XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System互连系统
氢连接器在电能传输和存储方面的技术经济潜力
本研究引入了“氢互连系统”（HIS）作为长距离传输电能的一种新方法。该系统从闲置的可再生能源资产中获取电力，在电解厂将其转化为氢气，通过管道将氢气输送到需求中心，在那里，氢气在燃气轮机或燃料电池厂中重新转化为电能。本文评估了该技术与高压直流电（HVDC）系统的竞争力，计算了以下技术经济指标：平准化电力成本（LCOE）和平准化存储成本（LCOS）。结果表明，在所有 1 GW 系统场景中，如果在 2050 年建设距离超过 350 公里的 HVDC，HIS 的平准化电力成本与 HVDC 具有竞争力。在所分析的 12 种情景中，有 6 种情景（包括从 2025 年开始建设的情景）的 LCOS 低于使用大规模氢存储的 HVDC 系统。HIS 还应用于三个案例研究，结果表明，在所有情况下，从 LCOS 角度来看，该系统的性能均优于 HVDC，并且在所分析的两项研究中，投资成本降低了 15%–20%。
网络威胁智能中的机器学习应用
当代机构一直面临利用互连系统中弱点的欺诈活动。确保黑客和其他网络犯罪分子未经授权访问的关键数据需要应用可靠的网络安全协议。随着网络威胁的数量和复杂性继续增长，需要创新的预防策略。这项研究的目的是研究机器学习（ML）与网络威胁智能（CTI）之间的相关性，以改善网络安全策略。对于检测异常，恶意软件的分析以及威胁的预测，ML技术在包括零售，金融，医疗保健和网络安全等行业中是必不可少的。通过采用关键威胁信息（CTI），安全团队可以对对手策略和加强防御措施有全面的了解；因此，他们在主动防御中起着关键作用。ML和CTI的集成通过自动化数据的获取，处理和分类来促进详尽的分析。然而，当面对诸如风险评估，精确数据的要求以及机器学习实施诸如诸如风险评估的问题之类的问题时，就会出现障碍。在本文中，我们对有关网络威胁智力（CTI）可视化的当前文献进行了广泛的研究和机器学习的利用（Ml。因此，该报告以分析紧急威胁，AI和ML在网络威胁智能领域的潜在应用以及机器学习对改善网络安全的关键贡献的结论。
CS-25 修正案 25 - EASA
目录（总体布局） CS-25 大型飞机序言手册 1 — 认证规范子部分 A — 总则子部分 B — 飞行子部分 C — 结构子部分 D — 设计和构造子部分 E — 动力装置子部分 F — 设备子部分 G — 操作限制和信息子部分 H — 电气线路互连系统子部分 J — 辅助动力装置安装附录 A附录 C附录 D附录 F附录 H — 持续适航说明附录 I — 自动起飞推力控制系统（ATTCS）附录 J — 紧急演示附录 K — 交互系统和结构 附录 L 附录 M — 降低燃油箱可燃性的方法 附录 N — 燃油箱可燃性暴露 附录 O — 过冷大滴结冰条件 附录 P — 混合相和冰晶结冰包层（深对流云） 附录 Q — 批准陡峭进近着陆（SAL）能力的附加适航要求 附录 R — HIRF 环境和设备 HIRF 测试水平 附录 S — 非商业运营飞机和低载客量飞机的适航要求 手册 2 – 可接受的合规方式 (AMC) 简介 AMC – 子部分 B AMC – 子部分 C AMC – 子部分 D AMC – 子部分 E AMC – 子部分 F AMC – 子部分 G
CS-25 修正案 19 - EASA
目录（总体布局） CS-25 大型飞机 序言手册 1 — 认证规范 子部分 A — 总则 子部分 B — 飞行 子部分 C — 结构 子部分 D — 设计和建造 子部分 E — 动力装置 子部分 F — 设备 子部分 G — 操作限制和信息 子部分 H — 电气线路互连系统 子部分 J — 辅助动力装置安装 附录 A 附录 C 附录 D 附录 F 附录 H — 持续适航说明 附录 I — 自动起飞推力控制系统（ATTCS） 附录 J — 应急演示 附录 K — 交互系统和结构 附录 L 附录 M — 降低燃油箱可燃性的方法 附录 N — 燃油箱可燃性暴露 附录 O — 过冷大滴结冰条件 附录 P — 混合相和冰晶结冰包层（深对流云） 附录 Q — 批准陡峭进近着陆（SAL）能力的附加适航要求 附录 R — HIRF 环境和设备 HIRF 测试水平 附录 S — 非商业运营飞机和低载客量飞机的适航要求 手册 2 – 可接受的合规方式 (AMC) 简介 AMC – 子部分 B AMC – 子部分 C AMC – 子部分 D AMC – 子部分 E AMC – 子部分 F AMC – 子部分 G
初始适航性 - 大型飞机 CS-25 – 修订 26
目录（总体布局） CS-25 大型飞机 序言手册 1 — 认证规范 子部分 A — 总则 子部分 B — 飞行 子部分 C — 结构 子部分 D — 设计和建造 子部分 E — 动力装置 子部分 F — 设备 子部分 G — 操作限制和信息 子部分 H — 电气线路互连系统 子部分 J — 辅助动力装置安装 附录 A 附录 C 附录 D 附录 F 附录 H — 持续适航说明 附录 I — 自动起飞推力控制系统（ATTCS） 附录 J — 应急演示 附录 K — 交互系统和结构 附录 L 附录 M — 降低燃油箱可燃性的方法 附录 N — 燃油箱可燃性暴露 附录 O — 过冷大滴结冰条件 附录 P — 混合相和冰晶结冰包层（深对流云） 附录 Q — 批准陡峭进近着陆（SAL）能力的附加适航要求 附录 R — HIRF 环境和设备 HIRF 测试水平 附录 S — 非商业运营飞机和低载客量飞机的适航要求 手册 2 – 可接受的合规方式 (AMC) 简介 AMC – 子部分 B AMC – 子部分 C AMC – 子部分 D AMC – 子部分 E AMC – 子部分 F AMC – 子部分 G
巴西eletrical
对亚季节时间尺度的流入预测有可能为水力资源的水资源管理做出重要贡献。这些预测挑战了中期的局限性并扩展了它，在预测领域中弥合了长期存在的技术科学差距。在巴西，使用下季节水文预测可以提高国家互连系统（SIN）的水力发电生产，因为通常使用雨流模型通常使用长达2周的储层中的流入预测。这项研究旨在使用与大气模型产生的集合降水预测相关的大陆尺度上的水文 - 水动力学模型对水文预测的统计评估，从而在大陆盆地中产生了未来的水流，因此在罪恶的水力发电坝上产生了未来的水流。统计评估是基于罪恶操作剂通常使用的确定性得分，此外，我们根据大气模型评估了基于大气模型的预测技巧，这些技能基于基于观察到的流入的气候的简单预测。预测的性能根据季节和地理位置而变化，即取决于不同的水文制度。在西南和中部地区的大坝中获得了最佳表现，这些大坝具有明确的季节性，而南部的大坝根据季节的指标表现出更高的敏感性。提出的研究为试图通过将扩展预测纳入运营链来改善水资源管理的代理商和决策者提供了技术科学贡献。
通过移动储能系统和电源交易增强随机多微晶运营灵活性
随着可再生能源高渗透率引起的净负荷的不确定性和变异性的增加，单个微电网（MG）的独立操作正面临着巨大的操作问题，例如高运营成本，局部可再生能源的自我消耗率低，而局部可再生能源的自我消费率低，并且加剧了峰值和山谷负载。在本文中，提出了一种用于互连多微晶（MMG）的移动能源存储系统（MYS）和基于功率交易的灵活性增强策略，考虑到不确定的可再生能源生成。混乱可以通过卡车在不同的微电网之间移动，我们使用这种时间 - 空间灵活性为MMG提供充电/放电服务。然后，由于确保在协作操作中的公平性和合理性，Aumann -Shapley是为了在MMG系统中分配了MMG系统的费用和电力交易，这是最重要的。之后，从风险规避的角度来看，未提供的预期功率（EPN）和预期功率削减（EPC）是评估不确定的可再生能源的风险措施。数值研究表明，MMG操作的混乱使柴油发电机的总运营成本减少了23.58％，风和太阳能的总网格连接量的改善增加了7.17％，总负载曲线的平滑度提高了0.92％。此外，用于MMG操作的互连系统可以使风和太阳能的总网格连接量增加6.69％，并且与未连接的系统相比，总负载曲线的平滑度提高了1.50％。
已发布版本的引用：Mitchell, D, Blanche, J, Zaki, O, Roe, J, Kong, L, Harper, S, Robu, V, Lim, T & Flynn, D 2021, “海上风电场中安全且有弹性的自主机器人的共生系统设计”，IEEE Access，第 9 卷，第 141421-141452 页。 https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3117727
摘要 为了减少海上风电场的运营和维护 (O&M) 支出（其中 80% 的成本与部署人员有关），海上风电行业希望通过机器人和人工智能 (RAI) 的进步来寻求解决方案。由于在动态环境中处理已知和未知风险的复杂性，住宅超视距 (BVLOS) 自主服务的障碍包括运行时安全合规性、可靠性和弹性方面的运营挑战。在本文中，我们采用了共生系统方法 (SSOSA)，该方法使用共生数字架构 (SDA) 来提供支持技术的网络物理编排。实施 SSOSA 可以实现合作、协作和确证 (C 3 )，以解决自主任务期间的安全性、可靠性和弹性的运行时验证。我们的 SDA 提供了一种同步机器人、环境和基础设施的分布式数字模型的方法。通过 SDA 的协调双向通信网络，远程操作员可以提高对任务概况的可见性和理解。我们在受限操作环境中的资产检查任务中评估了我们的 SSOSA。展示了我们的 SSOSA 克服安全性、可靠性和弹性挑战的能力。SDA 支持生命周期学习和共同进化，并在互连系统之间共享知识。我们的结果评估了可能危及自主任务的突发和渐进故障以及未知事件。使用分布式和协调决策，SSOSA 增强了对任务状态的分析，其中包括对驻留机器人内关键子系统的诊断。此次评估表明，SSOSA 为 BVLOS 自主任务提供了增强的运行时操作弹性和安全合规性。SSOSA 有可能成为一种高度可转移到其他任务场景和技术的方法，为实现可扩展的自主服务提供了途径。
安全数据完整性和透明的区块链技术
区块链技术已成为网络安全领域中的一种变革解决方案，解决了数据完整性和透明度的关键挑战。网络威胁的不断增长需要强大的机制来确保敏感数据并确保数字系统中的问责制。传统方法虽然在某种程度上有效，但通常无法防止数据篡改数据，并且缺乏全面的可追溯性，从而使组织容易受到破坏。区块链的分散，不可变的分类帐提供了一种创新的方法，可以通过确保安全的数据完整性并创建透明的审计跟踪来克服这些限制。本文探讨了区块链技术在增强网络安全框架中的应用，并强调其在防止未经授权的数据修改和实现可追溯性方面的作用。通过使用加密哈希和共识机制，区块链可确保数据真实性，同时消除单个失败。其功能与具有严格监管要求的行业（例如财务，医疗保健和供应链管理）特别相关，其中数据准确性和问责制是最重要的。此外，我们研究了高级区块链模型，包括私人和财团区块链，以平衡可扩展性，效率和机密性。与智能合约和人工智能等互补技术的集成进一步扩展了其效用，从而实现了自动安全协议和异常检测。尽管有希望，但区块链采用仍面临挑战，包括高能量消耗，可伸缩性问题和对标准化的需求。本研究对区块链网络安全的潜力和局限性进行了全面分析，提出了未来的方向以优化其有效性。通过弥合技术和实施方面的空白，区块链具有重新定义安全数字交互的潜力，确保在越来越多的互连系统中的信任和韧性。
3.1容量积分项目范围（MTG 3 ...
项目简介 - 修订以反映REGWG讨论在容量市场背景中的23/10 MTG间歇性发电量批发电力市场（WEM）的批发电力市场（WEM）互连系统的批发电力市场（WEM）的西南互连系统（SWIS）分为能源和容量市场。电力是通过双边能源市场和天上的短期电力市场（STEM）进行交易的。在四年周期运作的产能市场提供了额外的收入来源，可促进新产能的投资，以满足预期的电力消耗和峰值负载的增长。目前的产能积分为公司容量提供了约15美元/兆瓦的收入流。对于西澳大利亚州的风发电机，这可能是项目收入的15％或20％的订单。WEM的目标之一是“避免歧视……对特定的能源选择和技术，包括可持续的能源选择和技术，例如利用可再生资源或减少整体温室气体排放的技术” 1。为此，市场结合了允许间歇性发电机与可调度发电机竞争的规定。在产能市场中，间歇发电的信用是基于预期的产出，并且没有提供权力的罚款。在市场设计时，这些措施被认为是世界领先的。满足系统峰值负载事件的足够能力是设定总容量的标准之一。市场规则2的间歇发电4.5.9条款的容量信用概述了未来几年设定批发电力市场的储备金目标目标的计划标准。极端负载峰值仅持续持续时间相对较短的时间，例如每年2或3个小时，并且比在其他时间的某些时间和年度更有可能发生。在一年中的其他时间，由于计划的发电机维护水平很高，因此系统保证金可能会耗尽。在这些时候，比通常的负载或计划外的停机更高可能导致系统接近其可用容量的限制。容量信用额是根据前三年的平均发电量分配给间歇发电设施的（请参阅市场规则的第4.11节）。因此，对间歇发电机的信用分配会随着时间而变化，并反映了设施和技术的细节。SWIS中有三个中型至大规模的风电场。根据当前的安排，这些风电场获得的能力相当于其额定容量的三分之一。垃圾填埋场的发电机获得了该设施额定容量的80％至90％的信用。来自太阳能光伏或热系统的平均发电量约为20％，尽管目前没有参与能力信用周期。