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数据驱动的 UAM 飞行能耗预测...
摘要。当前的技术进步彻底改变了城市空中交通 (UAM) 和包裹递送的概念，同时还需要根据相关风险量化这些车辆的运行安全性。在当前的空中交通管制下，安全飞行对于电动垂直起降 (eVTOL) 车辆 UAM 至关重要。本文提出了一种基于能耗分布的条件风险值数据驱动的 UAM 车辆能耗预测和风险量化方法。在基于数据驱动的不同 eVTOL 飞行的能耗预测中，考虑了影响能耗的重要因素，例如密度高度、飞机设计、空速和防撞算法。此外，还部署了风险指标来评估与飞行相关的风险。
净零能耗新建筑路线图
丹佛西北地区的邻近社区召集了一个能源法规小组（简称“小组”），以合作加强和采用住宅和商业建筑新建项目的能源法规。区域能源小组的工作分为两个阶段。在小组工作的第一阶段，参与的社区共同审查和通过了 2021 年国际节能法规 (IECC) 以及支持性修正案，包括电动汽车准备、太阳能准备、电气化准备和提高能源效率。这一区域能源法规合作为第二阶段奠定了基础，在这一阶段，小组召开会议制定区域路线图，以在 2030 年底前实现新建项目的净零排放法规。净零能耗新建项目路线图（路线图）为社区在未来能源法规更新周期中采用的分步方法制定了计划。虽然小组的目标是在未来能源法规更新方面进行区域合作和协调，但大家也认识到，各司法管辖区可能会在路线图步骤中以更快或更慢的时间表前进。
近零能耗建筑案例研究 - neaspec
⮚ 实际运行能耗强度：23.85kWh/(㎡·a) • 中美清洁能源联合研究中心（CERC）示范项目 • 研究建设夏热冬暖地区近能耗建筑 • 进行集成示范，成为珠海乃至夏热冬暖地区首个零能耗建筑 • 运行能耗水平约为夏热冬暖地区同类建筑的1/4。
数字化和能耗。 ICT会减少能源需求吗？
本文调查了数字化对能源消耗的影响。使用分析模型，我们对四个效果进行了影响：（1）信息和通用技术的生产，使用和处置（ICT），（ICT），（2）能源效率提高了数字化，（3）劳动力和能源产物中的经济增长，以及（4）部门变化/（4）ICT服务的部门变化/tertiariarization。该分析结合了关于将能源消耗与经济增长与绿色IT和ICT的辩论与可持续性的辩论相结合的经验和理论发现。我们的主要结果：效果1和3倾向于增加能耗。效果2和4倾向于减少它。此外，我们的分析表明，这两个增加的影响盛行，因此总体而言，数字化增加了能源消耗。这些结果可以通过生态经济学的四个见解来解释：（a）物理资本和能源是ICT行业的补充，（b）能源效率的提高会导致反弹效应，（c）ICT无法解决将经济增长从exergy中脱成经济增长的困难，（d）ICT服务是相对能源强度的，并且是以前的生产的最佳产品。将来，数字化只能在促进2和4的效果2和4的效果1和3时提高可持续性。
2060 年实现净零能耗
世界银行出口管制局能源未来团队在 Anna Bjerde、Antonella Bassani、Carolina Sanchez-Paramo、Charles Joseph Cormier、Sudeshna Ghosh Banerjee、Stephanie Gil 和 Ivailo Izvorski 的领导下开展工作。世界银行出口管制局能源未来核心团队包括任务组组长 Szilvia Doczi 和合著者 Akos Losz（第 1 和第 2 部分）；Amit Kanudia（附录 1，能源系统模型开发者）；Armin Mayer（第 2 部分）；Bobur Khodjaev，Humphrey 研究员（附录 3）；Elcin Akcura（第 1 部分和附录 4）；Peter Toth（第 2 部分）；Raimund Malischek（第 1 和第 2 部分和附录 1）；Rocco De Miglio（第 1 和第 2 部分和附录 1）；和 Tarek Keskes（第 2 部分和附录 5）。除非另有说明，本文中表格、图形和图表中的预测年份代表作者构思的原始模型的结果，而历史数据则来源于国际能源署的 2019 年和 2020 年能源平衡表。
增强 ESG 的零能耗建筑运营
摘要：太阳能发电系统，例如光伏 (PV) 系统，已成为零能耗建筑的必要特征，因为仅靠高效的建筑设计和建筑材料不足以满足建筑的能耗需求。然而，太阳能发电会受到天气条件波动的影响，而且这些波动比其他可再生能源更高。这一现象强调了通过天气预报预测太阳能发电的重要性。本文提出了一种基于自动机器学习 (AML) 的方法，用于根据太阳能发电和天气数据创建多个预测模型。然后，从这些模型中选择预测每日太阳能发电的最佳模型。本研究中使用的太阳能发电数据是从安装在零能耗建筑中的实际太阳能系统获得的，而天气数据是从韩国气象局提供的公开数据中获得的。此外，为了验证所提出方法的有效性，创建了一个具有高精度但难以应用于实际系统的理想数据模型和一个具有相对较低精度但适合应用于实际系统的比较模型。将性能与所提方法创建的模型进行了比较。根据验证过程，所提方法的预测准确率比比较模型高出 5-10%。
净零能耗学校的财务案例
净零学校可以减少与极端天气事件相关的成本。根据美国国家海洋和大气管理局的数据，极端天气事件的发生率和严重程度都在增加。4 不投资于恢复力的地区将不得不花费更多的纳税人资源来从损害中恢复。由于净零学校的建造需要更少的能源，并且更多地依赖于隔热等“被动”系统，因此它们能够更好地处理短期停电，而不会对建筑物造成重大损坏。5 例如，隔热效果更好的学校在极端寒冷天气下不太可能发生管道爆裂和昂贵的水灾。美国国家建筑科学研究所报告称，每花费 1 美元预防性支出，建筑物业主就可以在灾后恢复中节省 6 美元。6
不同类型的电动巴士服务的能耗和电池尺寸
随着电池电动总线（BEB）在全球范围内增加的部署，适当的电池尺寸对于运营商决定了总线驾驶范围和成本而变得更加重要。在本文中，我们根据BEB的全面能源需求评估提供了一个电池尺寸框架。首先针对不同类型的公交服务（城市，城市，班车，区域，快速运输）定义公交运营条件。然后，使用作者开发的综合能量模型评估BEB能耗。最后，对于不同类型的充电基础架构，估计所需的电池尺寸。建模结果表明，BEB的能耗对总线服务类型敏感，范围广泛在2-4.6 kWh/km之间，并且城间总线需要最大的电池尺寸（320-680 kWh）。对我们巴黎案例研究的运营商来说，一个实用的发现是，在罕见的极端寒冷天气条件下，城市公交电池不必要地过大，以适应一小部分的旅行。
Zeus：理解和优化 DNN 训练的 GPU 能耗
深度神经网络 (DNN) 的训练每年都变得越来越耗费资源和能源。遗憾的是，现有的研究主要侧重于优化 DNN 训练以加快完成速度，而往往不考虑对能源效率的影响。在本文中，我们观察到，提高训练性能的常见做法往往会导致能源使用效率低下。更重要的是，我们证明了能耗和性能优化之间存在权衡。为此，我们提出了 Zeus，这是一个优化框架，可通过自动为重复的 DNN 训练作业找到最佳的作业和 GPU 级配置来解决这一权衡。Zeus 使用在线探索-利用方法结合即时能源分析，避免了昂贵的离线测量，同时适应数据随时间的变化。我们的评估表明，Zeus 可以将不同工作负载的 DNN 训练能源效率提高 15.3%–75.8%。
软件生态设计：研究并降低软件的能耗
给了我很大的支持，使我完成了论文。感谢我独一无二的母亲，是她成就了今天的我。感谢一直支持我的爸爸。还有我的弟弟。然后，我还要感谢以下的人，没有他们，我就不可能完成这项研究并获得学位！我要感谢我的导师 Romain ROUVOY、Pierre RUST 和 Joel PENHOAT，他们在我完成论文期间给予了我巨大的支持，鼓励我并指导我完成这次冒险。我还要感谢我在论文期间合作过的人，包括 Arnaud DIQUELOU、Chakib BELGAID、Guillaume FIENI、Jean Remy FALLERI 以及参与我研究和采访的其他所有人。最后，我要感谢记者和审稿人，感谢他们同意成为评审团的一员，并在抽出时间阅读和审阅我的作品。