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World File Search System能耗
一项有关视频流的能耗和环境影响的调查
气候变化挑战需要在技术领域的全球温室气体（GHG）排放量显着减少。数字技术，尤其是视频流，计算大多数互联网流量，也不例外。视频流需求随着远程工作，多媒体通信服务而增加（例如，WhatsApp，Skype），视频流内容（例如，YouTube，Netflix），视频分辨率（4K/8K，50 fps/60 fps）和多视频视频，使能耗和环境足迹至关重要。这项调查通过为研究人员，开发人员和工程师，服务提供商，托管平台和消费者提供有关最先进和潜在的未来方向的见解，从而有助于更好地了解可持续和高效的视频流技术。我们扩大了这项调查的关注内容，基于观察到的观察，即视频流下的连续活动的网络设备消耗了与传输数据类型无关的大量能量。我们提出了影响视频流中能源消耗的因素的分类法，例如编码方案，资源需求，存储，内容检索，解码和显示。我们确定了需要进一步研究以提高能源效率的视频流中的显着弱点：（1）HTTP实时流中的固定比特率梯子； （2）现有视频播放器的无效硬件利用； （3）缺乏涵盖可再现研究的各种设备类型和编码参数的全面开放能量测量数据集。
净零能耗房屋的随机最优投资策略
1 东京工业大学工学院系统与控制工程系，东京 152-8550，日本。2 早稻田大学理工学院先进科学与工程学院电气工程与生物科学系，东京 169-8555，日本。3 富山大学工学院电气与电子工程系，富山 930-8555，日本。4 大阪大学信息科学技术研究生院信息与物理科学系，大阪 565 0871，日本 5 北九州大学经济学与工商管理学院，福冈 802-8577，日本。* 电子邮件：{li.m; tanaka; carnerero}@hfg.sc.e.titech.ac.jp；wasa@waseda.jp；hirata@eng.u-toyama.ac.jp；藤崎@ist.osaka-u.ac.jp； ushifusa@kitakyu-u.ac.jp； hatanaka@sc.e.titech.ac.jp。
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%。
具有热能存储和光伏分布式系统的多功能变制冷剂流量系统对净零能耗住宅设计的评估
高效的供暖和制冷系统以及可再生能源对于有效设计净零能耗住宅 (NZEH) 至关重要。该研究建议使用带有液压热回收功能的多功能变制冷剂流量系统 (MFVRF-H2R) 来减少供暖、通风和空调 (HVAC) 和热水的能量使用，从而提供一种实现 NZEH 解决方案的实用方法。利用基于光伏 (PV) 的现场发电来实现住宅建筑的零能耗性能。进行了建筑能量模拟研究，以评估组合系统在不同气候条件下的有效性。为了开发模拟模型，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的净零能耗住宅测试设施被用作 NZEH 基线模型的基准。MFVRF-H2R 系统被纳入 NZEH 基线，以提出一种具有热回收技术的更节能的设计。使用 eQUEST 和后处理计算来模拟 NZEH 性能，比较采用 MFVRF-H2R 的基线模型和替代模型的整栋建筑能源最终使用和 PV 容量。结果表明，所提出的基于可变制冷剂流量 (VRF) 的 NZEH 设计可在各种气候区下节省高达 32% 的制冷能源。此外，与不采用 VRF 热回收技术的 NZEH 设计相比，采用所提出的 MFVRF-H2R 的 NZEH 设计可使生活热水使用量减少高达 90%。研究表明，MFVRF-H2R 系统可通过最大限度地减少热浪费并将其重新用于建筑的其他热部分（如热水应用）来提供实用且切合实际的解决方案，从而提高 HVAC 的节能效果。因此，本研究强调了 MFVRF-H2R 系统在设计 NZEH 时考虑热回收和可再生能源技术的有效性。 [DOI: 10.1115/1.4062765]
根据一维速度测量估算湍流动能耗散率
案例 ID 框大小 R λ ˙ E [cu] k max η K η K [cu] IL 11 /η KL /L 11 N p [#] DNS 1.1 512 74 0.4 3 0.015 0.01 41.2 161 10000 DNS 1.2 512 74 0.4 3 0.015 0.05 41.4 160 10000 DNS 1.3 512 74 0.4 3 0.015 0.10 41.3 160 10000 DNS 1.4 512 74 0.4 3 0.015 0.24 41.3 21 10000 DNS 1.5 512 74 0.4 3 0.015 0.50 41.4 16 10000 DNS 2.0 1024 142 0.4 3 0.007 0.11 99.0 332.8 1000 DNS 2.1 1024 219 0.4 3 0.007 0.01 147.8 15.6 1000 DNS 2.2 1024 217 0.4 3 0.007 0.06 147.6 15.7 1000 DNS 2.3 1024 216 0.4 3 0.007 0.11 147.9 15.6 1000 DNS 2.4 1024 212 0.4 3 0.007 0.27 146.8 15.7 1000 DNS 2.5 1024 207 0.4 3 0.007 0.53 145.5 15.8 1000 DNS 3.1 2048 302 0.5 3 0.003 0.01 260.9 13.6 1000 DNS 3.2 2048 299 0.5 3 0.003 0.05 258.2 13.8 1000 DNS 3.3 2048 295 0.5 3 0.003 0.11 254.8 14.0 1000 DNS 3.4 2048 314 0.5 3 0.004 0.26 275.6 20.2 1000 域名3.5 2048 321 0.5 3 0.004 0.53 282.9 14.7 1000 表 2. 每个 DNS 的参数概览。R λ 为泰勒尺度雷诺数，˙ E 为代码单位（cu）中的能量注入率，k max 为最大解析波数，η K 为柯尔莫哥洛夫长度尺度，I = σ u ′ 1 /U 为湍流强度，L 11 为由 E ( κ ) 导出的纵向积分长度尺度，L 为平均探针轨道距离，N p 为虚拟探针的数量。湍流强度 I 通过设置探针平均速度来控制，其中 σ u ′ 1 ≈ 1 为均方根纵向速度波动。
41 采用零能耗的智能储能系统...
在大规模传统能源生产中，人们使用包括化石燃料在内的传统方法。这反过来又会导致引起环境问题的温室气体排放（例如二氧化碳或 CO2），而且这些传统方法依赖于传统的配电系统，而这些配电系统承受着高传输损耗。本文重点介绍能源领域的一个新概念，即从传统的集中式系统向分散式系统转变。能源行业正在将可再生能源整合到能源系统中，以实现净零排放等可持续发展目标。这要求进行变革，将众多大型和小型能源供应商（如屋顶太阳能电池板、风电场和太阳能发电厂）团结在一起。虽然这是一项具有挑战性的任务，但由于信息和通信技术、数字化、工业 4.0 概念和物联网技术的最新发展，这种大规模的转变是可行的。虽然本研究不能被视为彻底或结论性的，但它提供了基于关键词文献计量分析的评论，并概述了当前的全球研究。简介：
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。
灯泡能耗调查（摘要）
3 BEIS 确定了与 Bulb 相关的五个目标：确保 Bulb 客户继续受到保护、最大限度地降低消费者成本、防止或尽量减少对更广泛能源市场的负面影响、尽快完成并购流程并退出 SAR 并确保收回所有成本（即避免任何永久性的国库资金）。 4 BEIS 组建了一个跨政府团队，其中包括英国财政部和 Ofgem（作为观察员），以监督 Bulb 流程并批准相关决定和建议。 2023 年 2 月 7 日，作为政府机构更广泛变革的一部分，BEIS 被废除。新成立的能源安全与净零排放部 (DESNZ) 负责 BEIS 的能源组合，包括本报告中讨论的事项。本报告考虑了 BEIS 以及随后的 DESNZ 在实现这些目标方面的进展。
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%。
迈向净零能耗之路。2023 年行动计划。
为实现这一目标，2022 年全年，双方就修订安装家用微型发电设备（如热泵）的许可开发权的提案以及北爱尔兰可再生电力支持展开了磋商，基础设施部发布了《电动汽车基础设施行动计划》。成立了一个跨部门的生物甲烷小组，以推进北爱尔兰可持续生物甲烷生产的实现，并于 2022 年开始实施一系列低碳热能项目。