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计算与应用信息学杂志 - 数据科学
摘要。在不同地理位置实施平流层或高空飞行器进行通信覆盖的影响和要求可能有所不同。这些变化可能会对能源以及飞行器运行和性能的各种关键参数造成重大限制。因此，本文探讨了自主固定翼无人驾驶（无人驾驶）太阳能高空平台站或伪卫星 (HAPS) 提供持续通信覆盖的潜力。作为依赖太阳能的平台，利用绿色能源和长平台续航能力的潜力使其成为一种有吸引力的通信覆盖选择。然而，全球纬度和季节的变化带来了实施限制，并对电力可用性和覆盖能力提出了挑战。本文研究了典型的太阳能 HAPS 的服务如何受到纬度和季节的影响。结果表明，日照程度直接影响无人机的高度，从而影响其覆盖范围直径和通信有效载荷可用的功率。本文强调有效的能源管理算法是成功实施太阳能无人 HAPS 的关键，尤其是在具有挑战性的纬度和季节。
利比亚生产和使用绿色氢能作为有前途的能源的前景与挑战
世界不断增长的能源需求导致能源来源多样化，特别是可再生能源。利比亚目前完全依赖不可再生能源。因此，清洁和可再生能源的存在已成为其可持续发展的基础之一。因此，有必要寻找石油和天然气的替代能源，石油和天然气是利比亚唯一的能源。本研究探讨了利比亚绿色氢气生产潜力的挑战和前景及其未来的实施。它还概述了转向绿色氢技术的好处。绿色氢气生产将为利比亚提供替代能源。它是一种可持续且环保的能源，将成为目前可用能源的更好替代品。该研究证实，由于多种原因，利比亚是最有希望生产大量绿色氢气的国家之一。最重要的一点是太阳能的可用性。利比亚太阳辐射强（每年日照时长 3,000 至 3,500 小时），气候炎热干燥，无人居住地区面积大，其中 88% 被沙漠覆盖。此外，利比亚的风能和热能潜力巨大。此外，利比亚的战略位置靠近欧洲市场。
理解科学：抽水蓄能水力发电
为什么 PSH 在向更多可再生能源过渡过程中如此重要？为了实现气候目标，世界各国政府都在从化石燃料转向可再生能源。但是，风能和太阳能等可再生发电技术对电网运营商构成了挑战，因为它们依赖天气，而且电力供应是间歇性的。例如，风力发电场在 2020 年占英国总发电量的近四分之一。然而，在某些日子里，风能满足了该国不到 10% 的电力需求。不断变化的天气模式和极端天气事件，以及长时间的无风或日照减少，对电网稳定性构成了进一步的威胁。当可再生能源产量下降时，电网运营商大多会转向燃气发电站来填补缺口。但从长远来看，依靠天然气等化石燃料来平衡电网将损害到 2050 年实现净零排放的努力。抽水蓄能水电设施充当巨大的“水电池”，是一种灵活、经济有效的大规模储存可再生能源产生的多余能源的方式。
1961-90 年平均月陆地气候的开发
描述了除南极洲外全球陆地区域 0.5 � 纬度 � 0.5 � 经度表面气候学的构建。气候学代表 1961-90 年期间，包括九个变量：降水量、湿日频率、平均温度、昼夜温差、水汽压、日照、云量、地面霜冻频率和风速。气候表面是根据 1961-90 年站点气候平均值的新数据集构建的，数值介于 19 800（降水量）和 3615（风速）之间。使用薄板样条函数将站点数据作为纬度、经度和海拔的函数进行插值。使用交叉验证和与其他气候学进行比较来评估插值的准确性。与早先发表的全球陆地气候学相比，这一新气候学取得了进步，因为它严格限制在 1961-90 年期间，描述了一系列扩展的地表气候变量，明确将海拔作为预测变量，并包含与此和其他常用气候学相关的区域误差的评估。研究人员已经在生态系统建模、气候模型评估和气候变化影响评估等领域使用了该气候学。数据可从气候研究单位获得，所有月度字段的图像都可以通过万维网访问。
ISSN: 2320-5407 国际J. Adv. Res. 13(01), 12-40
该项目旨在开发一款安全的应用程序，利用量子、计算和谷歌量子人工智能，重点关注可持续性。该应用程序将采用先进的加密技术，包括异或门信号处理和控制工程二项式 z 变换方法，以确保强大的安全性并有效防止网络犯罪。该应用程序将由可再生能源供电，特别是太阳能、水力发电和风力涡轮机。这些可再生能源将与量子处理器集成，利用人工智能预测优化控制来有效管理能源消耗并最大限度地提高性能。这种集成确保应用程序以峰值效率运行，同时最大限度地减少其碳足迹。例如，量子处理器的运行可以优化以与可再生能源的可用性保持一致。在日照高峰时段，太阳能电池板可以为量子处理器提供充足的电力，而人工智能系统则相应地预测和调整处理器的工作负载。同样，可以监控和管理水力发电和风力涡轮机产生的电力以提供稳定的能源，确保量子处理器即使在可再生能源供应波动时也能保持高效率。总体而言，该项目代表了量子计算与可持续实践相结合的开创性努力，旨在为现代加密挑战提供安全且环保的解决方案。
第八届空间资源会议摘要集
本文的主题是分析卫星数据，以便为未来的商业钻探任务选择地点，以进行原地资源勘察。报告介绍了可能在月球上发现的具有潜在经济价值的原材料。报告给出了氦-3和钛等原材料的分布图、钾 (K) 和磷 (P) 含量较高的地点以及稀土矿物 (REE)。在英文文献中，它们被称为 KREEP 矿床 [Warren and Wasson, 1979]。为了完成这项工程，分析了可以转化为氢和氧，然后用作火箭燃料的水冰矿床的分布情况。报告介绍了月球两极附近此类冰的潜在矿床位置。这项工作的主要目的是根据某些参数确定月球南极的潜在位置。这些位置可能是未来的探索对象。此外，还确定了月球车下降和驶出潜在矿床的路线，同时考虑了日照程度和坡度。分析的参数分为三个部分：地质、地理和技术参数。研究中使用的卫星数据来自美国宇航局的“LROC：QuickMap”数据库。“极地水当量氢”层用于搜索月球上的水矿床。
成本最优的高压直流输电连接将太阳能从澳大利亚输送到新加坡对生命周期气候变化的影响
摘要：本文旨在评估从澳大利亚大型太阳能光伏 (PV) 发电厂通过长距离海底高压直流 (HVDC) 电缆进口到新加坡的电力的生命周期温室气体 (GHG) 排放。开发了一个成本优化模型来估算系统组件的容量。建立了一个全面的生命周期评估模型来估算这些组件的制造和使用排放量。我们的评估表明，要满足新加坡五分之一的电力需求，需要一个装机容量为 13 GW PV、17 GWh 电池存储和 3.2 GW 海底电缆的系统。这种系统的生命周期温室气体排放量估计为 110 gCO 2 eq/kWh，其中大部分来自太阳能光伏板的制造。电缆制造对温室气体排放的贡献并不大。通过改变满负荷时间和电缆长度，评估发现，距离新加坡较近的站点可能以相同/更低的碳足迹和更低的成本提供相同的能源，尽管日照量低于澳大利亚。但是，这些站点可能比澳大利亚的沙漠造成更大的土地使用变化排放量，从而抵消了较短高压直流电缆的优势。
ENGIE、DLVA 和液化空气集团正在建立雄心勃勃的合作伙伴关系，以生产绿色氢气
ENGIE、迪朗斯、吕贝隆、韦尔东市区 (DLVA) 和液化空气集团签署合作协议，开发“HyGreen Provence”项目，旨在生产、储存和分配绿色氢气。“HyGreen Provence”项目于 2017 年启动，将开发和验证生产 1,300 GWh 太阳能电力的技术经济条件，相当于约 450,000 人的年度住宅用电，同时通过水电解在工业规模上生产可再生氢气。该项目将分几个阶段开发，预计首批成果将于 2021 年底交付，最后阶段可能在 2027 年完成。最终，每年可以通过这种方式生产数万公吨的可再生氢气，以满足非常广泛的用途。 DLVA 市区由 25 个市镇和 65,000 名居民组成，为该项目提供了大量有利资源，包括法国最有利的日照水平之一（平均每年 1,450 小时）、大量土地供应以及能够容纳大规模集中生产可再生氢的盐腔储存场。ENGIE 和液化空气集团是致力于开发氢气解决方案的合作伙伴，他们决定与 DLVA 市区一起参与该项目，结合各自的优势：
澄清 2
7 _ 您能否为项目中涉及的每个特定岛屿提供以下详细信息：能源需求：每个岛屿的确切能源需求（当前和预测）。这将有助于我们正确确定光伏和电池系统的尺寸和设计。土壤条件：有关每个岛屿土壤类型和条件的信息（例如，沙地、岩石、珊瑚基），因为这对于确定光伏系统的适当基础和安装方法至关重要。安装环境：有关可用土地或屋顶空间、可达性以及可能影响太阳能电池板安装的任何潜在基础设施挑战（例如，运输、物流）的详细信息。特定的光伏和电池要求：各个岛屿上的光伏和电池系统是否有任何特殊要求或考虑因素（例如，电网稳定性需求、现有备用系统或特定的环境问题）？气候数据：如果有，您能否提供任何特定于岛屿的气候相关信息（例如，历史日照数据、风暴频率），这些信息可能会影响太阳能光伏性能？我们了解到，其中一些数据可能已经可用或记录在进一步的项目材料中，因此您分享的任何报告、研究或评估都将非常有帮助。提前感谢您在这方面的帮助。我们期待您的回复，并感谢您对这个项目的持续支持。
电动汽车住宅并网屋顶光伏和电池储能系统的优化选型
摘要 为降低电力的净现值，针对配备电动汽车 (EV) 的家庭，开发了一种实用的并网屋顶太阳能光伏 (PV) 和电池储能 (BES) 优化定型模型。通过创建新的基于规则的家庭能源管理系统，研究了两种系统配置：(1) PV - EV 和 (2) PV - BES - EV，以实现 PV 和 BES 的优化定型。使用随机函数结合电动汽车可用性（到达和离开时间）及其到家时的初始充电状态的不确定性。研究了市场上流行的电动汽车模型对客户的最佳定型和电力成本的影响。根据电网约束、零售价格和上网电价的变化，采用了几种敏感性分析。根据日照、温度和负载的变化提供了不确定性分析，以验证所开发模型的最佳结果。为典型并网家庭中的住宅客户提供了实用指南，帮助他们在考虑 EV 模型的情况下选择最佳 PV 或 PV-BES 系统容量。虽然所提出的优化模型是通用的，可以用于各种案例研究，但澳大利亚案例研究使用了太阳辐射、温度、家庭负荷、电价的实际年度数据以及 PV 和 BES 市场数据。开发的最佳规模模型也适用于澳大利亚不同州的住宅家庭。