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World File Search System能源技术
Livguard 能源技术私人有限公司
关于集团 Livguard Batteries Private Limited (LBPL) 成立于 2012 年，是一家总部位于古尔冈的公司，由 Gurpreet Singh Bhatia 先生、Navneet Kapoor 先生、Raghav Ramdev 先生和 Paresh Chandra Pradhan 先生创立。公司于 2015 年开始运营。该公司从事汽车、逆变器和电动三轮车电池的生产。LBPL 还为国内市场生产逆变器和稳压器等电力电子产品。该公司有四个制造部门，三个位于喜马偕尔邦，一个位于哈里亚纳邦。 LBPL 是 Livguard 集团的一部分，也是 2014 年成立的 Livguard Energy Technologies Private Limited (LETPL) 和 2018 年成立的 Livfast Batteries Private Limited (LFBPL) 的 OEM。这两家公司在印度各地都有业务，在两家公司中各拥有 600 多家分销商，两家公司的经销商数量各为 20,000 家。该集团以“Livguard”和“Livfast”品牌销售其产品。Livguard Batteries Private Limited 于 2023 年 10 月 1 日与 LETPL 合并，以便将制造和分销业务纳入一家公司，从而实现更好的协同效应。
海上可再生能源技术路线图
2024 年 3 月报告由 BVG Associates 为 SEAI 准备，由 Beauchamps 支持免责声明尽管已尽一切努力确保本报告内容的准确性，但对于因对本报告中包含的信息的任何解释或使用或依赖其中表达的任何观点而造成的任何损失或损害，SEAI 对任何第三方不承担任何责任。公开披露授权。本指南可以全文复制，如果摘录内容，则应完全归功于 SEAI。爱尔兰可持续能源局 SEAI 是爱尔兰的国家能源局，投资并提供适当、有效和可持续的解决方案，帮助爱尔兰过渡到清洁能源的未来。我们与公众、企业、社区和政府合作，通过专业知识、资金、教育计划、政策建议、研究和新技术开发来实现这一目标。SEAI 由爱尔兰政府通过通信、气候行动和环境部资助。© 爱尔兰可持续能源局复制内容，但须注明出处。
IS-FEE-10062W 可再生能源技术
Francis，2015 年。2. Gilbert M. Masters，“可再生和高效电力系统”，第二版，Wiley-IEEE Press，2013 年。3. Aldo da Rosa，“可再生能源过程基础”，Academic Press，2005 年。4. Francis M. Vanek、Louis D. Albright 和 Largus T. Angenent，“能源系统工程：评估和实施”，第三版，McGraw Hill，2016 年。
可再生能源技术与系统
EEE 498/591 2024 年秋季 课程目标 介绍能源系统的基本概念，特别关注可再生能源系统。本课程将概述能源系统，重点介绍能源转换过程和能源转换过程的不同特征。本课程将涵盖太阳能热能、光伏、风能、水力发电、生物质能和其他可再生技术（如波浪能、潮汐能和海洋热能转换 (OTEC)）的基本操作和设计。可再生能源与现有能源基础设施的整合、部署障碍和成本效益也将成为主要关注领域。课程成果 1. 对能源系统、能源转换和能源传输有基本的了解 2. 对太阳能和风能能源资源计算有基本的了解和能力 3. 了解主要可再生能源技术的原理、操作、用途和优缺点 4. 可再生能源系统的设计原则以及将可再生能源整合到现有能源系统中 先决条件 电气工程、物理、材料科学、化学、机械工程或类似领域的三年级/四年级学生。这意味着已经修完了这些领域所需的数学、物理和化学先修课程。对能源、电力和电路的物理原理有一定的入门经验。 讲师 理查德·R·金教授，工程研究中心 (ERC) 177 联系信息 电子邮件：richard.r.king@asu.edu 电话：805-558-4576 上课时间及地点 周二 周四 上午 9:00-10:15 ECG 室 G335 学分 3 学分
清洁能源技术
概述 能源至关重要，我们作为一个民族和一个国家的未来取决于我们在向清洁能源转型中的领导地位。这种领导地位取决于赢得研究、创新和教育竞赛，以改变能源部门并确保我们的能源劳动力的全球竞争力。 NSF 将通过投资基础研究来推动清洁能源的未来，以改变能源系统及其依赖的行业；创新和转化以将发现推向市场和社会；以及教育和劳动力发展，重点是为未来的能源工作做准备。清洁能源投资与 NSF 投资相辅相成，以支持到 2050 年实现国家净零目标所必需的研究和创新。为了实现碳中和和可持续的经济，需要关键的技术进步来最大限度地利用可再生能源，实现电网安全和存储，并使制造、运输和化学加工电气化。工业和制造过程难以脱碳，它们的能源转型是实现净零目标同时扩大经济繁荣和美国领导地位的关键。此外，吸引、教育、培训和再培训/提升全国范围内从 K-12 到大学和工业领域的各种工人的技能，是发展和维持未来制造业劳动力的关键。氢能、聚变能和可再生能源（如太阳能、风能、地热能、水力发电、潮汐能和生物质能）的使用得益于新发现、新技术以及将这些发现和技术转化为实际解决方案（例如，燃料电池等能源转换技术和智能电网等能源分配技术）。等离子体科学、热电、催化和半导体的进步为实现净零目标的能源系统转型提供了新的机会。将生物技术和生物启发系统的进步融入能源研究将推动创造新产业的发现和应用。利用人工智能和能源系统的优化将塑造未来的能源行业。设计方面的进步
通过结合可再生能源技术提高太阳能蒸馏器的水净化效果：效率和冷却的实验研究
从全球范围来看，淡水资源越来越有限，特别是在干旱和偏远地区。这对岛屿等地区来说是一个复杂的问题，因为在这些地区，运输适合饮用的水的成本很高。为了解决这一困境，21 世纪的主要重点应该是通过在海水淡化行业中使用可再生能源技术来促进水净化。更具体地说，将太阳能纳入业务可以延长设备的使用寿命、降低成本并减少对环境的积极影响。本文包含大量关于各种被动和主动蒸馏器的研究，并提供了对每种蒸馏器有效性的理解。真空管太阳能蒸馏器比其他蒸馏器更高效。除此之外，它还研究了几种冷却玻璃盖的方法以及影响太阳能蒸馏器生产率的因素，其中包括环境和设计考虑因素。解决淡水资源减少的问题，将太阳能用于水净化。
从排放到资源：可再生能源技术的关键原材料供应链脆弱性
摘要清洁能源技术的大量部署在到2050年达到碳中立性的策略中起着至关重要的作用，并允许随后的负CO 2排放以实现我们的气候目标。一个新兴的挑战，称为“从排放到资源”，强调了清洁能源技术对关键原材料（CRM）需求的显着增加。尽管存在充足的地质储量，但要考虑到环境和社会影响，确保对这些材料的可持续使用对于成功过渡到清洁能源至关重要。评论中心以四种可再生能源技术为中心，即太阳能光伏，风力涡轮机，锂离子电池和水电器。进行了数量检查的四种缓解途径，以评估其在减少这四种清洁能源技术的CRM供应链脆弱性方面的潜力：（i）提高材料效率，（ii）采用替代性策略，（iii）探索回收前景，以及（iv）促进重新安置的起始剂。重要的是要注意，没有一个缓解措施可以完全消除CRM供应的风险，而是所有四个杠杆的加速采用是必不可少的，可以将CRM供应风险最小化至其绝对最小值。因此，该研究强调了增加的研究，创新和监管计划的重要性，并提高社会意识，并有效地解决了CRM供应链面临的挑战，并为可持续的能源过渡做出了贡献。
可再生能源技术的可行性研究...
作者要感谢许多为本报告内容做出贡献的人，包括合同官员肖恩·伯里尔（Sean Burril）；环境研究计划代表约翰·普罗莫（John Primo）和克里斯汀·斯特雷克（Kristen Strellec）；承包官Paula Barksdale；以及许多Boem和NREL审稿人。我们还想认识到阿拉斯加OCS地区区域主任沙龙·兰德尔（Sharon Randall）和其他BOEM阿拉斯加工作人员支持阿拉斯加的可再生能源战略计划。我们感谢NREL的Marty Schwarz和Paul Denholm分享了他们当前项目的信息，评估了阿拉斯加铁路带网格的可再生作品集标准。我们感谢阿拉斯加海洋力量（AMP）在整个项目中的审查和反馈。我们无法解决AMP的所有评论；结果出现的任何错误都是我们自己的。We acknowledge the contribution of relevant information from concurrent projects: co-author Mariya Koleva provided information from current efforts supporting the U.S. Department of Energy's Arctic Energy Office clean hydrogen road map for Alaska, and co-author Levi Kilcher shared information from current efforts on Cook Inlet tidal development from NREL and the Alaska Center for Energy and Power.我们感谢NREL的Billy Roberts和Donna Heimiller对地图内容的贡献。编辑由NREL的Amy Brice提供。
时事通讯 - 国家能源技术实验室
SSAE 和其他 NETL 研究人员在一个案例研究中展示了他们的人工智能 (AI) 图像嵌入工具的强大功能。该工具使用来自 1,000 多份文档（包括与墨西哥湾相关的非结构化数据（如地图、出版物、报告、演示文稿））的视觉信息作为输入，在不到十分钟的时间内以 90-95% 的精度准确标记和组织图像（图 1）。该案例研究最近发表在《大数据前沿》杂志上，标题为“使用深度学习方法增强非结构化数据的知识发现以支持地下建模预测”。该工具是实验室地下趋势分析 (STA) 工作流程中出现的软件套件的一部分，由 NETL 研究人员 Brendan Hoover*、Dakota Zaengle*、Patrick Wingo、Anuj Suhag*、Kelly Rose 和 SSAE 的 MacKenzie Mark-Moser 开发。了解更多