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绿色能源市场灵活性的经济和气候价值
摘要本文探讨了在空间，时间和监管方面之间的灵活性增强如何影响经济成本和CO 2整合了来自风和太阳能的大量可再生能源的大量份额。我们开发了一个数值模型，该模型在互连的批发电力市场，跨国贸易（SPATIAL灵活性），能源存储（暂时灵活性）和可交易的绿色配额（法规灵活性）中，在异质能源技术和自然资源之间进行小时调整和投资选择。将模型纳入欧洲相互联系的电力市场体系的数据，我们发现，适当的灵活性组合可以带来可观的经济效率，降低成本（高达13.8％）和降低CO 2 Emisions（最高可达51.2％）。监管灵活性对于实现大多数最大可能的收益是必要的。我们还发现，提高灵活性的收益分布不均匀，一些国家会造成福利损失。
转移液压灵活性选项：风险，福利和对
Abstract ............................................................................................................................... vi
插入潜力：释放EVS的未开发灵活性
越来越多的拥堵管理导致可再生能源受到减少。在大多数欧盟成员国中，这通常意味着化石燃料的产生填补了空白。管理电网拥塞的一种更有效的方法是巧妙地管理能源资产。这需要智能使用可用的能源，能源存储和计划，以鼓励或奖励消费者将能源使用量与电网可用性相匹配。鉴于网格的广阔，以及最终将与之联系的电动汽车数量，灵活性可能成为解决局部拥塞，避免限制的最便宜，最有效的方法之一。
eulelectric灵活性研究2025
越来越多的拥堵管理导致可再生能源受到减少。在大多数欧盟成员国中，这通常意味着化石燃料的产生填补了空白。管理电网拥塞的一种更有效的方法是巧妙地管理能源资产。这需要智能使用可用的能源，能源存储和计划，以鼓励或奖励消费者将能源使用量与电网可用性相匹配。鉴于网格的广阔，以及最终将与之联系的电动汽车数量，灵活性可能成为解决局部拥塞，避免限制的最便宜，最有效的方法之一。
增强灵活性：使用颗粒状的手指弹性伸展
本文介绍了一种生物启发的气动软执行器，旨在模仿人手指的柔韧性运动运动，特别关注通过颗粒状干扰来调节刚度。三腔几何形状 - 蜂窝，矩形和中途 - 以优化曲率性能，利用霉菌星15慢速弹性体进行执行器制造。使用Chia和藜麦晶粒在不可扩展的层中实现了颗粒状干扰，以增强刚度调制。实验结果表明，蜂窝几何形状与天然食指轨迹最紧密地对齐。刚度评估Quinoa的范围为0 - 0.47 N/mm/°，CHIA的范围为0 - 0.9 N/mm/°。与非裁定配置相比，藜麦的执行力量的产量增加了16％，CHIA的力量增加了71％。这种增强的性能对于诸如手部康复等应用特别有益，在这种应用中，自适应刚度和力调节至关重要。颗粒状干扰，尤其是使用Active Chia，为需要可变的刚度和电阻的任务提供了卓越的适应性，使其成为可穿戴机器人应用康复的有前途的候选人。
基于市场的可再生能源：灵活的氢电解器如何稳定风和太阳能市场价值
摘要。风能和太阳能通常会成为自己成功的受害者：他们在电力生产中的份额越高，电力市场的收入就越多（其“市场价值”）下降。尽管在常规电力系统中，市场价值可能会融合到零，但这项研究表明，通过在低价小时内增加电力需求，“绿色”氢的产量可以有效，永久地停止下降。具有分析推导，蒙特卡洛模拟和数值电力市场模型，我发现 - 由于柔性氢的产量 - 2050年的市场价值可能会在太阳能中收敛于19±9 MWH -1，而风能的27±8 mWH -1超过27±8 mWh -1。这是可再生能源预计的级别成本范围的，并且具有深远的影响。基于市场的可再生能源可能会触及。
保加利亚电网的灵活性评估：
但是，格式形成逆变器的最新进展表明，这些稳定性问题中的许多都可以有效解决。研究表明，频率的性能实际上可以随着电网形成逆变器的整合而改善，因为它们会积极地有助于系统的惯性和电压支持。尽管在具有极高可变的可再生能源（VRE）和同步物质的全部阶段的电力系统的可行性方面仍然存在挑战，但潜在的解决方案（例如同步冷凝器和其他稳定技术）可以用作可靠的后排。虽然向高空场景的过渡呈现出技术复杂性，但电源电子和系统稳定策略的持续创新为确保安全且弹性的电力系统提供了可行的途径。
快速，灵活地分析了用crumblr
细胞类型组成的变化在人类健康和疾病中起重要作用。单细胞技术的最新进展使得能够测量细胞类型组成，以增加大量个体的细胞谱系分辨率。这为这些组成数据的统计分析提出了新的挑战，以识别细胞类型频率的变化。我们介绍了Crumblr（Diseeneurogenomics.github.io/crumblr），这是一种可扩展的统计方法，用于使用精确加权的线性混合模型来分析计数比数据，该模型结合了复杂研究设计的随机效应。唯一地，Crumblr使用多元方法在多个级别的细胞谱系层次结构上进行统计测试，以增加对一种单元格测试的功率。在模拟中，与现有方法相比，Crumblr在控制假阳性率的同时增加了功率。我们证明了Crumblr在已发表的单细胞RNA-seq数据集中应用，用于衰老，T细胞中的结核病感染，前列腺癌的骨转移和SARS-COV-2感染。
一个新的理论框架共同解释了执行灵活决策的受试者的行为和神经变异性
能够根据上下文信息灵活切换对外部刺激的反应的能力对于与复杂世界的成功互动至关重要。在许多领域1-3中必须进行上下文依赖性计算，但它们的神经实现仍然很少理解。在这里，我们在大鼠中开发了一项新颖的行为任务，以研究上下文依赖性的选择和决策证据的积累4-6。在猴子和大鼠数据支持的假设下，我们首先从数学上显示网络可以通过三个定义组件的组合来解决此问题。可以通过实验数据直接识别和测试这些组件。我们进一步表明，现有的电生理和建模数据与这些组件的各种可能组合兼容，这表明不同的个体可以使用不同的组件组合。为了研究各个受试者的变异性，我们开发了自动化的高通量方法来培训大鼠的任务，并在其上训练了许多受试者。与理论预测，神经和行为分析一致，尽管任务表现均匀，但大鼠均显示了跨大鼠的实质异质性。我们的理论进一步预测了行为和神经信号之间的特定联系，该签名在数据中得到了强有力的支持。总而言之，我们的结果提供了一个新的实验支持的理论框架，以分析执行灵活决策任务的生物学和人工系统中的个体变异性，它们为较高认知的个体变异性研究打开了大门，并提供了对情境依赖性计算的神经机制的见解。