• 线性程序最大限度地降低了到 2050 年美国电力部门容量扩张和运营的成本 • 满足资源、传输、政策和电力系统约束下的能源和容量需求 • 模拟广泛的发电、存储和传输技术之间的竞争 • 空间分辨率:默认 134 个平衡区域,最高可达县级 • 时间分辨率:默认 42 个昼夜剖面,6x4 小时周期,最高可达每小时,再加上 7 年的每小时数据用于估计削减和容量信用规划模型可以帮助了解水电和 PSH 在电网中的未来作用。
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构,或其任何雇员、承包商、分包商或此类承包商或分包商的雇员均不对披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用结果做任何明示或暗示的保证,或承担任何法律责任或义务,或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务,并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的观点和意见仅代表作者本人,并不一定代表或反映美国政府或其任何机构、其承包商或分包商的观点和意见。
参与至少 9 项支持招募少数族裔服务机构学生和校友的活动,包括国家实验室人员前往 MSI/HBCU/TCU、接待来自这些机构的教授和/或学生的来访、参加 NOBCChE 和 SACNAS 等会议和/或其他相关活动。从 MSI、HBCU 或 TCU 或 STEM 代表性不足的人群中招募至少一名博士后或研究科学家来从事 H2NEW 活动。
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中,具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性,包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题,采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。
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2021年4月7日,市议会要求多伦多水电在2021年第三季度结束时向城市经理报告当前的工作和一项行动计划,以实现有关电动汽车充电基础设施的成果,户外照明现代化,可再生能源和储能的现代化,可再生能源和能源存储,以及通过不利于资本资金来源来吸引收入。理事会还指示市政经理向理事会报告多伦多水电公司在2021年第四季度末提交的信息,并与多伦多水电以及相关部门和机构协商。http://app.toronto.ca/tmmis/viewagendaitemhistory.do?item=2021.ex22.5
• 美国《人工智能权利法案》蓝图 • 加拿大《人工智能与数据法案》 • 欧盟《人工智能法案》 • 加利福尼亚州《GenAI》公共部门、使用和培训指南 • 洛杉矶市议会文件 23-1020 • LADWP 生成式人工智能政策
水氧化还原流量电池(ARFB)构成了一种有前途的电网电力储存技术,但是要实现超过1.23 V热力学水分拆分窗口,具有高库仑效率和较长寿命,这是一项挑战。pH解耦合 - 在vegoly和posolyte之间创建pH值差 - 可以扩大操作电压窗口并改善长期操作稳定性。但是,由于pH梯度引起的酸性跨界,这会惩罚效率。随着水分裂窗口的电压随pH的线性变化,而跨界通量呈指数变化,我们采用了轻度的酸性和轻度的碱性电解质,以在开放电路电压> 1.7 V处开发具有较高的圆形能源效率的细胞。