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EcoSTORE 杆式社区储能系统
1. 在适当的时间注入和吸收适当数量的有功功率和无功功率，以最佳地支持网络电压并减少电压相位不平衡。 2. 在峰值负载期间注入有功功率和无功功率，以减少馈线上的峰值负载。 3. 自主管理电池的充电状态，而不影响电网支持功能。 4. 无缝集成来自外部控制器（例如 ADMS 或 VPP 系统）的外部充电/放电命令。 5. 允许参与基于本地（分散）频率测量的 FCAS 市场。 6. 自主运行，不严重依赖通信。在有通信和上游信息的情况下，它会优化其性能。
储能系统与风产生的储能系统集成
摘要：随着电动机在电气系统中插入的显着增加，系统的总体惯性减少，从而导致其支持频率的能力丧失。这是因为使用可变的速度风力涡轮机（基于双馈感应发电机（DFIG）），它们通过电子转换器耦合到功率网格，它们的特性与同步发电机没有相同的特性。因此，本文提出了使用DFIG相关的电池储能系统（BES）来支持主要频率。制定了控制策略，并考虑了诸如充电和放电电池限制和电池限制内的运行之类的重要因素。时间域模拟来研究包含风力涡轮机的分配系统，显示了BES的优势而不是频率干扰。
ppas而不是进料关税
在物理PPA的情况下，电力直接传递给客户；后者将其馈送到网络中或消耗它本身。他负责购买电力并确保网格连接的正确操作。这些合同通常与市政公用事业等供应商结束，并根据固定价格付款。虚拟PPA不涉及电力的物理输送。买方获得了购买原产地保证产生的电力环境利益的权利，双方都提前就固定的电价达成了一致。但是，电本身在电力市场上出售。如果市场价格高于约定的价格，则生产商向买方支付差额。如果市场价格较低，则买方向生产商支付差额。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
糖皮质激素介导的脊椎动物应激反应的发育编程
糖皮质激素是由肾上腺皮质或肾间组织细胞产生的脊椎动物类固醇激素，在不断变化且偶尔有压力的环境条件下动态地发挥作用以维持体内平衡。它们通过结合并激活核受体转录因子，即糖皮质激素和盐皮质激素受体（分别为 MR 和 GR）来实现这一目的。由于 GR 对内源性糖皮质激素（皮质醇或皮质酮）的亲和力较低，因此主要负责传递昼夜节律和超昼夜糖皮质激素振荡传递的动态信号以及对急性应激产生的瞬态脉冲。这些动态是应激反应的重要决定因素，在系统层面上，它们是由下丘脑-垂体-肾上腺/肾间轴的前馈和反馈信号产生的。在接收细胞内，GR 信号动力学由 GR 靶基因和负反馈调节因子 fkpb5 控制。慢性压力可能通过不完善的生理适应改变信号传导动力学，从而改变系统和/或细胞的设定点，导致皮质醇水平长期升高和异质负荷增加，从而损害健康并促进疾病的发展。当这种情况发生在早期发育过程中时，它可以“编程”压力系统的反应性，并对异质负荷和疾病易感性产生持续影响。一个重要的问题是参与这种编程的糖皮质激素反应基因调控网络。最近的研究表明，klf9 是一种普遍表达的 GR 靶基因，它编码一种对代谢可塑性和神经元分化很重要的 Krüppel 样转录因子，是影响细胞糖皮质激素反应的 GR 信号的前馈调节器，这表明它可能是该调控网络中的一个关键节点。
ncel fact说明社区太阳能
太阳能在整个美国都取得了动力，但是对于大部分人口而言，它仍然无法获得。社区太阳能为那些面临着拥有屋顶太阳能的重大障碍的人，例如低收入社区，租房者和企业，这是获得太阳能收益的机会。当订阅一个社区太阳能项目时，当地共享的太阳能农场将能源馈入当地电网。社区太阳能订阅者继续从其公用事业提供商那里获得权力，以及基于太阳能农场产生的能源的公用事业账单的信用。超过40个州至少有一个社区太阳能项目。社区太阳能为负担得起的，本地生成的，清洁能源而没有面板安装或昂贵的费用。
使用嵌入式机器学习在电动汽车中优化电池动力学：在电动汽车子系统中实施实时电压建模
本文探讨了机器学习在电池电动汽车中建模电池动力学的应用。主要目的是开发和实施基于机器学习的模型，该模型可以准确估计锂离子电池电池的终端电压，并能够实时推断电池电动汽车中的嵌入式系统。常规方法（例如等效电路模型）在处理电池电动汽车中遇到的复杂和动态环境时具有局限性。本论文旨在通过利用嵌入式设置的机器学习能力来改进这些方法。这项研究是与Scania CV AB合作进行的，利用了其电池实验室和电动卡车的数据。该研究涉及数据上的预处理和功能工程，然后培训各种机器学习模型，包括前馈神经网络和长期短期记忆网络。这些模型基于其在解释实验室环境中进行的电池测试的数据时进行了培训和评估。然后，对训练有素的机器学习模型进行了调整以在电动卡车内的嵌入式系统上运行，同时考虑了有限的计算能力和内存资源。在驾驶，充电和空转场景期间，在现实世界中的电动卡车中对两种型号进行了评估。长期短期内存网络在驾驶和闲置时表现出更好的性能，在充电方案中，前馈神经网络的表现更好。这些发现非常有价值，因为它们证明机器学习模型对于电池电动汽车中的实时应用是可行的。它还突出了进一步研究的有希望的领域，特别是对于不容易由等效电路模型建模的电池化学，为电动汽车中更智能，安全和效率的电池管理解决方案铺平了道路。