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World File Search System某地
德国某地区分布式能源系统决策框架的开发
摘要：在复杂的参与者结构（如区域）中，分布式能源供应概念的规划和决策要求采用高度结构化的方法。在这里，开发了一种充分利用能量模拟的策略，介绍了核心要素，并确定了研究差距。使用德国西北部前奥尔登堡空军基地新区的案例研究展示了示例性实施。该过程分为四个连续的阶段，由不同的利益相关者参与并使用不同的模拟工具进行。基于共同目标，开发了适用技术的上层结构。然后借助多目标最优定型算法和基于蒙特卡罗的风险评估进行详细规划。该过程以运营阶段结束，这是为了保证进一步优化和动态的运营模式。本出版物的主要目的是根据案例研究介绍规划流程和决策框架的核心要素，并发现和确定未来必须解决的研究差距。
EDF Renewables 使用 AVEVA™ PI System™ 来揭示收入损失
这是圣地亚哥一个周五的深夜。EDF Renewables 运营控制中心 (OCC) 的控制员 Max 扫描了多个控制屏幕，这些屏幕显示了该公司分布在北美各地的风力涡轮机的状态。看一眼其中一个屏幕，他发现加拿大某地有几台涡轮机出现故障。Max 意识到自己无法远程重置涡轮机，于是产生了一个棘手但不可避免的问题：他是否应该叫来下班后的维护人员？涡轮机每故障一小时就意味着更多的收入损失。Max 知道这可能会带来巨额损失。但有多少呢？有多少潜在收入损失值得叫来维护人员？直到最近，像 Max 这样的 OCC 控制员还缺乏回答这些问题所需的信息，也许还能节省大量资金。现在，借助 AVEVA PI System，Max 和 EDF Renewables 可以访问做出正确决策所需的数据。
occam 用户组 - transputer.net
IfiI n 封面上穿着奇装异服的家伙——拿着玻璃纳米砖的人——是比尔·罗斯科，他代表牛津大学计算实验室从代表女王的牛津郡郡尉手中接过女王技术成就奖。这个奖项和 Inmos 的配套奖项是对团队努力取得实际效益的肯定：形式方法的朋友们将欢迎这些奖项，因为它们是对合理工程实践和合理数学研究协同作用的认可。我们应该尽我们所能利用这种宣传来吸引人们对“正确行事”的好处的关注。如果您还不知道，您可以在第 74 页找到该奖项背后的故事。如果您觉得这有点英国地方主义，您还会在本通讯中发现通常的投稿分布。为了顺应 90 年代的新地理形势，让我向您提供一份关于保加利亚（第 20 页）和日本（第 30 页）的平行事物的报告；以及来自康奈尔和莫斯科、硅谷和香港、埃克塞特和东京、布宜诺斯艾利斯和“波罗的海某地”等遥远地方的贡献。明年春天在加利福尼亚举行的用户组联合会议（Transputing 1991）即将召开，会议征文详情可在第 14 页找到。委员会还征集您的想法，用于同时举行的研讨会和教程，事实上，您提出的任何使这次会议取得成功的好主意都将受到委员会的欢迎。谁知道呢，我们甚至可能在那里看到 HI。代表大都市 occam 用户组发言，请允许我提请大家注意，我们打算组建一个新的特别兴趣小组，专门负责 occam 语言的开发（第 38 页）。有很多事情正在发生，部分原因是我们需要一种比现在更高级别的并行程序表达方式，部分原因当然是新一代 transputer 和类似设备的潜在能力。如果有足够多的人感兴趣，新小组将在约克会议上开会（第 6 页）。最近的硬件开发似乎一直在全力追求性能，在带有 i860 的 transputer 板（例如，参见第 83 页）和微型 TRAM 上的一些非常“坚固”的高性能存储和 transputer 块（例如，参见第 80 页）之间展开竞争。如果您正在寻找一种经济实惠的方式来玩转电子计算机 - 在我的家乡，“play”的发音是“teach” - 埃克塞特会议以及其他一些会议上的焦点无疑就是 CSA 的电子计算机教育套件（见第 34 页和第 72 页）。
战略部门投资附录。...
附录一：方法论 战略投资是指对拜登政府工业战略优先考虑的行业进行的投资：清洁技术、半导体和电子、生物制造和重工业。本报告参考了两个来源：清洁技术投资的清洁投资监测和白宫的微电子和先进制造业投资清单。清洁投资监测跟踪已宣布和实际的清洁经济投资，而投资美国清单则包含已宣布的半导体和电子、生物制造和重工业投资数据。该分析不包括大多数州和跨州投资（例如对大型电网、太阳能电池板农场和输电线路的投资），以及清洁投资监测中被确定为“能源和工业”投资的大多数项目（碳管理、氢和可持续航空燃料等非生物燃料投资除外）。虽然这些是向清洁可再生能源过渡的关键投资，但预计它们不会像白宫和清洁投资监测跟踪的其他投资那样对当地经济发展和就业增长产生同样的变革性影响。根据《重新竞争试点计划》法规，就业困境是指某地黄金年龄就业 (25 至 54 岁) 显著落后于全国平均水平。本报告采用了《重新竞争》计划的县级就业困境定义 i，即某县的 PAEG 至少为 5%，且家庭收入中位数不高于 75,000 美元。PAEG 根据黄金年龄就业率确定，黄金年龄就业率是目前正在工作的 25 至 54 岁人口的百分比。根据法规，PAEG 是以下两项之间的差额（以百分比表示）：1) 全国五年平均黄金年龄就业率；和 2) 符合条件地区五年平均黄金年龄就业率。本报告使用了美国人口普查局的五年期美国社区调查 (ACS) 和小区域收入和贫困估计 (SAIPE) 计划中的 2022 年数据来计算县级黄金年龄就业差距。本文中被定义为“就业困难”的大多数县自 2007 年（本文进行分析比较的最早年份）以来一直符合这一标准。对于非住宅私人固定投资 (PFI) 的计算，我们将 2021-2022 年战略部门投资与 2021-2022 年非住宅 PFI 数据进行比较。我们将 2007 年作为非住宅 PFI 县级数据的第一年，因为这是此类数据可用的第一年。非住宅 PFI 的估计值来自 2007-2022 年年度数据，使我们能够按时间趋势比较这些数据，并比较陷入困境的社区从大衰退开始以来在两个商业周期和两个经济复苏期（2010-2020 年和 2021 年至今）的经历。对于非住宅 PFI 数据的分析，我们将 2021-2022 年的非住宅 PFI 与 2021-2022 年的战略部门投资进行比较。为了估计县级年度非住宅 PFI，我们构建了一个数据矩阵，由以下部分组成：