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全天候无碳能源采购的手段、成本和系统层面影响
越来越多的公共和私人能源买家对全天候无碳能源 (CFE) 采购感兴趣，这意味着每千瓦时的电力消耗始终由无碳能源满足。它有可能克服现有采购方案的局限性，例如“容量”匹配固有的清洁电力供应与买家需求之间的时间不匹配。然而，目前尚不清楚全天候 CFE 采购如何影响其余电力系统，以及这种影响是否在不同区域环境和不同系统清洁度水平之间保持一致。我们使用数学模型系统地研究全天候 CFE 匹配的不同设计、最佳采购策略、成本和影响，包括参与买家和自愿采购的地区。我们研究了推动系统级减排的机制以及它们在不同地区和不同时间的变化。我们的结果表明，清洁能源采购承诺对参与者和电力系统具有一致的有益影响。即使电网随着时间的推移变得更清洁，每小时匹配策略仍对系统级减排做出了重大贡献。此外，对全天候 CFE 的自愿承诺将通过加速创新和早期部署先进的能源技术，对电力系统产生进一步的变革作用。
2023 年 ISO 新英格兰电力市场评估
根据我们在本报告第二部分对 ISO-NE 批发电力市场的评估，我们发现新英格兰地区几乎没有结构性市场力量的证据，无论是在系统层面还是在个别子区域。然而，关键供应商频率（潜在市场力量的关键指标）在系统层面从 2022 年到 2023 年有所增加。这主要是由于：(a) 自 5 月以来从魁北克的进口量减少，以及 (b) 由于抽水蓄能设施的计划停运，去年最后四个月的可用运营储备减少。尽管有所增加，但我们对参与者行为的评估并未发现任何滥用或操纵市场力量的证据，这表明市场在 2023 年表现具有竞争力。此外，我们发现市场力量缓解措施在防止新英格兰市场行使市场力量方面通常很有效，并且是按照市场规则 1 附录 A 实施的。但是，我们发现当前缓解规则存在两个问题：
战略计划2024-2029
•利用劳动力的技能和热情，为客户提供积极的成果•在个人和系统层面上对客户的成果产生积极影响•与社区合作，以建立对我们的目标和服务的共同理解•通过有目的地利用我们对原住民的承诺，并与我们的原住民与原住民社区和组织互动，并真正地与原住民社区和组织互动
智能建筑机器学习应用概述
由于气候变化及其后果，建筑综合能源系统的效率、灵活性和弹性受到运营环境不可预测变化的挑战。另一方面，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的快速发展使建筑具备了学习能力。许多研究致力于针对建筑生命周期特定阶段的特定机器学习应用。这些评论通常采用特定的技术视角，而没有在整个系统层面上整合智能技术的愿景。特别是，缺乏关于自主人工智能代理和训练环境在复杂且突然变化的运营环境中促进学习过程的作用的讨论。这篇评论文章从系统级的角度讨论了建筑物的学习能力，并概述了为建筑能源管理做出独立决策的自主机器学习应用。我们得出结论，可以通过人工智能发起的学习过程和使用数字孪生作为训练环境，在系统层面增强建筑物对不可预测变化的适应性。通过在 HVAC 控制和电力市场参与的时间尺度上整合适应性解决方案，可以实现能源效率提高的最大潜力。
将改进与战略目标结合起来 - aqua.nhs.uk
围绕战略目标开展改进活动 我们知道，如果没有一线员工的精力和热情，改进就不会发生。然而，我们知道，如果要在系统层面获得最大利益，这些精力需要与组织的愿景和战略目标保持一致，并在适当的情况下与更广泛的社区的愿景和战略目标保持一致。