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World File Search System方法论
AEMO-2026-ISP-方法论-咨询-提交-...
澳大利亚能源系统转型将受益于一个涵盖政府脱碳政策全部范围的 ISP，包括与可再生能源和产品出口以及工业和交通电气化相关的政策。例如，“澳大利亚制造的未来”政策已拨款 227 亿美元，将澳大利亚定位为“可再生能源超级大国”。目前，这些雄心壮志并未全面反映在排放目标声明中，而 AEMO 在确定 ISP 最佳发展路径时必须考虑这些雄心壮志。Climateworks 认识到，将这些目标纳入其中需要政府更准确地定义这些目标，并要求 ECMC 指示澳大利亚能源市场委员会 (AEMC) 扩大其范围，将其纳入排放目标声明。尽管如此，AEMO 有机会在制定 ISP 方法时向政府和其他市场治理机构强调这既是机遇也是需要。
可再生能源发电项目方法论 - ...
为了保证所连接电网系统的安全和运行完整性，必须根据监管机构的要求在特定运行情况下运行。在这种特殊情况下，相应的温室气体排放应计入项目排放。在监测期内，使用电网充电或使用化石燃料发电机充电不应超过项目可再生能源电厂发电量的 2% 4 。如果项目 BESS 消耗的电力超过充电量的 2%，则项目业主无权获得相应监测期的减排量。如果 BESS 设置相关的辅助负载消耗电网电力或化石燃料自备电源，并使用基于制冷剂或具有全球变暖潜能值的清洁剂（例如氢氟碳化物 (HFC) 或氯氟烃 (CFC)）的冷却和/或灭火系统，则不包括在本方法论中。
碳方法论 - 亚马逊可持续性
使用经济投入输出生命周期评估（EIO LCA）方法，我们基于支出的模型将亚马逊总账的支出数据与美国环境保护局（EPA）和其他Peeer-Peer-Recor-Recer-Recer-Recer-Recerces and Incordicted Ecitices and Incories and Incording and Incories and Incories and Incories and Incorials and Icluction and Icdure Cields和其他政府元素和其他政府销售。5 EIO LCA排放因素是从任何行业中生产一美元商品或服务所需的“摇篮到门”排放，包括提取原材料，能源使用，供应链运输和制造的排放。此方法利用政府组装的经济投入输出数据来跟踪生产任何商品或服务所需的投入的“食谱”。例如，在美国生产10,000美元的计算机需要从计算机存储设备制造业中$ 1,466，从印刷电路组装部门进行491美元，等等。6 EIO LCA占了产生这些中间输入的每一个的碳排放，以及从进一步供应链中产生的所有投入的产生。
经济理论：经济学、方法和方法论
* 特拉维夫大学和巴黎高等商学院经济学与决策科学系。通信地址：1 rue de la Libération, 78350 Jouy-en-Josas, France。电子邮件：tzachigilboa@gmail.com ** 宾夕法尼亚大学经济学系。通信地址：133 South 36th Street, Philadelphia, PA 19104, USA。电子邮件：apostlew@econ.upenn.edu *** 耶鲁大学经济学系。通信地址：30 Hillhouse Avenue, New Haven, CT 06525, USA。电子邮件：Larry.Samuelson@yale.edu 2022 年 3 月 17 日，当我们完成这篇论文的修订时，David Schmeidler 去世了。这是一个巨大的损失。让我们感到安慰的是，他确实在生命的最后一天还在写论文。我们衷心感谢 Investissements d'Avenir ANR -11-IDEX-0003 / Labex ECODEC No. ANR – 11-LABX-0047 以及 ISF Grant 1443/20、HEC 的 AXA 决策科学主席、特拉维夫大学的 Foerder 研究所、Sapir 经济发展中心 (Gilboa) 和 NSF 拨款 SES-1851449 (Postlewaite) 的支持。
澳大利亚可再生能源就业：方法论
注 1：分布式和大规模太阳能的安装和累计容量数据来自 APVI 历史邮政编码数据 1 ；风电的安装和累计容量来自清洁能源委员会数据库。注 2：风电 O&M 覆盖范围包括管理或签约 O&M 的公司（4543 MW）以及承担 O&M 的直接承包商（1788 MW）。注 3. 家用电池安装容量是根据清洁能源监管机构对包括电池储能在内的小型发电机组的数据估算的。年安装量是 2018 年和 2019 年安装数量的平均值乘以调查回复中的 6 kW 中位安装规模。累计住宅安装量是根据截至 2018 年底的累计总数乘以相同的中位规模估算出来的。商业安装数据不足以估计覆盖范围。注 4：根据清洁能源监管机构的太阳能热水器和热泵数据估算。
网络损失因子方法论2024-2025
1。简介电力行业参与代码要求电力分销商计算并发布注册表中每个损失因子代码的损失因素。，由于对帐经理在将电网出口点分配到市场参与者的能源数量中使用了这些损失因素，因此在本报告中将其称为对帐损失因素（RLFS）。本报告介绍了应将RLF应用于每个客户的计量能源，以在2024 - 2025财政年度回收Top Energy网络（十）上的上游损失。它还概述了用于计算RLF的方法，假设和数据。本报告中描述的方法是基于电力局在2018年6月26日发布的“计算和使用损失因素的指南v2.3 I”中规定的要求。如果没有半小时计量数据，则从最近的SCADA数据中提取了分析的峰值需求数据。要计算网络每个阶段的技术损失，使用了Digsilent PowerFactory。Top Energy的网络模型详细介绍了分布变压器的HV终端。此网络损失因子方法可以从Top Energy的网站http://topenergy.co.nz/network/network-disclosures
社论：人工智能驱动的方法论和...
地震灾害迄今已造成巨大的人员伤亡和经济损失，威胁着人类社会经济发展。目前，人工智能（AI）是学术研究和工程实践的前沿和核心问题之一。人工智能是指开发具有类似人类智能的机器和软件的计算机科学分支。近年来，人工智能技术发展迅速，已广泛应用于多个工程学科。在不同的人工智能技术中，机器学习（ML）、模式识别（PR）和深度学习（DL）最近引起了广泛关注，并正在成为一类新的强大的智能方法，用于地震和结构工程，并被证明是有效的，正如最近的研究表明的那样。未来，随着计算能力的提高和数据的积累，人工智能驱动技术的可行性和必要性预计将快速增长。“人工智能驱动的地震与结构工程方法与应用”研究主题旨在收集人工智能与各个科学领域相结合的前沿研究成果，例如地震地面运动研究、结构和城市规模的地震风险、结构工程中的计算方法、结构系统识别和损伤检测、地震作用下的结构控制、结构健康监测等。出于这些动机，经过详细的同行评审过程，本研究主题选出了四篇论文并发表。这些论文可以分为两类。其中三篇采用卷积神经网络（CNN）获取时间序列数据的高维特征，建立时间序列输入与震动后果/类型之间的映射规则。另一篇论文使用人工智能作为替代模型来降低基于物理的建模的计算成本。有趣的是，这两个类别涵盖了人工智能在相关学科中最广泛的应用领域。
基于模型的系统工程 (MBSE) 方法论调查
本报告旨在对当今工业界使用的一些领先的基于模型的系统工程 (MBSE) 方法进行粗略描述。本文描述的材料旨在直接响应 INCOSE MBSE 路线图元素中的“MBSE 生命周期方法目录”[1]。在本报告中，方法被定义为相关流程、方法和工具的集合 [2]。MBSE 方法可以描述为用于在“基于模型”或“模型驱动”环境中支持系统工程学科的相关流程、方法和工具的集合。本调查旨在让读者了解各种市售的候选 MBSE 方法以及 NASA 喷气推进实验室 (JPL) 开发的基于控制和状态的 MBSE 方法，该方法已在公开文献中发表。
短跑表现监测：方法论与
通讯作者：Thomas Haugen 挪威奥林匹克联合会，Sognsveien 228，0840 奥斯陆，挪威 电子邮箱：thomas.haugen@olympiatoppen.no 电话 0047 41900313 传真号码 0047 38141301
工业企业数字化转型方法论
摘要 — 生产流程和商业模式的数字化转型与适当技术的选择相辅相成，可以为当今令人担忧的经济问题提供长期解决方案。本文提出了数字化转型之前、期间和之后与当前和未来工业状况相关的理论和实证问题。在工业数字化转型下，本文作者理解将数字技术融入工业各个方面的过程，这需要从技术、文化、运营和创造新产品和服务的原则上进行根本性变革。本研究探讨了工业数字化转型的内容、目标和目的、原则、主要方向、工具和阶段。确定了数字化转型的系统性问题，并在此基础上提出了一般的数字化转型方案和数字化商业模式。在数字化转型过程中，数字化转型主管（CDTO）被赋予了特殊角色。所提出的发展将使得在向新商业模式、与客户和供应商的沟通渠道、产品、业务和生产流程以及企业文化过渡的基础上全面改造行业成为可能，这些转变基于使用数字技术进行数据管理的全新方法，目的是显着提高工业效率和长期可持续性。