Mechanizmy mocowe – definicja, klasyfikacja i przyszłość rynku dwutowarowego w Unii Europejskiej

Celem artykułu jest próba określenia granic pojęcia „mechanizmu mocowego”, przedstawienie klasyfikacji mechanizmów występujących w państwach członkowskich UE oraz udzielenia odpowiedzi na pytanie o przyszłość rynku dwutowarowego w świetle najnowszych kierunków rozwoju prawodawstwa. Dodatkowym celem jest weryfikacja tezy dotyczącej możliwości świadczenia usług obejmujących udostępnianie mocy dyspozycyjnej na warunkach niepowiązanych z udzielaniem pomocy publicznej

Zamknięte systemy dystrybucyjne (ZSD) w krajowym systemie elektroenergetycznym

W KSE funkcjonują liczne przedsiębiorstwa, realizujące różne zakresy działalności energetycznej. Zgodnie z zasadą unbundlingu, przedsiębiorstwa energetyczne odrębnie organizują i prowadzą działalność polegającą na wytwarzaniu, przesyłaniu lub dystrybucji oraz obrocie energią elektryczną. Istnieje jednak w gospodarce polskiej liczna grupa przedsiębiorstw energetycznych mających odmienny status. Nie dość, iż łączą w sobie działalność konkurencyjną i regulowaną, czyli dystrybucję i obrót energią, to dodatkowo występują w dwojakiej roli: jako odbiorca energii i jednocześnie jej dystrybutor (a niejednokrotnie także sprzedawca energii). Działalności w zakresie sprzedaży oraz dystrybucji energii elektrycznej podmioty te prowadzą na skalę ograniczoną pod względem wolumenu, wartości energii, a w szczególności obszaru. Mowa o zamkniętych systemach dystrybucyjnych (ZSD)

Enhancing a Deep Learning Model for the Steam Reforming Process Using Data Augmentation Techniques

Methane steam reforming is the foremost method for hydrogen production, and it has been studied through experiments and diverse computational models to enhance its energy efficiency. This study focuses on employing an artificial neural network as a model of the methane steam reforming process. The proposed data-driven model predicts the output mixture’s composition based on reactor operating conditions, such as the temperature, steam-to-methane ratio, nitrogen-to-methane ratio, methane flow, and nickel catalyst mass. The network, a feedforward type, underwent training with a comprehensive dataset augmentation strategy that augments the primary experimental dataset through interpolation and theoretical simulations of the process, ensuring a robust model training phase. Additionally, it introduces weights to evaluate the relative significance of different data categories (experimental, interpolated, and theoretical) within the dataset. The optimal artificial neural network architecture was determined by evaluating various configurations, with the aim of minimizing the mean squared error (0.00022) and maximizing the Pearson correlation coefficient (0.97) and Spearman correlation coefficient (1.00)

Key role and potential of Industrial Internet of Things (IIoT) in modern production monitoring applications

The following paper presents a key role and potential of Industrial Internet of Things (IIoT) in industrial applications as a solution for monitoring and maintaining manufacturing assets. IIoT is particularly important due to progressing computerisation of hardware resources leading to development of a virtualised model of autonomous real-time production management. Adequately article presents case study of IIoT use in production environment – both methodical and analytic approach is presented