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摘要本文研究了使用大量的气候数据来提出可再生发电资产的问题，同时考虑其时空互补性。该问题是作为组合优化问题，选择预先规定的站点数量，以确保他们相对于预先规定的参考生产水平所经历的同时低电力生产事件的数量。表明，所得模型与下区域优化密切相关，可以解释为概括众所周知的最大覆盖率概率。，包括基于贪婪的，局部搜索和基于放松的启发式方法以及这些算法的组合。由一个现实的案例研究启发出来，该案例研究的实用性是由欧洲陆上风力发电厂的问题启发的，导致了一万多个候选地点和十年的小时采样气象数据的实例。针对最先进的混合组编程求解器进行基准测试所提出的解决方案方法，并发现几种算法以计算成本的一小部分生产更好的解决方案。还研究了模型提供的解决方案的物理性质，并且发现所有部署模式都无法始终始终提供电力需求的持续份额。最后，交叉验证分析表明，除边缘情况外，该模型可以成功，可靠地识别部署模式，这些模式在以前看不见的气候数据上表现出色，从少量天气年份中的历史数据中表现出色。
饮食能量水平对压力肉鸡的性能，血浆参数和中央AMPK水平的影响
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