本文件旨在为 ABBL 成员提供实施节能措施的明确指导。在自 2021 年以来不断展开的能源危机的大背景下,卢森堡政府呼吁全国范围内共同努力减少能源消耗,从而减轻电网的部分需求。这些建议是由 ABBL 在专门成立的能源、集散设施和企业房地产经理工作组的专家支持下为其成员制定的。这些指南旨在作为一份活文件不断发展。其内容可能会在未来的迭代中发生变化,以包括基于危机发展以及行业参与者或公共当局收到的反馈的进一步信息和建议。尽管 ABBL 已采取合理的预防措施来确保此处包含的信息完整且正确,但本指南不构成法律建议,ABBL 或其任何贡献成员均不对任何错误或遗漏负责。如有疑问,请会员寻求有能力的专业人士的建议。
1 本文件中对 EPCA 的所有引用均指经《2020 年能源法案》(Pub. L. 116-260,2020 年 12 月 27 日)修订的法规,该法规反映了影响 EPCA A 部分和 A-1 部分的最新法定修订。2 出于编辑原因,在美国法典编纂时,B 部分被重新指定为 A 部分。3 出于编辑原因,在美国法典编纂时,C 部分被重新指定为 A-1 部分。虽然 EPCA 在 A 部分和 A-1 部分都包含有关配电变压器的规定,但为了管理方便,DOE 已在 10 CFR 第 431 部分《某些商业和工业设备的能源效率计划》中制定了配电变压器的测试程序和标准。DOE 在本文件中通常将配电变压器称为“涵盖设备”。
通过下一代移动网络(NGMN)的移动行业,绿色未来网络计划正在共同努力,以提高网络能源效率(EE)。本出版物,概述并优先考虑在绿色未来网络计划的第三阶段探索的各种选项。以前的出版物涉及由移动网络运营商(MNO)部署的短期解决方案,以解决具有挑战性的能源景观。相比,本报告进一步扩展了潜在的技术,这些技术可能为网络EE路线图铺平了道路,以应对MNO面临的即将到来的环境和经济挑战,每种潜在的潜在解决方案都映射到了时间霍森的指示,以实现其潜在的未来实施。首先,能够测量无线电访问网络(RAN)EE是过程的重要组成部分。探索了实验室中评估基站(BS)设备的两种方法;电力消耗的静态测量程序和EE的动态测量程序。根据上下文,在测试当今现代BS设备时,每个都有自己的位置。但是,BS可以用于许多不同的配置,目的和上下文中。此外,为了支持网络EE优化,人工智能(AI)可能是提供能源消耗(EC)估计和预测的关键工具,同时限制了在整个网络中收集和传输的数据量。本报告建议标准组织定义方法,以在控制网络配置和参数的节点上传输和更新AI模型。在这种情况下,随着AI模型规模的增加,我们提倡解决方案的需求能够调整模型复杂性,以最大程度地减少以下来自:模型培训,传输和执行的EC。我们还强调,很快,MNO可能会试图集成新颖的硬件和软件机制,以支持基于AI的网络EE建模和优化。在软件级别上,集成新的智能解决方案可以使网络通过调整每个给定时间点的实际流量负载来减少EC。在室内部署中,提出了一种新的节能技术来管理每个RU的状态,全部属于给定单元,以动态关闭任何在给定时间点不具有用户连接或数据传输的RU的功率放大器(PA)。试验强调,相对于始终在网络部署中,该解决方案可实现20%的节能增益。由于不可忽略的负载,因此不可能关闭无线电组件,此报告表明,通过限制传输频谱效率来降低发射功率的智能资源分配,可能会导致RU的负载依赖性EC降低30%,而不会影响用户的服务质量(QOS)。我们建议标准组织定义方法,以协调实施独特且潜在竞争的节能机制的正确命令。可以通过实施不同级别的协调级别的解决方案来实现进一步的收益,以实现更有效的网络资源使用。更具体地说,该出版物强调了与新型网络优化方法有关的试验,该方法利用了服务领域的异质QoS要求,最多可占
其符合性确保了满足基本要求并超越了节能基本要求所固有的最低质量水平。 15.1.基本要求 HE 0:限制能耗。建筑物的能耗将根据其所在地的气候区、建筑物的用途以及现有建筑物的干预范围而受到限制。能源消耗将主要通过使用可再生能源来满足。 15.2.基本要求 HE 1:控制能源需求的条件建筑物必须具有热封套,该热封套的特性能够限制一次能源需求,从而根据建筑物所在地的气候区、夏季和冬季状况、建筑物的用途以及现有建筑物的干预范围实现热舒适度。热包层各元素的特性取决于其所属的气候区,从而可以避免不同居住空间的热质量失衡。同样,内部隔断的特性将限制使用单元之间以及使用单元与建筑物公共区域之间的热传递。由于过程导致热性能或组成热包络的元件的使用寿命显著降低(例如冷凝)而产生的风险将受到限制。 15.3.基本要求 HE 2:热能装置的条件建筑物内的热能装置必须适合居住者实现热舒适度。该要求目前正在现行的《建筑热能设施法规》(RITE)中制定,其应用将在建筑项目中进行定义。 15.4.基本要求 HE 3:照明设施条件建筑物将配备适合其用户需求且节能的照明设施,并配有可根据区域实际占用情况调节其运行的控制系统以及在满足特定条件的区域优化自然光使用的调节系统。
在 2007 年制定配电变压器规则的过程中,《2005 年能源政策法案》(EPACT 2005),Pub.L. 109–58 修订了 EPCA,为低压干式 (LVDT) 配电变压器制定了标准。(EPACT 2005,第 135(c) 节;编纂于 42 U.S.C.6295(y))因此,DOE 将这些变压器从该规则制定范围中移除。72 FR at 58191(2007 年 10 月 12 日)。2007 年最终规则公布后,某些当事人向美国第二和第九巡回上诉法院提交了复审申请,对最终规则提出质疑,并且允许其他几个当事人介入支持这些申请。(所有这些当事人在下文中统称为“请愿人”。)请愿人声称,在制定配电变压器的节能标准时,DOE 没有遵守 EPCA 和 1969 年国家环境政策法案 (NEPA) 的某些适用规定,42 U.S.C.4321 等。DOE 和请愿人随后达成和解协议以解决该诉讼。和解协议概述了加快
工业节能的数据驱动模型严重依赖传感器数据、实验数据和基于知识的数据。这项研究表明,人们在建立数据驱动模型方面投入了太多的研究精力,而没有考虑到如何确保工业数据的质量。此外,工业 4.0 的真正挑战在于数据通信和基础设施问题,而不是开发建模技术。全面审查了当前的工业节能方法和数据基础设施,以展示为该行业提供更准确、更有效的数字孪生基础设施的潜力。随着 5G 发展、物联网 (IoT) 标准化、人工智能 (AI) 和区块链 3.0 利用等支持技术的进一步发展,该行业向基于数字孪生的方法过渡只是时间问题。全球政府的努力和政策已经倾向于利用更好的工业能源效率和节能。这为基于数字孪生的节能系统在工业中的发展提供了光明的未来。预见到一些潜在的挑战,本文还讨论了研究人员和工业家之间的共生关系对于从传统工业向基于数字孪生的节能工业转型的重要性。这项工作的新颖之处在于将当前的工业节能背景扩展到工业 4.0 的尖端技术。此外,这项工作建议标准化和模块化工业数据基础设施以实现智能节能。这项工作还为寻求实施先进节能系统的研究人员和工业家提供了简明的指南。
由总理纳伦德拉·莫迪(Narendra Modi)于2015年1月5日启动的乌贾拉计划(Ujala Spine)标志着其成立10周年,作为一项开创性的能源效率计划。被引入了国内高效照明计划(DELP),后来又重新命名,乌贾拉(Ujala)着手通过为数百万印第安人房屋提供负担得起的能源有效的LED灯泡,管灯和风扇来彻底改变家庭照明。在过去的十年中,已经在全国范围内分发了36千万卢比的LED灯泡,使家庭可以使用节能技术,同时解决诸如高电气化成本和碳排放之类的挑战。这项工作是由能源效率服务有限公司(EESL)共同承担的,并在权力部下进行了迪斯特术,试图使节能技术可访问,同时解决诸如高电气化成本和碳排放之类的挑战。
如何节省无人机的能耗进而实现长距离运输是一项非常现实且艰巨的任务。然而对于无人机来说,经典的物体检测算法,例如基于深度卷积神经网络的物体检测算法和经典的飞行控制算法,例如基于PID的位置控制算法,都需要大量的能耗,限制了无人机系统的应用场景。针对这一问题,本文针对四旋翼缆绳悬挂有效载荷(QCSP)系统提出了一种轻量级的物体检测网络和线性自抗扰控制器(LADRC)来提高能耗效率。该系统采用YOLOV3网络并将其嵌入到Jesson NX移动平台中,可以精确检测目标位置。此外,采用缆绳悬挂结构的非线性速度控制器来控制有效载荷的速度,采用LADRC算法实现对有效载荷位置的快速准确控制。仿真与实飞实验表明,提出的目标检测算法和LADRC控制策略可以有效节省无人机的能源。
