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课程指南 - 伯克希尔学校
学习课程 伯克希尔学术课程的核心是严格而全面的大学预科课程，旨在培养学生在所有学科中的批判性思维、解决问题的能力和求知欲。五门学术课程是大多数学生的标准满负荷课程。学校强烈鼓励学生尽可能地学习最高级的科目，对许多学生来说，这意味着他们要学习远远超出毕业要求的课程。每位学生的学习课程由顾问、班主任和学术主任计划。班主任和学术主任监督和支持每位学生的学业进步和表现。 毕业要求 学生成功完成一年制课程后可获得一个学分，成功完成一学期课程后可获得半个学分。要毕业，学生必须获得 18 个学分并满足以下最低分配要求： 英语：四年英语，包括英语 VI；在校期间每年必修 艺术：一个视觉和/或表演艺术学分（所有三年级学生都要学习一整年的艺术） 历史：两年，包括现代世界史和美国历史。此外，三年级学生必须完成世界历史。语言：学习同一门语言三年，直至三级数学：学习数学三年，包括代数 I、几何和代数 II；强烈建议学习四年科学：两门核心实验室科学（生物学、化学、物理学）
无人机的自动电池交换的设计
随着新技术的出现，个人继续创造旨在提高人类生活质量的创造。小规模无人驾驶汽车（UAV）开始嗡嗡作响，以监视偏远地区并提供重要的物资，需要长途任务。响应对这些无人机的新兴需求，由于无人机的电源而引起的任务长度引起了挑战。锂聚合物（LIPO）电池在其令人印象深刻的能量密度和实质性放电速率方面脱颖而出，从而使无人机能够消耗功率以获得最佳的运营性能。具有如此强大的电力消耗和排放，它阻碍了无人机由于脂肪电池的寿命有限而进行延长的飞行误差的能力。此外，Lipo电池需要大量的充电期，平均2小时直至满负荷。虽然可以通过增加无人机为电池的数量来解决这种相关性，但随后重量的增加会提高长距离旅行的能源需求，恰好悖论出现了。一个重大挑战在于为增强Lipo电池的直接解决方案。因此，我们开发了一种方法，可以增强无人机的飞行耐力，同时通过飞行任务确保可持续的权力。我们的机器人地面系统（RGS）着重于将无人机朝向地面，以使用自动量电池交换过程来替换其电源。RGS（图1）由三个主要互连组件组成：接地控制站（GCS），电池自动售货机（BVM）和电池传输吊舱（BTP）。这些组件中的每一个都有其自己的技术角色，将整合在一起
在...生产的电燃料的经济性比较
使用电动燃料 (e-fuels) 可以实现二氧化碳中性移动性，因此可以为化石燃料发动机或电池供电的电动机提供替代方案。本文比较了费托柴油、甲醇和以低温液体 (LH 2 ) 或液态有机氢载体 (LOHC) 形式储存的氢气的成本效益。这些燃料的生产成本在很大程度上取决于能源密集型的电解水分解。在德国生产 e-fuels 的选择可以与国际上具有优良可再生能源收集条件、因此平准化电力成本非常低的地区竞争。我们开发了一个涵盖整个过程链的数学模型。从生产所需的资源（如淡水、氢气、二氧化碳、一氧化碳、电能和热能）开始，随后进行化学合成、运输到德国的加油站，最后在车辆中利用燃料。我们发现生产地点的选择会对使用相应燃料的移动成本产生重大影响。尤其是在柴油生产的情况下，所应用的可再生能源满负荷小时数所驱动的平准化电力成本具有巨大影响。与其他技术相比，基于 LOHC 的系统对电力来源类型的依赖性较小，因为它的电力消耗相对较低，加氢装置的成本也较低。另一方面，运输路线的长度和加油站基础设施的价格显然增加了 LOHC 和 LH 2 的移动成本。关键词：电动燃料、氢气利用、氢气进口、LOHC、移动性
Andasol 3 太阳场的机载特性
摘要。位于西班牙格拉纳达附近的太阳能热抛物线槽式发电厂 Andasol 3 (AS3) 由 Marquesado Solar SL (MQS) 运营，于 2011 年秋季投入使用。装机容量为 49.9 MW el，结合满负荷下 7.5 小时的热能存储 (TES) 容量，年净发电量超过 165 GWh 1 (Dinter 和 Gonzalez 2014)。德国航空航天中心 (DLR) 开发了一种用于整个抛物线槽式发电厂的机载表征工具。这种称为 QFly SURVEY 的方法使用配备高分辨率数码相机的无人机 (UAV)，并提供有效的镜面斜率偏差和每个太阳能集热器元件 (SCE) 光轴的绝对方向。为了验证和演示 QFly SURVEY，2016 年 10 月 24 日至 2016 年 11 月 14 日期间，与 MQS 合作在 AS3 发电厂开展了一项全面的测量活动。主要目标是展示机载太阳能场特性测量的优势，包括快速数据采集、对工厂运行的干扰可忽略不计，并且无需在太阳能场安装任何额外的测量设备。QFly SURVEY 提供太阳能场光学性能的精确定量测量，并通过识别性能低下的区域和光学损耗的原因来支持从太阳能场收集的热能最大化。
可再生能源辅助 5G 基站集群与智能电网互动的分层分布式运营框架
5G通信具有高速率、大容量、大带宽等优异性能，应用于电力物联网的终端海量测量和精准控制（陈等，2019；惠等，2020）。然而，由于5G网络技术的更新和基站部署更加密集（吴等，2021），基站功耗急剧上升，5G基站满负荷功耗接近4kW，约为4G基站的3倍（韩等，2021），这加大了通信运营商面临的电力支出压力。此外，铅酸电池的替换和5G基站的建设将带来大量锂电池需求（唐等，2020），而基站电池仅作为备用电源，对通信运营商来说投资成本高，储能利用率低。目前已开展了基站能耗管理和节能技术研究，通过提高功率放大器效率（Quaglia and Cripps，2018；Cappello et al.，2019）、关闭部分信道、深度休眠空闲基站（Pervaiz et al.，2018；Wu et al.，2020；Alnoman and Anpalagan，2021）等方式降低能耗，但现有研究并未充分利用基站的后备储能电池和可再生能源。因此，本研究综合考虑可再生能源配置、储能电池可调性及通信负荷时空特性，提出可再生能源辅助5G基站群与智能电网互动的分层分布式运营框架，有利于促进各类能源灵活转换，协助基站运营商降低开支、创造利润。
能量
•Abeinsa是新建的，在根特（比利时）最大的商业生物质发电厂，将产生215兆瓦的电力，燃烧100％的原料生物质（木芯片和农业残基）。•在墨西哥，最大的热电联产厂（300兆瓦）目前正在满负荷运转，并将继续扩展，为Nuevo Pemex气体加工综合体提供能源和蒸汽。下一阶段将是一个有效的265 MW高压植物，第三阶段将是680 MW的组合循环高效植物，并可能将来与同一复合物的先前阶段进行互连。同样在墨西哥，Abeinsa也发起了42兆瓦柴油发电厂的运营，最近，墨西哥联邦电力委员会（CFE）选择了Abeinsa，以执行924 MW合并的循环厂。该工厂是Abeinsa将为CFE建造的第二种工厂，仅次于目前正在建设的640 MW Centro Morelos工厂。•Abeinsa目前正在为波兰最大的合并循环厂建设，其额外的270 MW和270 MWTH支持了地区供暖系统。•在美国，我们继续致力于建造一个440 MW合并的自行车厂，该工厂将为俄勒冈州波特兰市的一半提供电力。2014年，德克萨斯州建立了15兆瓦的高温化工厂。
通过时间异步和程序连接的活动跟踪实现大型神经网络模拟的可扩展性
图 2：混合算法 [19]（图 (a) 和 (b)）和 ATiTA(P)（图 (c) 和 (d)）的示意图。图 (a) 和 (c) 代表神经网络的观点，而 PU 的观点则显示在图 (b) 和 (d) 中。由于膜电位或强度的整合，所有地方的脉冲都用红色表示，突触传递事件用橙色表示，下一个脉冲的预测用绿色表示。对于 ATiTA(P)，灰色也表示计算后丢弃的潜在脉冲。在 (a) 中，由于大小为 T com 的突触延迟，下一个大小为 T com 的容器中的神经元会接收脉冲，然后对其进行整合以计算膜电位。在 (b) 中，每个 PU 的计算都是按大小为 T com 的容器进行的，并且需要在每个 T com 进行同步。根据 PU 的数量，一些 PU 可能会等待其他 PU，而不会在每个线程上进行大量计算，因此它们的负载较低。在 (c) 中，对于 ATiTA(P)，在网络级别使用离散事件方法：计算会跳转到下一个潜在尖峰。最小的尖峰被保留为实际的下一个尖峰。然后，仅对突触后神经元进行突触传递、相应强度的更新和下一个潜在尖峰的新计算。在 (d) 中，(c) 的不同操作按单个线程在单个 PU 上执行的连续操作的顺序排列，因此单个 PU 会随着时间的推移满负荷运行。请注意，两种算法（混合算法和 ATiTA(P)）都具有时间精度，可以是经典的数值精度 10 15，从这个意义上讲，它们都计算连续时间。
澄清有关可再生能源的措辞
12ter. 混合系统是由太阳能光伏系统和柴油发电机组成的联合发电装置，前者与后者并行产生瞬时消耗的电力。太阳能输出被发电机视为负负荷，发电机继续将其输出与不断变化的需求曲线相匹配，并支持电网的电能质量。根据太阳能光伏系统提供的能源份额，混合系统可分为低渗透系统或中高渗透系统。低渗透混合系统是指太阳能光伏峰值功率与柴油发电机 100% 额定负载 kW 之间的比率在 25% 到 35% 之间的系统。与仅使用柴油发电机的微型电网相比，这些系统可以实现显著的燃料节省，降低能源成本和环境影响，同时保持 24/7 的能源生产可靠性，柴油发电机能够覆盖满负荷。维护要求也非常低，使这些系统适合现场环境。中高渗透混合系统也将柴油发电机与太阳能光伏系统相结合，但太阳能光伏峰值功率与柴油发电机 100% 额定负载 kW 之间的比率超过 35%。它们可以实现燃料使用和温室气体排放的更高比例减少，但可能需要额外的空间并且操作可能更复杂。对于高渗透系统，需要能量存储系统来存储和利用系统产生的多余太阳能光伏能量。低渗透和中高渗透混合系统的设备设计和选择应基于估计的现场负载曲线。应考虑是否需要控制器来保证能源系统的稳定性。
太阳能公民向众议院核能特别委员会提交关于澳大利亚核能发电的调查报告
● 联邦反对党已提议建设七个核电站，以取代燃煤发电站，总发电量约为 11 千兆瓦 (GW)。 ● 到 2040 年，11 千兆瓦核电站接入电网的影响将是至少 6.6 千兆瓦的电力，当电网满负荷时，将迫使更便宜的可再生能源退出市场。 ● 白天（07:00 至 18:00）的发电效率为 60%，全天将产生 72.6 千兆瓦时的电力。 ● 一年中，日照时间内的发电量总计为 26,499 千兆瓦时。 ● 白天太阳能发电时额外产生的 26,499 千兆瓦时将超过电网所需的发电量，导致屋顶太阳能发电量下降。 ● 到 2040 年，白天电网将几乎完全由太阳能和风能供电，这就是 AEMO 的阶跃变化，如下图 1 所示。 ● 增加这种不灵活的核电基载会导致白天电力过剩。 ● 为避免过载，需要从电网中移除同等容量的能源。 ● 这很可能是屋顶太阳能，因为这种负载更容易从电网中移除。 ● 目前 6.6 千瓦的标准家用太阳能系统每天可产生 25 千瓦时的电力，全年可产生 915 千瓦时的电力。 ● 在这些日照时间内强行进入电网的 26,499 吉瓦时的核电相当于 2,896,066 个家用太阳能系统，需要关闭这些系统以避免电网过载。 ● 如果考虑到未来预计的更大系统规模，每年可产生 1460 千瓦时的电力，这个数字将变为 1,815,000 个家用太阳能系统。
德国利用电池辅助太阳能光伏系统生产绿色氢气的可行性研究
一年 𝐵𝑎𝑡𝑡 𝑠𝑝𝑎𝑟𝑒 𝑐𝑎𝑝 电池中的可用备用容量 𝐵 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 可用电池输出 𝐶 𝐸 特定能耗 𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋 特定资本支出 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑃𝑉 光伏供电特定电力成本 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑔𝑟𝑖𝑑 电网供电特定电力成本 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑏𝑎𝑡𝑡 电池特定电力成本供应的电力 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑆𝐸 (𝑔𝑟𝑖𝑑) 电网辅助制氢系统的特定电力成本 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑆𝐸 (𝑏𝑎𝑡𝑡) 电池辅助制氢系统的特定电力成本 𝐸 𝑔𝑒𝑛 光伏发电能量 𝐸 𝑔𝑒𝑛,𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 缩放的光伏发电概况 𝐸 𝑔𝑒𝑛,𝐺𝑟𝑜ß𝑒𝑛𝑔𝑜𝑡𝑡𝑒𝑟𝑛 Großengottern 的光伏发电量 𝐸 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑙𝑖𝑒𝑑,𝑃𝑉 直接供应给电解器的光伏能源 𝐸 𝑃𝐸𝑀 电解器所需的能源 𝐸 𝑔𝑟𝑖𝑑 从电网获取的能源 𝐸 𝑒𝑥𝑐𝑒𝑠𝑠 可用的过剩光伏能源 𝐸 𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒𝑑 充入电池的能量 𝐸 𝑑𝑖𝑠𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒𝑑 从电池中释放的能量 F 法拉第常数 𝐹𝐿𝐻 𝑃𝑉 PV 提供的满负荷小时数 𝐹𝐿𝐻 𝐵𝑎𝑡𝑡 电池提供的满负荷小时数 𝑓 𝐻2 氢气生产率 𝛥𝐺 吉布斯自由能变化 𝛥𝐻 焓变化 HHV 较高热值 𝐻 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 实际产生的氢气量𝐻 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 可生产的最大氢气量 𝐼 𝑐𝑒𝑙𝑙 电池电流 𝐼 𝑀 电解模块电流 LCOS 平准化存储成本 𝜂 𝐸 电解器效率 𝜂 𝐹 法拉第效率 𝑁 𝑐𝑒𝑙𝑙 电解器中的电池数量 𝑃 𝑃𝑉,𝑑𝑒𝑠𝑖𝑟𝑒𝑑 所需峰值功率 𝑃 𝑃𝑉,𝑑𝑒𝑠𝑖𝑟𝑒𝑑 Großengottern 的标称功率 𝑃 𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡𝑟𝑜𝑙𝑦𝑧𝑒𝑟 电解器的额定功率容量 Q 热量 r 折扣因子 𝛥𝑆 熵的变化 𝑆𝑜𝐶 电池的充电状态 𝑇 温度 𝑈 𝐸𝑙𝑒𝑐𝑡𝑟𝑜𝑙𝑦𝑧𝑒𝑟 电解器的利用率 𝑉 𝑟𝑒𝑣 可逆电池电压