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World File Search System风能
风能转化为甲醇的最佳方案：技术经济...
已经开发出一种优化工具来确定电转甲醇子系统（电解器、氢气和电池存储以及甲醇生产厂）的最佳配置和规模，以最大限度地降低电转甲醇生产成本。研究结果表明，并网配置比离网配置更具经济效益。对于 300,000 吨/年的甲醇生产能力，并网配置实现了 1,094 欧元/吨的甲醇平准成本 (LCOM)，比离网配置低 20%。离网配置的最佳生产规模为 70,000 吨/年，LCOM 为 1,220 欧元/吨。对于并网配置，较大的工厂受益于规模经济，年产能为 100 万吨的工厂可获得 1,072 欧元/吨的 LCOM。
光伏、风能和储能初步评估 RFP 调查员.docx
a. 提供位于加里曼丹和苏拉威西岛的项目开发地点最新的土地使用、地形、航空图像和其他所需地图 b. 使用二手数据（GIS 等）支持初步位置分析 c. 在任务指导/说明最少的情况下，利用自己的调查仪器对地表、地下和水下（湖泊）进行调查，以确定安装新的浮动或地面安装光伏、风力发电厂和储能的最佳位置，并为最终位置提供建议。 2. 对潜在和选定位置（根据与 IESR 协商和/或利益相关者讨论后的调查结果选定位置）进行预可行性研究，其中包括浮动或地面安装光伏、风能和储能，规格如下：
KOMATI 发电站太阳能光伏、电池储能系统、风能设施及辅助基础设施
...................................................................122 图 8-24：水生生物多样性当地研究区域 .............................................................. 124 图 8-25：按第四纪集水区 B11B 定义的水生生物多样性区域研究区域 ............................................................................................. 124 图 8-26：相对水生生物多样性主题敏感性地图（环境筛选工具，2022 年） ............................................................................. 125 图 8-27：MBSP 淡水评估（MTPA，2011 年） ............................................................................. 126 图 8-28：与 FEPA 子集水区相关的研究区域 ............................................................................. 127 图 8-29：与 NFEPA 湿地相关的拟议开发项目（2011 年）...................................................................................... 127 图 8-30：与 NWM5 湿地相关的拟议开发项目（2019 年）............................................................................. 128 图 8-31：河谷底部湿地（上游和下游）概览......................................................................................... 129 图 8-32：在湿地季节性区域 50-60 厘米处采集的土壤样本......................................................................... 129 图 8-33：A）SEEP 1 湿地概览和大坝处的积水，B）在 SEEP 湿地永久区域采集的土壤样本表明灰坝的土壤污染迹象............................................................................. 130 图 8-34：概览SEEP 湿地：上游和下游视图..................................................................................... 130 图 8-35：在湿地永久区采集的土壤样本..................................................................... 131 图 8-36：湿地划定和分类......................................................................................................... 132
独立混合太阳能/风能/电池/动力系统的设计...
如今，利用替代能源进行分布式发电的重要性和快速崛起已受到广泛关注。由于全球对清洁和可持续能源的需求很高，微电网系统已成为提高能源可靠性并促进电网引入可再生能源的有前途的解决方案。为了最大限度地提高能源生产、储存和分配，本论文围绕位于土耳其伊兹密尔的 Havza 废水处理厂的太阳能-风能-电池-柴油发电机混合微电网系统的设计和模拟展开。本报告使用了 HOMER Pro 程序，这是一种常用于微电网分析和优化的复杂工具。获得了该系统的经济分析和排放率。
菲律宾风能和太阳能高效整合
鉴于菲律宾的群岛性质以及三个主要电网区域之间的互联互通有限，整合菲律宾的可变可再生能源比整合大型互联系统更具挑战性。此外，煤炭禁令可能为该国逐步淘汰煤炭奠定基础，并将深刻改变该系统的规划和运营方式。这一转变将使电网基础设施成为讨论的焦点。菲律宾将需要转向新的电网规划和投资实践，以确保它能够以更低的成本为消费者整合可变可再生能源，同时保持整个系统的安全性和可靠性。系统中还需要额外的灵活性选项（例如需求侧响应、电池存储和电动汽车等）。
陆上风能利用的噪声影响
图 28：排放侧 2D 发生频率（调制频率与风力涡轮机转速）......................................................................................... 59 图 29：调制深度与输出辐射（SA 2 顶部，SA 4 底部）........................................ 64 图 30 按风向和输出分类的频率分布 Δ L AM，SA 1 至 SA 4 ............................................................................................. 65 图 31 按风向和风速分类的频率分布 Δ L AM，SA 5 ............................................................................................................. 66 图 32：SA 1 中排放范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 67 图 33：SA 2 中辐射范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 68 图 34：有风力涡轮机的高速公路沿线 10 Hz 噪声曲线比较......................................................................................................... 69 图 35：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 2）............................................................................................. 70 图 36：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 4）............................................................................................. 71 图 37：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 5）......................................................................................... 71 图 38：接地板上的次声麦克风 ............................................................................. 73 图 39：带有单独线条的声压谱 ............................................................................. 74 图 40：带有单独线条的声压谱，放大 ............................................................. 75 图 41：随时间变化的声压级曲线 ............................................................................. 78 图 42：SA 5 中 G 加权级的频率分布 ............................................................. 79 图 43：SA 5 中 3 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 图 44：SA 5 中 4 至 7 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 81 图 46： SA 5 中 25 至 80 Hz 频带的声级频率分布 .............................................. 81 图 47： SA 5 中 A 加权声级的频率分布 .............................................................. 83 图 48： SA 5 中 125 Hz 频带的声级频率分布 ............................................................. 84 图 49： SA 5 中可听声音范围内的三分之一倍频程频谱 ............................................................. 85 图 50：可听声音与次声的声级 ............................................................................. 86 图 51：接地板测量和三脚架测量 ............................................................................................................................................. 87 图 52：不同风速下差异频谱（三脚架-接地板）的 80% 百分位数 ............................................................................................. 88 图 53：低负载、中负载和大负载测得的三分之一倍频程频谱，SA 5 ............................................................................................. 92 图 54：为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱，SA 1 ............................................................................. 93 图 55：为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱，SA 2 ............................................................................. 94
物联网（IoT）基于风能收获的机器学习技术
摘要 - 物联网（IOT）是可再生能源研究的重要途径，尤其是在增强风车性能，降低风能成本以及减轻风能风险的方面。本文集中于利用物联网评估风能和太阳能以及估计模块寿命。物联网已改进了评估方法，监视精度和产品测试，绿色能源中的电力网络可靠性和库存管理影响。预测绿色能源输出至关重要，但由于风速爆发而具有挑战性。机器学习（ML）技术用于预测基于风能的电力输出，并对预测方法进行比较评估。物联网技术和算法可实现能源消耗预测，得出更准确的预测和较低的均方根误差（RMSE）。准确的气象预测至关重要，在绿色能源部门中，需要对真实风力发电机数据进行预测模型。该研究旨在开发用于精确预测的技术，重点是针对光伏系统的全面风预测算法。各种ML技术和绿色能源预测软件在这项工作中的准确性评估。
太阳能和风能优化案例研究
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 在提高可再生能源系统效率和功能方面的变革性作用，重点关注太阳能和风能优化。太阳能和风能作为全球能源转型的关键参与者，不仅对环境有益，而且具有社会变革性，为服务不足的社区提供负担得起的能源解决方案。例如，巴基斯坦的低收入家庭越来越多地采用太阳能，因为与传统能源相比，太阳能价格更便宜（亚洲开发银行 [ADB]，2022 年）。本文重点介绍了预测性维护、能源产出优化和与能源存储集成等人工智能应用，强调了它们提高可再生能源系统可靠性和可持续性的潜力。具体的例子包括人工智能驱动的太阳能电池板跟踪系统将效率提高 20%（麻省理工学院 [MIT]，2021 年），谷歌的 DeepMind 提前 36 小时预测风力发电量，将价值提高 20%（谷歌，2019 年），丹麦风电场利用人工智能优化布局，实现能源产量增加 12%（丹麦技术大学，2020 年）。这项研究强调了人工智能不仅在推动技术创新方面发挥的作用，而且在解决全球能源不平等方面也发挥着作用。
海藻养殖与海上风能共建
海藻养殖越来越被认为是一种可持续的海洋资源管理机会，但它也带来了需要仔细评估的社会经济和环境风险。本快速范围审查 (QSR) 考察了通过与海上风能生产共置来扩大海藻养殖的当前知识状态。共分析了 2001 年至 2022 年的 240 份已发表记录，包括关于一般海藻养殖及其与海上风能整合的研究，这两项研究都表明，随着时间的推移，年度出版率显着增加。从地理上看，大多数关于一般海藻养殖的研究是在亚洲进行的，而大多数关于以风能为重点的整合的研究是在欧洲进行的。养殖物种的差异很明显，红藻在一般文献中占主导地位，而褐藻在以风能为重点的研究中占主导地位。生态系统服务分析表明，与一般文献相比，供应服务被过分强调，而文化服务在以风能为重点的研究中代表性不足。环境限制是两份数据集中被提及最多的挑战，但其性质不同：一般文献强调害虫、疾病和附生植物等问题会降低农场产量，而以风为重点的研究则强调农场对当地物种、栖息地和生态系统的风险。虽然环境知识缺口是总体上被提及最多的，但在以风为重点的研究中，法律知识缺口占主导地位。这些发现强调需要对海藻-风能多用途进行更多地理和分类学多样化的研究，以及进一步研究海上环境中的文化服务、减轻环境风险的战略以及制定共同治理框架以促进可持续海洋发展。