图 3-6。美国平均电池存储历史 O&M 成本数据($/kW-yr-DC,2022 年 $)按客户部门划分 ............................................................................................................................. 37 图 3-7。固定式储能电池化学市场份额及预测所有部门,2015-2030 年 ................................................................................................................................... 46 图 4-1。美国平均住宅分布式风电项目成本数据(2015-2022 年,2022 年 $) ...................................................................................................................... 52 图 4-2。美国平均小型商业分布式风电项目成本数据(2012-2022 年,2022 年 $) .................................................................................................................................... 53 图 4-3。美国平均中型商业分布式风电项目成本数据(2012-2022,2022 年美元) ............................................................................................................................................. 53 图 4-4。美国平均大型商业分布式风电项目成本数据(2012-2022,2022 年美元) ............................................................................................................................. 54 图 4-5。2013 年美国本土的年度日平均互补性(以皮尔逊相关系数表示) ............................................................................. 56 图 5-1。美国平均家用燃料电池系统资本成本(美元/千瓦-交流电,2022 年美元) ................................................................................................................................................ 61 图 5-2。美国商用燃料电池系统平均资本成本(美元/千瓦时-AC,2022 年美元) ........................ 62 图 5-3。美国家用燃料电池系统平均 O&M 成本(美元/千瓦时,2022 年美元) ........................ 63 图 5-4。美国商用燃料电池系统平均 O&M 成本(美元/千瓦时,2022 年美元) ........................ 63 图 5-5。太阳能光伏 + 燃料电池混合能源系统图 ............................................................................. 65 图 5-6。使用 M2FCT 开发的催化剂的膜电极组件性能测试结束进展,2021-2023 年 ............................................................................................................. 67 图 6-1。美国年度商业热电联产安装量(2012-2022 年) .............................................................. 70 图 6-2。美国年度工业热电联产安装量(2012-2022 年) .............................................................. 71 图 6-3。美国平均商业热电联产系统资本成本(美元/千瓦时,2022 美元).................................... 80 图 6-4。美国平均工业热电联产系统资本成本(美元/千瓦时,2022 美元)........................ 81 图 6-5。美国平均商业热电联产系统运营和维护成本(美元/千瓦时,2022 美元)........................ 82 图 6-6。美国平均工业热电联产系统运营和维护成本(美元/千瓦时,2022 美元)........................ 82 图 7-1。按行业部门按数量和兆瓦-交流划分的热电联产系统数量和总容量... 89 图 7-2。制造业热电联产系统数量和总容量(按数量和 MW-AC 划分)(按 3 位数 NAICS)............................................................................................................. 90 图 7-3。热电联产系统数量和总容量:按数量和 MW-AC 划分的前 10 个五位数 NAICS 行业............................................................................................................. 91 图 7-4。电池存储的年度和累计市场预测 ............................................................................. 96
1,2 尼日利亚河流州哈科特港河流州立大学海洋工程系 Uchenna.robinson1@ust.edu.ng 摘要:本研究重点分析在几内亚湾航行的双体船的混合能源系统,旨在提高能源效率、减少排放、促进海上运输的可持续性。拟议的混合系统集成了太阳能光伏 (PV) 板、铅酸电池和备用柴油发电机,以满足在尼日利亚哈科特港航行的一艘 12 米双体船的能源需求。该系统旨在解决传统柴油动力船舶的环境和运营挑战,通过利用可再生能源提供更清洁的替代方案。通过详细的能源生产和消耗分析,该研究表明,混合系统可以显著减少对柴油的依赖,与纯柴油系统相比,每年可减少 47.6% 的二氧化碳排放量。在太阳辐射高峰期,太阳能光伏阵列为船舶提供大部分能源,而柴油发电机则确保在太阳辐射低的时期运行可靠。尽管太阳能存在季节性变化,但该系统有效地满足了双体船的能源需求,估计每年柴油消耗量为 1510 升。这项研究强调了混合动力系统在提高船舶环保性能方面的潜力。然而,它也指出了能源存储容量的局限性,并建议进一步探索先进的电池技术和可再生能源。研究结果强调了混合动力系统在推进可持续海事实践、降低运营成本和排放方面的重要性。
1.1 光学光刻基础知识 ..............................3 1.1.1 光学系统特性 .............。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.1.1 分辨率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4
计算机系统越来越多地被用在这样的环境中:它们的故障(或者甚至是它们的正确操作,如果它们是按照有缺陷的要求构建的)可能会产生严重后果。关于这种“关键系统”应具备的特性以及开发它们的最佳方法,人们的意见出奇地多样化。可靠性方法源自超可靠和容错系统的传统,而安全性方法源自危害分析和系统安全工程的传统。安全界还有另一种传统,实时系统的传统中还有更专门的方法。在本报告中,我将研究每种方法中考虑的关键特性,以及为指定这些特性并确保满足这些特性而开发的技术。由于现在正在构建的系统必须同时满足这些关键系统特性中的几个,因此人们特别关注一种传统技术与另一种传统技术的支持或冲突程度,以及某些关键系统特性是否从根本上兼容或不兼容。为了更好地理解这些问题,我建议根据 Perrow 的分析 1 提出一种分类法,将组件交互的复杂性和耦合紧密度作为主要因素。
摘要:随着分布式发电机 (DG) 的快速发展和可再生能源 (RES) 电力渗透水平的提高,在发电功率和需电功率存在不确定性和多变性 (即功率波动) 的情况下,任何电力系统的安全持续运行都是一个关键问题。引入可控发电机和电力存储设备对于缓解这一问题是必不可少的。为满足电力供需平衡要求,在功率平衡约束下进行潮流分配至关重要。然而,由于发电机和负载的物理功率限制约束、电力存储设备的容量限制和连接安排,很难实现功率平衡。本文提出了一种系统特性来描述发电机、负载、存储设备及其之间连接的关系。应满足所提出的特性系统以通过保持存储设备的 SOC 边界来保证给定潮流系统的安全运行。也就是说,要实现可行的电力流分配,需要考虑许多问题,例如必须如何确定发电机和负载的功率限制(即最大和最小功率水平)、存储设备的容量有多大以及必须考虑的连接的物理布置。本文还展示了一个优化问题,包括优化存储容量、使用可再生和不可再生能源发电机以及与电力需求相匹配。本文讨论了几种演示场景,以应用和验证我们提出的系统特性。
自量子物理学诞生以来,“量子”和“经典”世界之间的界限问题就一直备受关注,但今天,这一领域仍有许多悬而未决的问题,而社会对此还没有达成共识。这里最著名的问题可能是测量问题:决定宏观(“经典”)仪器在测量微观(“量子”)系统特性时的行为的规则如何遵循量子力学方程(以及它们是否遵循)。首先,有必要说明的是,量子理论中采用的术语与一般物理术语有本质区别。通常在物理学中(以及在日常生活中),测量被理解为使用测量设备对某些物理量和参考值进行比较。在这种情况下,测量误差通常是由设备的不完善而不是由所研究系统的属性决定的,可以通过改进仪器和测量程序来减少。在量子
图 1 文本:成本估算挑战和缓解措施 11 表 1:生命周期成本估算 22 表 2:其他类型的成本估算 22 图 3 文本:不确定性锥 26 图 5 文本:成本估算流程 37 表 3:十二个步骤及其最佳实践 40 图 6 文本:成本分析中的原则和概念 46 表 4:典型的技术基线要素 56 表 5:一般系统特性 59 图 7 文本:面向产品的工作分解结构 66 表 6:工作分解结构中的公共元素 70 图 8 文本:具有公共元素的工作分解结构
本分析考虑的四种途径分别是 (0) 基准市场反应;(1) Tiwai Point 铝冶炼厂关闭;(2a 和 2b) 引入南方绿色氢气;(3) 昂斯洛湖抽水蓄能 (PHES)。本分析使用的 Energy Link 模型套件利用成熟的市场动态和经济原则来估算新一代投资和未来批发电价。对 Energy Link 提供的模型输出进行了分析和综合,以评估一系列电力系统特性。对于每条途径,本分析估算了未来的二氧化碳排放量、批发市场价格波动、能源安全、批发电价以及住宅、工业、商业和农业消费者的最终电价。它还评估了在一系列不同的敏感度设置下每条途径的系统范围经济成本和收益。
量子随机数生成器 (QRNG) 承诺生成完全不可预测的随机数。然而,以随机模型形式对随机数进行安全认证通常会引入难以证明或不必要的假设。两个重要的例子是将对手限制在经典机制中以及连续测量结果之间的相关性可以忽略不计。此外,不严格的系统特性会打开一个安全漏洞。在这项工作中,我们通过实验实现了一个不依赖于上述假设的 QRNG,其随机模型是通过严格的计量方法建立的。基于真空涨落的正交测量,我们展示了 8 GBit/s 的实时随机数生成率。我们的安全认证方法提供了许多实际好处,因此将在量子随机数生成器中得到广泛应用。特别是,我们生成的随机数非常适合当今的传统和量子加密解决方案。
认知工作建模可以支持对稳健性和弹性的评估。UTM 等复杂工作领域的工作由工作环境中的约束和动态驱动,这些约束和动态可以识别和编码(Vicente,1999 年)。一旦编码,就可以模拟模型来评估此类工作的动态(Pritchett、Bhattacharyya 和 IJtsma,2016 年;Pritchett、Feigh、Kim 和 Kannan,2014 年)。我们认为,对于评估未来 UTM 运营中的弹性,知识获取和建模可以成为形成性和迭代周期的一部分,在该周期中,对系统特性和响应的探索支持对设计要求的识别,类似于 Vicente(1999 年)和 Woods & Roth(1994 年)。在本文中,我们结合认知演练和边缘案例场景的计算建模和模拟,对 UTM 系统的稳健性和弹性进行基于模型的探索。