摘要:临界功率 (CP) 概念的研究和应用已持续数十年。CP 测试可估计两个不同的参数 CP 和 W ′,它们分别描述有氧和无氧代谢能力。各种数学模型已用于估算各种运动方式的 CP 和 W ′ 参数。最近,CP 模型已应用于动态恒定外部阻力 (DCER) 锻炼。在各种连续、全身、动态运动中建立的相同双曲线关系也已在上身、下身和全身 DCER 锻炼中得到证实。负荷与重复次数关系的渐近线定义为临界负荷 (CL),曲率常数为 L ′ 。CL 和 L ′ 可以通过用于推导 CP 的相同线性和非线性数学模型来估算。本综述的目的是 (1) 概述连续、动态锻炼方式中的 CP 概念;(2) 描述该模型在 DCER 锻炼中的最新应用; (3)展示如何应用 DCER 锻炼的数学建模来进一步了解疲劳和个人表现能力; (4)就估计 CL 测试参数的方法提出初步建议。
3,445 56,449 56,450 10。拟议结构的描述:构建一个安装范围的微电网,具有新的天然气(NG)发电和中型电压分配开关设备,将与Alabama Power Company(APC)拥有的现有变电站太阳能光伏(PV)阵列以及现有的陆军NG Generation结合使用。完成的系统将利用自动切换来隔离APC的电气配电系统,并优先考虑关键负载,以在电停机时间内在14天以上的电气中断中维持整个Anniston陆军仓库(ANAD)的连续性。11。要求:N/A ADQT:N/A替代:N/A项目:构建一个微电网,以确保由新安装的陆军拥有的NG发电工厂,现有的陆军拥有的NG Estenent Odenter工厂和公用事业拥有的现有的现有太阳能提供的弹性载荷的弹性。要求:具有多种能源的微电网安装将确保对任务的总体任务需求的弹性,以在公用事业中停电期间为工业区域供电。该项目提供了两阶段方法的第二阶段。该项目将覆盖安装临界负载分布的100%。
选择安装能力的困难是由于无法准确了解负载和接收能量的消耗模式而引起的。在可再生能源系统中,在任何给定时刻发出的能量水平都取决于天气,以至于大致确定。与负载消耗特征一起,基于天气预报,过去类似时间间隔等因素,实时获得的能量特征是通过一定程度的准确性确定的。当我们模拟系统时,还考虑了这种偏差级别。在常规计算方法[1-10]中,作者经常根据功耗的估计和生成设备的接收功率(可更新金额,转换器,UPS等)选择设备的安装能力。这还不足以说服我们计算必要设备的最佳投资成本,并建议我们为此问题找到一些更有效的方法。为了说明所提出的方法,我们假设能量消耗的对象仅消耗活跃功率。负载的特征具有最大的白天价值,并且在一周的不同季节之间和在一年中的不同季节之间有所不同。负载的容量由两个部分组成,固定组件由临界负载组成,并且组件可更改。也就是说,可以改变使用时间。为了解决此问题,我们将问题与数千个变量数量一起解决线性编程问题。系统的工作模型将在一年中模拟,而离散点之间的间隔
摘要 - 发生极端事件后,可移动能源资源(MERS)可以是恢复批评负荷以增强电力系统弹性的有效方法,当时没有其他形式的能源。由于极端事件后MER的最佳位置取决于系统操作状态(例如,每个节点处的负载,系统分支的开/关状态等。),现有的基于分析的方法和基于人群的方法必须重复整个分析和计算,当系统运行状态发生变化时。相反,尽管系统状态经过各种情况培训,但基于深度的增强学习(DRL)方法可以迅速确定最佳或接近最佳位置。使用基于Q的深度学习方法提出了MER的最佳部署以提高电力系统的弹性。如果可用,也可以使用MERS来补充其他类型的资源。极端事件后,提出的方法分为两个阶段。在第一阶段将分布网络建模为图形,而Kruskal的跨越森林搜索算法(KSFSA)用于使用双人开关来重新配置网络。在第二阶段确定MER的最佳或近乎最佳位置,以最大程度地提高临界负载恢复。一项关于33个节点分布测试系统的案例研究证明了拟议方法的MERS灾难路由方法的有效性和功效。索引术语 - 深度Q网络,分配系统,可移动能源资源,增强学习,弹性。
图 1. 三个区域互连电网 6 图 2. 卡特里娜飓风期间的洪水 7 图 3. 1962 年 Starfish Prime HEMP 冲击的电子设备的峰值场相对较小 39 图 4. 通用 HEMP 波形(参考 Meta-R-324) 41 图 5. 雷电、EMP 和 IEMI 的频率范围 44 图 6. CISA 的公共安全弹性工具包 50 图 7. 天然气分配 54 图 8. 基本备用电源系统包括孤岛模式 77 图 9. 智能微电网系统可实现电网扩容 77 图 10. 概念性微电网架构由 REHS 和负载分段组成 78 图 11. 开环抽水蓄能水电(由 DOE 提供) 90 图 12. 自 2000 年以来,天然气和可再生能源大幅增加 92 图 13. 自 20 世纪初以来,风能和太阳能大幅增加2000 年代 93 图 14. REHS 微电网拥有多个现场发电来源 94 图 15. 美国西南部太阳辐射最强 97 图 16. 传统风力发电场(由 DOE 提供) 102 图 17. 紧凑型风力涡轮机(由 American Wind, Inc. 提供) 102 图 18. 风速表明平原州非常适合风力发电 103 图 19. 美国每月太阳能产量显示出强烈的季节性依赖性 107 图 20. 与仅使用柴油发电机 (NREL) 相比,REHS 使停电生存能力提高了三倍 110 图 21. 使用 REHS,场地的弹性提高到 2 级(由 muGrid Analytics 提供) 111 图 22. 降低临界负载可提高弹性(由 muGrid Analytics 提供) 113 图 23. 迁移到第四代核反应堆(爱达荷国家实验室提供)115 图 24. NuScale 电源模块(NuScale 提供)117 图 25. 美国电力来源(来源:EIA 每月能源评论,2021 年 8 月)A-3 图 26. 使用 REHS 后,场址的电力弹性翻倍(muGrid Analytics 提供)D-1 图 27. 少量负荷减少可实现 3 级弹性(muGrid Analytics 提供)D-3 图 28. 非轻水反应堆先进反应堆设计的广阔前景(NRC)E-1