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审查 Ofgem 对能源供应市场的监管
Oxera Consulting LLP 是一家有限责任合伙企业，在英国注册编号为 OC392464，注册办事处：Park Central, 40/41 Park End Street, Oxford OX1 1JD, UK；在比利时注册编号为 0651 990 151，分公司：Avenue Louise 81, 1050 Brussels, Belgium；在意大利注册编号为 REA 编号为 RM - 1530473，分公司：Via delle Quattro Fontane 15, 00184 Rome, Italy。Oxera Consulting (France) LLP，法国分公司，注册办事处：60 Avenue Charles de Gaulle, CS 60016, 92573 Neuilly-sur-Seine, France，在楠泰尔注册，RCS 编号为。 844 900 407 00025。Oxera Consulting (Netherlands) LLP，荷兰分公司，注册办事处：Strawinskylaan 3051, 1077 ZX Amsterdam，荷兰，在阿姆斯特丹注册，KvK 编号 72446218。Oxera Consulting GmbH 在德国注册，编号 HRB 148781 B（夏洛滕堡地方法院），注册办事处：Rahel-Hirsch- Straße 10, Berlin 10557，德国。
碳经济学——能源供应和回报的安全性......
我们认为，俄乌冲突是能源行业投资周期的转折点，与 2011 年福岛核事故/利比亚内战的发生类似，甚至可能更为严重。与 2011 年类似，随着全球恢复短周期石油生产和全球可替代天然气供应，我们预计美国页岩油和全球液化天然气建设将加速。然而，我们也发现了一些不同之处：2011 年，该行业已进入勘探和大型项目建设周期七年，推动了资源扩张和非 OPEC 增长复苏。目前的情况恰恰相反，七年的碳氢化合物投资不足（2015-21 年），石油储量寿命下降（自 2014 年以来下降了 50%），非 OPEC 以外的页岩油产量下降，需要在长周期和短周期生产中更大幅地恢复资本支出。此外，对脱碳的持续关注——推动石油和天然气开发的资本成本上升——意味着这个能源投资周期将有所不同，其特点是继续重视可再生能源。
能源供应领域的新兴气候技术...
支持这些技术的商业化和吸收的政策将因地区而异，但必须包括针对明确指导净零排放，创新和市场塑造的组成部分，以推动其吸收。严格的碳定价或绩效法规以捕获与排放相关的社会损害是这些技术渗透的必要条件。更多的研发支持也是必要但不足的条件。当大多数公司失败时，最昂贵的技术开发阶段是全尺寸的飞行员，当费用最高时，但没有产生收入；在这个阶段，已经表现出小规模的技术需要最大的支持。通过与对技术成功兴趣相似的地区和政府建立合作伙伴关系，可以使这个非常昂贵和冒险的阶段更加忍受。这些伙伴关系也可以帮助解除关键技术或其他挑战。
清洁油田能源供应体系电储耦合情景对比分析
摘要：为响应2060年全面实现碳中和的目标，社会各界都在追求低碳转型。油田在开发中后期由于含水率较高，能耗较高，能耗上升同时也会导致碳排放增加，传统的能源模式已无法满足高含水油田开发中后期的能耗要求。本文对现有风氢耦合能源系统进行研究，并将其与经典分散式油田能源系统耦合，为油田生产能源。本研究对比了4种未来能源系统模式与现有能源系统模式，计算了西北某油田的能源成本和净现值，提出了一套油田能源系统经济评价工具。研究结果表明，情景4的经济效益和环境效益最大。此方案有效解决了目前油田老化带来的高能耗问题，大幅减少碳排放，就地消纳可再生能源，减轻电网系统负担。最后，利用敏感性分析确定风速、电力成本和油田天然气产量对系统经济性能的影响。结果表明，本研究开发的系统可应用于其他油田。
绿色能力下可再生能源供应链的战略供应商选择（模糊BWM-WASPAS-COPRAS方法）
供应商选择问题 (SSP) 是可再生供应链管理 (RSCM) 中的一个重要问题。选择战略性绿色供应商不仅可以发现供应链的可持续发展，还可以优化资源消耗率并减少负面环境影响，这与绿色发展背景相适应。作为多准则群决策 (MCGDM) 问题，选择战略性绿色供应商对可再生供应链至关重要。然而，如何为供应链选择战略性绿色供应商是一项艰巨的工作。因此，在这项研究中，评估一组战略供应商主要基于绿色能力，使用集成模糊最佳最差方法 (FBWM) 和其他两种技术，即 COPRAS（复杂比例替代方案评估）和 WASPAS（加权聚合和-产品评估）。首先，通过文献综述确定了九项战略供应商选择标准，并对伊朗可再生能源供应链的真实案例研究进行了讨论，以展示所提出框架的适用性。所应用的方法及其分析将为战略供应商选择的决策者提供见解。它可以帮助决策者和采购部门区分重要的战略绿色供应商选择标准，并评估本地和全球市场供应链中的战略绿色供应商。最后，通过与其他方法的比较分析讨论了该框架的优势和局限性。
自动导引车可持续能源供应的双储能系统概念
摘要：由于工业中自动导引车 (AGV) 的使用数量不断增加，以及对有限原材料（如电动汽车 (EV) 的锂）的需求不断增加，人们正在寻求一种更可持续的 AGV 移动储能解决方案。本文提出了一种双储能系统 (DESS) 概念，该概念基于电气（超级电容器）和电化学储能系统（电池）的组合，根据所需的运输距离分别使用。此 DESS 中的每个储能单元 (ESU) 都能够完全为 AGV 供电。该概念考虑了复杂物料流的要求，并最小化了 AGV 运行所需的储能容量。进行了能量流分析，并进一步以此为基础得出三种可能的电路概念以实现技术。将电路概念与相关工作中的其他方法进行了比较，以区分混合储能系统 (HESS) 的功能。通过将能量流状态映射到有源电路元件来验证概念的功能。最后，给出了一种将控制策略实现为状态机的方法，并得出了有待进一步研究的结论。
能源供应领域的新兴气候技术...
支持这些技术商业化和应用的政策因地区而异，但必须包括明确的净零排放方向、创新和市场塑造等要素，以推动其应用。严格的碳定价或绩效法规可以捕捉与排放相关的社会损害，这是这些技术渗透的必要但不充分条件。更多的研发支持也是必要但不充分条件。技术开发最昂贵的阶段是中期到全面试点，大多数公司都会失败，此时费用达到最高，但没有产生收入；在小规模上得到证明的技术在这个阶段需要最多的支持。通过与对技术成功有类似兴趣的地区和政府建立伙伴关系，可以使这个非常昂贵且风险很高的阶段变得更容易承受。这些伙伴关系还可以帮助解决关键技术或其他挑战。
能源供应创新主导的过渡
经济学家长期以来已经认识到，最佳的气候变化政策将排放税与对清洁技术研究的补贴相结合。如果政治考虑阻止政策制定者部署这两种工具，他们应该强调什么？一种乐器可以在什么程度上代替另一个乐器？内源性创新的一些气候政策模型发现，排放税更有价值（Popp，2006； Fischer和Newell，2008； Hart，2019），而其他人发现研究补贴至关重要（Acemoglu等，2016; Greaker等，2016; Greaker等，2018）。1在最近的模型中，市场激励措施直接创新了化石或可再生资源。这些激励措施是“锁定”最初占主导地位的化石资源的行为。长期变化的唯一驱动因素是资源耗竭和政策。因为我们将在用完化石燃料之前用尽气氛，因此政策旨在逃脱化石锁定并创建清洁能源锁定。我在这里表明，定向技术更改并不意味着锁定框架。实际上，历史经验表明，技术的变化而不是耗尽对于不同类型的资源之间的过渡至关重要（例如，Flinn，1959年； Marchetti，1977年； Marchetti和Nakicenovic，1979年； Rosenberg，1979; Rosenberg，Rosenberg，Rosenberg，Rosenberg，1983; Grububler，2004; fuburet; fouquet; fouquet; fouquet; wilson and wilson and wilson and wilson and wilson and wilson and wilson and wilson＆wilson，wilson，2011;2一个用于研究未来过渡到可再生能源的模型应允许创新动力学，以推动能源供应中过去的过渡。i通过内源性创新决策驱动的自由放任转变开发了第一个模型。在Acemoglu等人中。如果这些动态也可能推动过渡到可再生能源的过渡，则政策将着重于加速和转向该过渡，而不是更改哪个资源已锁定。我表明，过去模型的经验相关概括对于以创新为主导的过渡的可能性至关重要。由劳动力，资本和几种不可替代的能源类型产生最终商品。每种能源都是通过将能源与专用机器相结合而产生的。例如，煤与蒸汽机结合起来，以产生机械运动或电力。固定的科学家衡量标准旨在改善这些机器。每个科学家对哪种类型的机器都提供了更有价值的专利。科学家的e效应改变了机器的质量，从而改变了每个能源对每个能源资源的平衡使用。（2012），资源和机器之间替代的弹性是统一的。放松这一限制，我在分析上证明了创新主导
绿色柔性EV能源供应站的两步智能控制面向双碳目标
摘要：正如中国提议在2030年到2060年到2060年达到碳峰的，以及由电动汽车能源供应站（EVS）的负载需求引起的电网的巨大压力，迫切需要对电动汽车的能源管理和协调EVS的能源管理进行全面的能源管理。因此，本文提出了一种称为ISOM-SAIA的两步智能控制方法，以解决24小时控制和调节绿色/浮动EV能源供应站的问题，包括四个子系统，包括光伏子系统，一个诸如节能存储子系统，一个EV充电系统和EV电池更改子系统。拟议的控制方法具有两个主要的创新和贡献。是，它通过将多维混合智能编程问题分配给同时优化四个子系统的24小时操作模式和输出分为两个顺序任务，从而减轻了计算负担：数据驱动的操作模式的分类和操作输出的滚动优化。另一个是正确的碳交易成本和碳排放限制被认为有助于节省成本并减少碳排放。本文进行的仿真分析表明，所提出的两步智能控制方法可以帮助绿色/灵活的EV能源供应站以最佳的方式分配四个子系统之间的能量流，从而有效地响应峰值剃须，并响应电网的峰值，节省能源网，节省能源成本并减少碳发射。