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电力转移：虚拟发电厂如何释放更清洁、更实惠的电力系统技术附录
《电力转移：虚拟发电厂如何解锁更清洁、更实惠的电力系统》探讨了虚拟发电厂 (VPP) 在降低电网成本和减少排放方面可以发挥的作用。报告包括两项新颖的分析，分别探讨了 VPP 在不同范围、详细程度和运营假设中的潜在影响。《VPP 在经济实惠的可靠脱碳中的作用》使用 2035 年案例研究电力系统的详细模型来了解 VPP 如何为具有成本效益的投资组合提供信息。《VPP 的全国碳节约潜力》使用负荷、VPP 注册和电网排放率的预测来模拟 VPP 运营并计算全国范围内的减排潜力。这些分析采用新颖的方法来揭示有关 VPP 经济和排放潜力的新见解；《VPP 在经济实惠的可靠脱碳中的作用》比较了使用明确定义的 VPP 技术建模的现实世界电力系统的主要结果；据我们所知，虚拟发电厂的全国碳减排潜力是第一项计算未来十年美国虚拟发电厂温室气体排放影响潜力估计值的分析。这些分析发现：
识别能源设计的关键参数...
摘要 — 锂离子电池因其价格下降和特性改善而在各种应用中变得越来越重要。为了正确使用此类存储系统，需要一种能量管理算法 (EMA)。鉴于电池问题的多样性，最近已经发布了许多具有各种特征的 EMA。确定性电池问题的 EMA 通常基于优化算法。这种算法的选择取决于一些需要识别和仔细分析的问题特征。本文的目的是确定决定最适合锂离子电池的 EMA 的关键优化问题参数。为此，起点是锂离子电池的详细模型。基于用于解决确定性问题的算法，即动态、线性和二次规划，设计了三种 EMA 来优化此类电池的能量调度。使用实际辐照和电价数据，将这些 EMA 的结果与各种案例研究进行比较。鉴于没有任何一种 EMA 能够在所有分析案例中取得最佳结果，因此确定最合适算法的问题参数有四个：（i）所需的计算强度，（ii）电池老化模型的特性，（iii）电池能量和功率能力和（iv）优化变量的数量，由储能系统的数量、优化问题的长度和所需的时间步长决定。
2024 年英国土地可持续发展报告
a 我们的隐含碳排放包括所有承诺和近期计划，不包括当年完成的开发项目。2022 年可持续发展账户中的 2022 财年数据已更新，以反映这一变化 b 我们现在已经收到了 2024 财年完成的新建和重大改造项目的最终隐含碳值，我们将在 2025 财年抵消剩余的排放量 c 2023 财年没有完成新建或重大改造项目，因此没有需要抵消的隐含排放量 d 我们获得了 2023 财年和 2024 财年的零售占用者采购能源数据，这使我们能够首次报告包括整个建筑零售强度在内的投资组合范围的强度，而不是指数化基线。此外，我们还根据 BBP 指南更新了能源强度计算中使用的转换因子。有关更多信息，请参阅第 89-91 页的报告标准 e 目前无法获得零售商采购能源的数据 f 没有正在筹划的零售开发项目 g 等待行业协调，以建立住宅开发项目能源效率的详细模型 * 这些 KPI 符合可持续发展目标 12，即负责任的消费和生产。有关更多信息，请参阅第 35 页
塞斯纳 CITATION 的激光扫描建模
摘要 在航空航天工程中，计算流体动力学 (CFD) 领域研究飞机的空气动力学行为。目前用于执行 CFD 模拟的是飞机的计算机辅助设计 (CAD) 模型，这些模型通常是低细节的工业设计模型。研究改进模拟过程结果的新方法非常重要。可以在此方向上测试的一种方法是创建用于 CFD 的实际飞机的更详细模型。这种模型可以通过逆向工程技术构建。在众多可用方法中，激光扫描最适合这样的项目。这是因为激光扫描具有在短时间内以高精度获取大量物体点的优势。代尔夫特理工大学拥有开展此类项目的必要资源。对代尔夫特理工大学航空航天工程学院的一架用于教学和科学目的的 Cessna Citation II 进行了测量。还提供这架飞机的 CAD 设计模型。此外，代尔夫特理工大学的光学和激光遥感系还提供了一台 Z+F Imager 5003 激光扫描仪。这是一款相位扫描仪，每秒可以轻松捕获 120,000 个 X、Y 和 Z 坐标点。测量在一天之内在 Schiphol East 的机库中进行，Cessna 就位于那里。所选的测量设置使用了 12 个扫描位置，这些位置“su
用于神经科学标准化多尺度建模的 NeuroML 生态系统
神经元和电路的数据驱动模型对于理解膜电导、突触、树突和神经元之间的解剖连接的特性如何产生健康和疾病状态下的脑回路的复杂动态行为非常重要。然而，这些生物过程固有的复杂性使得构建和重复使用生物学详细模型具有挑战性。已经开发了各种各样的工具来帮助构建和模拟它们，但设计和内部表示的差异对那些希望在研究工作流程中使用数据驱动模型的人来说是技术障碍。NeuroML 是一种用于计算神经科学的模型描述语言，它的开发就是为了解决建模工具中的这种碎片化问题。自成立以来，NeuroML 已经发展成为一个成熟的社区标准，涵盖了计算神经科学中的各种模型类型和方法。它促成了一个大型生态系统的开发，该生态系统由可互操作的开源软件工具组成，用于创建、可视化、验证和模拟数据驱动模型。在这里，我们描述了如何将 NeuroML 生态系统纳入研究工作流程，以简化神经系统标准化模型的构建、测试和分析，并支持 FAIR（可查找性、可访问性、互操作性和可重用性）数据原则，从而促进开放、透明和可重复的科学。
![arXiv:2006.06784v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\23758373b27508849eaffa12012f13d65cbb2ceb.webp)
arXiv:2006.06784v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 11 日
在与设备无关的量子信息方法中，可以仅根据记录的统计数据对给定任务的实现进行自测试，而无需所用设备的详细模型。尽管在实验上要求很高，但它为自然满足相关要求的先进量子技术提供了有吸引力的验证方案。在这项工作中，我们通过实验研究是否可以采用自测试协议来验证采用现代空分复用光纤技术构建的新量子设备是否正常运行。具体而言，我们考虑了 M. Farkas 和 J. Kaniewski (Phys. Rev. A 99, 032316) 的准备和测量协议，用于对维度 d > 2 中的相互无偏基 (MUB) 进行自测试测量。在我们的方案中，状态准备和测量阶段是使用多臂干涉仪实现的，该干涉仪由新的多芯光纤和相关组件构建。由于使用该技术实现了干涉仪光学模式的高度重叠，我们能够达到对两个四维 MUB 的实施进行自我测试所需的可见性。我们还量化了测量的两个操作量：(i) 与贝尔违规相关的不兼容性稳健性，以及 (ii) 可从结果中提取的随机性。由于 MUB 是几种量子信息协议的核心，我们的结果对于未来依赖空分复用光纤的量子工作具有实际意义。
抑郁症患者皮质微电路抑制减少的脑电图生物标志物
生长抑素表达 (SST) 中间神经元的皮质抑制减少与难治性抑郁症密切相关。然而，SST 中间神经元抑制减少对微电路活动的影响是否具有可在脑电图 (EEG) 信号中检测到的特征仍不清楚。我们使用具有正常（健康）或减少的 SST 中间神经元抑制（抑郁）的人类皮质微电路的详细模型模拟了静息状态活动和脑电图。健康微电路模型显示出静息状态脑电图的关键特征，而抑郁微电路表现出增加的 theta、alpha 和低 beta 功率（4 – 15 Hz）。抑郁症的变化涉及非周期性宽带和周期性 theta 和低 beta 成分的组合。然后，我们通过展示它们与减少的 parvalbumin 表达 (PV) 中间神经元抑制相对应的脑电图特征不同，证明了 SST 中间神经元抑制减少的脑电图特征的特异性。因此，我们的研究将 SST 中间神经元抑制水平与从详细的人类微电路模拟的 EEG 中的不同特征联系起来，这可以帮助更好地使用 EEG 识别抑郁症的机械亚型，并以非侵入性方式监测皮质抑制的调节。 通讯作者：Etay Hay 博士 Krembil 神经信息学中心，成瘾和心理健康中心 250 College St, Toronto, Ontario, M5T 1R8 电子邮件：etay.hay@camh.ca
考虑随机多属性决策方法的氢能能源中心优化调度
摘要：如今，多能源载体的整合是智能能源系统中最关键的问题之一，目的是满足可持续能源发展指标。氢被认为是未来能源行业的主要能源载体之一，但将其整合到能源系统中面临着不同的开放挑战，这些挑战尚未得到全面研究。本文提出了一种基于随机多属性决策方法的新型日前调度方法，以实现氢基能源枢纽的最佳运行。通过这种方式，首先通过提供电转氢 (P2H) 设施的详细模型来开发能源枢纽模型。然后，通过考虑产消者在所提出的能源枢纽模型中的作用以及综合需求响应计划 (IDRP)，给出了一个新的多目标问题。所提出的模型引入了一种从历史数据分析到最终决策的综合方法，旨在最大限度地降低系统运行成本和碳排放。此外，为了应对系统的不确定性，采用基于场景的方法来模拟可再生能源资源波动。所提出的问题被定义为混合整数非线性规划 (MINLP)，为了解决这个问题，采用了一种简单的增强 e 约束 (SAUGMECON) 方法。最后，对所提出的模型进行了案例研究的仿真，所得结果证明了所提方案的有效性和优势。
青少年发展：从神经生物学到心理病理学
神经生物学的发展磁共振成像（MRI）的发展允许搜索者研究健康，人类疾病的大脑的发展。自1990年代早期的MRI研究以来，我们在从童年到成年期的结构和功能水平上获得了对大脑发育的深刻洞察力。在结构层面上，新的分析技术和较大的样本导致了从童年到成年的大脑结构变化的详细模型。这些小组级模型的建立为有关大脑发育中个体差异的更详细研究铺平了道路，以及外部因素塑造个人大脑发育的重点（FERSHMAN）。在功能水平上，早期的功能磁共振成像研究重点是确定大脑区域在认知，情感和社会过程中的参与。但是，大脑不能孤立地发挥作用，而是连接区域的复杂网络。令人兴奋的新工作确定了网络中心。中心是大脑的局部区域，与其他区域特别相关。这些中心在大脑网络的功能中起着重要作用。大脑网络在怀孕后期开始形成，这些联系一直在童年和成年期（Oldham）发展。最后，结构和功能发展之间的相互作用需要大型，纵向和表型富含的数据集使用。开放的科学革命在很大程度上增加了这些类型的数据集的可用性（Kievit）。
考虑随机多属性决策方法的氢能能源中心优化调度
摘要：如今，多能源载体的整合是智能能源系统中最关键的问题之一，目的是满足可持续能源发展指标。氢被认为是未来能源行业的主要能源载体之一，但将其整合到能源系统中面临着不同的开放挑战，这些挑战尚未得到全面研究。本文提出了一种基于随机多属性决策方法的新型日前调度方法，以实现氢基能源枢纽的最佳运行。通过这种方式，首先通过提供电转氢 (P2H) 设施的详细模型来开发能源枢纽模型。然后，通过考虑产消者在所提出的能源枢纽模型中的作用以及综合需求响应计划 (IDRP)，给出了一个新的多目标问题。所提出的模型引入了一种从历史数据分析到最终决策的综合方法，旨在最大限度地降低系统运行成本和碳排放。此外，为了应对系统的不确定性，采用基于场景的方法来模拟可再生能源资源波动。所提出的问题被定义为混合整数非线性规划 (MINLP)，为了解决这个问题，采用了一种简单的增强 e 约束 (SAUGMECON) 方法。最后，对所提出的模型进行了案例研究的仿真，所得结果证明了所提方案的有效性和优势。