级计划方法考虑预测错误
考虑了多种电源（MP）和能源存储（ES）的经济性，可靠性和产出特征，这是一个与海上风电场（OWFS）集成的多源系统及其建筑成本，以及运营和维护成本模型。该系统主要由OWF，热电厂，燃气轮机发电厂和抽水储存厂组成。鉴于电力系统和海上风力发电的经济性，提出了与OWF群集集成具有最佳总成本的客观功能的多源系统的双层最佳配置和操作调度方法。然后，提出了一种与OWF集成的多源系统的强大双级计划方法，该方法考虑了载荷和海上风能预测的双重不确定性，其中提出了分别通过改进的粒子群优化（PSO）算法和CPELX求解器来解决上层和下层模型。基于该方法，可以获得MPS和ES的成本优势能力配置和操作计划方案。最后，以山东省的OWF群体为例，以检查所提出方法的有效性和可行性。
2025 年 1 月 10 日
州政府机构指出，他们的分析“发现太平洋西北地区的经济结果存在显著差异，这取决于 BPA 是否决定加入以正常市场条件为模型的区域日前市场”（着重强调）。我们同意，E3 生产成本模型 (PCM) 中的某些比较结果显示 EDAM 比 Markets+ 每年多出 6500 万至 2.21 亿美元。然而，导致这一结果的主要因素是：对西部 EDAM 覆盖范围的不切实际的期望，EDAM 价格较高；BPA 以这些较高的价格出售剩余电力；以及整个市场的交易摩擦（最低收益率）。我们之前曾质疑这些假设的长期持久性和准确性，并指出了 PCM 类型分析遗漏的未考虑的成本驱动因素。 3 BPA 的工作人员已经认识到，E3 分析未能反映压力事件（非正常市场条件）期间的市场定价，以及快速启动定价、稀缺定价、出价上限、市场力量缓解、市场外行动和温室气体排放处理的影响。4
PDF(3.3 MB) - 独立计划委员会
参考文献：**AEMO 2024 ISP 中缺少全系统成本模型：-“建议 1. 必须由独立机构进行彻底调查并立即实施有效的问责机制，以应对基于公共机构误导性信息而制定的关于可靠性和能源成本的公共能源政策的彻底失败。 2. AEMO ISP 和 CSIRO GenCost 文件必须符合更高的真实标准，以确保真实性、完整性和专业工程流程，而不是盲目遵循现有有缺陷的政策。 3. 必须停止将风能和太阳能目标纳入国家电力规则，以终止政客和政府官僚在没有适当工程资质的情况下选择技术设计解决方案来取代电力系统工程师。 4. 必须在多个层面和时间点的新问责流程中聘请独立的专业知识进行频繁的技术和财务审查，并有权审查和公开审查各种技术方法。 5. 必须放弃 AEMO 2024 ISP，并立即启动考虑所有电力系统技术的新能源 NEM 计划。”（附件 PDF）
用于评估的可扩展成本建模架构...
本研究引入了一种成本建模架构，用于确定最新连接技术发展的成本效益。铆接是航空航天工业中的传统连接方法，但它是一种耗时、昂贵的工艺，并且会增加结构的重量。作为 JTI Clean Sky 2 联合技术计划的一部分，OASIS 项目（“用于飞机结构部件装配的摩擦搅拌焊接 (FSW) 和激光束焊接 (LBW) 优化”）旨在展示新型连接技术的可行性和成本效益。正在研究的技术是 LBW、FSW 和摩擦搅拌点焊 (FSSW)。物理演示器、模拟研究以及来自 OASIS 项目合作伙伴的行业领先技术专长有助于开发详细的生产流程图并输入准确的流程指标以确定制造成本。为此，我们开发了一种基于活动的成本建模架构来预测连接技术的成本效益，并根据手动和自动铆接解决方案对其进行评估。该模型的设计方式使其能够集成到当前的制造生态系统中，对于大型航空航天公司具有可扩展性，并且能够执行可以根据需要相互集成的多保真度过程成本模型。
技术创新对美国海上风力发电厂平准化能源成本的空间影响
最近的研究预测，未来海上风电的平准化能源成本 (LCOE) 将大幅下降，这在很大程度上归因于技术创新带来的预期成本降低。本研究评估了技术导致的一系列资本、运营和财务成本类别的下降所导致的 LCOE 的空间变化。固定底部和浮动海上风力发电厂的空间成本模型用于模拟对数千个潜在美国场址的影响。由于所考虑场址的地理空间特征不同，并且这些输入参数具有非线性的交互依赖性，单个涡轮机子系统成本的特定变化会产生一系列 LCOE 结果；例如，净容量系数提高 10.8% 可使不同场址的 LCOE 降低 6% 至 20%。这项研究扩展了现有的海上风电文献，这些文献通常评估单个场址的成本敏感性，而不考虑 LCOE 的空间差异。结果表明，技术创新的影响可能相当大，在优先考虑技术创新研究或资助决策以推进美国海上风电技术时，应从空间和时间角度进行考虑。
基于流程的光子制造成本建模
摘要 — 组件的单片集成有望提高网络功能并降低封装费用。由于制造复杂性和器件间故障的叠加，集成还会降低产量。对于经济上优选的集成程度，人们缺乏共识。以前关于集成成本可行性的研究使用了高级估算方法。本研究则侧重于行业细节，基于从光电子供应链中的 20 家公司收集的数据，建立了基于流程的设备制造成本模型。所提出的模型允许定义流程组织，包括测试，以及每个步骤的加工条件、操作特性和自动化水平。本研究重点研究了在 InP 平台上集成 1550 nm DFB 激光器和电吸收调制器的成本影响。结果表明，无论生产规模如何，单片集成设计都比分立元件选项更具成本竞争力。主要的成本驱动因素是封装、测试和组装。利用模型预测背后的技术细节，组件对准、键合和金属有机化学气相沉积 (MOCVD) 被确定为技术改进对降低成本最为关键的工艺。这样的结果应该鼓励探索进一步集成的成本优势，并专注于成本驱动的技术开发。
在阿拉斯加铁路带实现 80% 的可再生能源组合
AC 交流电 ACEP 阿拉斯加能源与电力中心 AEA 阿拉斯加能源管理局 AEO 年度能源展望 ATB 年度技术基准 CC 联合循环 CEM 产能扩张模型 CHP 热电联产 CT 燃气轮机 DC 直流电 DPV 分布式光伏 EIA 美国能源信息署 EV 电动汽车 GVEA 金谷电力协会 GWh 千兆瓦时 HEA 荷马电力协会 HVDC 高压直流电 IRA 通货膨胀削减法案 IBR 基于逆变器的资源 ICE 内燃机 ITC 投资税收抵免 LCOE 平准化能源成本 LNG 液化天然气 MEA 马塔努斯卡电力协会 MMBtu 百万英热单位 MW 兆瓦 MWh 兆瓦时 NPV 净现值 NREL 国家可再生能源实验室 O&M 运营与维护 PCM 生产成本模型 PM 颗粒物 PPA 购电协议 PV 光伏 REC 可再生能源证书 RIRP 区域综合资源计划 RPS 可再生能源组合标准 T&D 输配电 TWh 太瓦时
基于长期目标的多时间尺度资源配置...
摘要 — 可再生能源的发展强调了对储能系统 (ESS) 的需求，以减轻这些能源的不可预测性和多变性，但高投资成本、零星使用和需求不匹配等挑战阻碍了它们的广泛应用。作为回应，共享储能系统 (SESS) 提供了更具凝聚力和更高效的 ESS 使用方式，提供了更易于访问且具有成本效益的储能解决方案来克服这些障碍。为了提高 SESS 的盈利能力，本文设计了一种基于长期合同和实时租赁商业模式的多时间尺度资源配置策略。我们首先为 SESS 构建了一个生命周期成本模型，并介绍了一种通过 SESS 内的循环次数和放电深度来估算多个电池组的退化成本的方法。随后，我们从容量和能量的角度设计了各种长期合同，建立了关联模型和实时租赁模型。最后，提出了基于用户需求分解的多时间尺度资源分配。数值分析验证了基于长期合同的商业模式在经济可行性和用户满意度方面优于单纯在实时市场中运营的模式，有效降低了电池的退化，并且利用SESS的聚合效应可以额外增加10.7%的净收入。
DTPP：自动驾驶中树木政策规划的可区分联合条件预测和成本评估
摘要 - 运动预测和成本评估是自主性自治决策系统中的重要组成部分。但是，现有方法通常忽略成本学习的重要性，而将其视为单独的模块。在这项研究中，我们采用了树结构的政策计划者，并为自我条件的预测和成本模型提出了一个不同的联合培训框架，从而直接改善了最终计划绩效。对于条件预测，我们引入了一个以查询为中心的变压器模型，该模型执行有效的自我条件运动预测。对于计划成本，我们提出了具有潜在互动功能的可学习的上下文感知成本功能，从而促进了可区分的联合学习。我们使用现实世界的NUPLAN数据集及其相关的计划测试平台验证了我们提出的方法。我们的框架不仅与最先进的计划方法匹配，而且在计划质量方面的其他基于学习的方法优于其他基于学习的方法，同时在运行时更有效地运行。我们表明，联合培训比对两个模块的单独培训的性能要好得多。此外，我们发现树结构化的策略规划表现优于传统的单阶段计划方法。代码可用：https：//github.com/mczhi/dtpp。