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能源效率与节约
简介 本节向您介绍用于测量电气和非电量的各种测量仪器。测量仪器是用于以系统和准确的方式量化和评估各种物理参数的设备或工具。这些仪器在可再生能源系统中必不可少，因为它们能够监测、控制和优化各种电气和非电量。它们在确保可再生能源系统高效可靠运行方面发挥着至关重要的作用，从而提高能源产量并减少对环境的影响。准确的测量对于电气和非电气系统的评估、维护和优化至关重要。 铭牌是贴在设备和机械上的必不可少的识别标签。它们的作用是提供有关设备的重要信息，确保正确使用、维护和安全。铭牌通常由金属或塑料等耐用材料制成，以承受恶劣环境并在设备的整个使用寿命期间保持耐用。 能耗是指各种电器、设备、设备或系统在特定时期内使用的能量。它在住宅、商业和工业环境中起着至关重要的作用，因为它直接影响成本、环境可持续性和整体效率。了解能源消耗对于做出有关能源使用和节约的明智决策至关重要。
可再生能源在公用电网中高渗透率情况下电力系统灵活性的全面概述
摘要：可变可再生能源 (VRE) 的部署增加对确保电力系统可靠运行提出了重大挑战。随着 VRE 渗透率超过 80%，电力系统将需要长时间的储能和灵活性。详细的不确定性分析、识别挑战和提供足够灵活性的机会将有助于在 VRE 来源占比高的情况下实现电力系统网络的平稳运行。因此，本文对电力系统灵活性 (PSF) 进行了全面概述。本综述旨在为研究人员、学者、电力系统规划人员和致力于将 VRE 整合到公用电网以实现这些来源的高份额的工程师提供广泛的电力系统灵活性、PSF 驱动因素、PSF 资源、PSF 规定、用于评估灵活性和灵活性规划的方法。已经彻底审查了 100 多篇关于 PSF 的基本概念、PSF 的驱动因素、PSF 的资源、PSF 的要求、用于评估灵活性的指标、用于测量电力系统网络灵活性水平的方法和方法以及用于 PSF 规划和灵活性规定的方法的研究论文，并从不同维度进行了分类，以便快速参考。
使用
摄像头使车辆或网络系统能够收集环境数据，然后处理这些数据并采取纠正措施，通常是自动的。由于摄像头直接将安全辅助或自动驾驶汽车与周围环境联系起来，驾驶员和乘客的安全极大地依赖于摄像头系统的性能。前置和后置摄像头必须能够支持更高的处理能力，以便在交叉交通和碰撞检测应用中实现快速响应。需要准确地组合多个环视摄像头图像，以可靠地支持自适应巡航控制和盲点检测等功能。这些摄像头的性能水平决定了系统可以检测到多远的潜在危险，在系统检测到之前危险可以有多小或多隐蔽，以及信息可以多快传输到汽车的中央电子控制单元 (ECU)。在考虑如何实现驾驶辅助摄像头的高性能水平时，一个重要因素是摄像头模块本身可能出现的极端温度。众所周知，在无法容忍高错误率的应用中，过热或过冷的温度会对图像质量和组件操作产生负面影响。因此，随着车辆越来越依赖摄像头的安全功能，确保摄像头可靠运行以保护所有驾驶员和乘客比以往任何时候都更加重要。
基于复合切换李雅普诺夫函数的直流控制...
摘要：可再生能源在追求可持续和环保的电力解决方案中发挥着关键作用。它们在提供环境效益的同时，也带来了固有的挑战。光伏系统依赖于周围条件，风力发电系统要应对变化的风速，燃料电池既昂贵又低效。此外，可再生能源 (RES) 注入的能量表现出不可预测的行为。为了解决这些问题，研究人员采用了各种电力电子设备和转换器，如逆变器、电能质量滤波器和 DC-DC 斩波器。其中，DC-DC 转换器因有效调节直流电压和提高 RES 效率而脱颖而出。精心选择合适的 DC-DC 转换器，再加上高效的控制技术，会显著影响整个电力系统的性能。本文介绍了一种设计 DC-DC 转换器开关控制器的新方法，专门用于可再生能源系统。所提出的控制器利用复合切换李亚普诺夫函数 (CSLF) 的强大功能来提高 DC-DC 转换器的效率和性能，解决可再生能源带来的独特挑战。通过全面的分析和仿真，本研究证明了该控制器在优化电力传输、提高稳定性和确保在各种可再生能源环境中可靠运行方面的有效性。此外，还介绍了小型 DC-DC 转换器实验的结果，以确认和验证所提方案的实际适用性。
大型电力系统 (BES)
一般 大容量电力系统和大容量电力系统有什么区别？ NERC 将大容量电力系统 (BPS) 定义为运行互连电能传输网络（或其任何部分）所需的设施和控制系统；以及维持传输系统可靠性所需的发电设施的电能。该术语不包括用于本地电能分配的设施。 NERC 的术语表中将大容量电力系统 (BES) 定义为在 100 kV 或更高电压下运行的所有传输元件以及在 100 kV 或更高电压下连接的有功功率和无功功率资源。用于本地电能分配的设施不包含在该术语中。影响 BPS 可靠性的 BES 设施必须符合 NERC 的强制性可靠性标准。 配电系统是指将电力从输电系统输送到最终用户的系统，不受 NERC 监管，并且受州、省或当地公用事业监管机构的管辖，但配电系统上的低频减载和低电压减载继电器除外。 NERC 是何时成立的？成立的原因是什么？NERC 成立于 1968 年，由电力行业代表创立，旨在制定和促进自愿遵守规则和协议，确保北美大容量电力传输系统的可靠运行。NERC 如何定义可靠性？NERC 从两个基本和功能方面定义互连 BPS 的可靠性：
基于改进虚拟同步发电机的风储微电网稳定控制策略
摘要：在高比例可再生能源并网系统中，传统的虚拟同步发电机（VSG）控制面临诸多挑战，特别是在电网电压跌落时难以保持同步，这可能导致电流过载和设备断线，影响系统的安全性和可靠性，同时限制系统的动态无功支撑能力。针对这一问题，本研究设计了一种直流侧接入电池储能装置的风光互补发电系统，并提出了一种基于改进型VSG的并网逆变器低电压穿越（LVRT）控制策略。该控制策略采用虚拟阻抗与矢量限流相结合的综合限流技术，通过调节无功功率设定值来保证VSG在对称故障期间表现出良好的动态功率支撑特性，同时保持VSG自身的同步和功角稳定性，实现LVRT的目标。仿真结果表明，提出的控制策略能够有效抑制可再生能源出力波动（与传统策略相比波动幅度降低约30%），保证电网侧故障时可再生能源和VSG安全可靠运行，同时提供给定无功功率支撑和稳定的电网电压控制（电压跌落降低约20%），显著提升风光储混合发电系统的低电压穿越能力。
智能采煤机器人关键技术
摘 要： 采煤机是综采工作面的核心装备，研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。 综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟 踪控制等技术的研究现状，提出研发智能采煤机器人必须破解的 “ 智能感知、位姿控制、速度控制、 截割轨迹规划与跟踪控制、位 − 姿 − 速协同控制 ” 五大关键技术，并给出解决方案。针对智能感知 问题，提出了构建智能感知系统思路，给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构，实现对运行 状态、位姿、环境等全面感知，为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障；针对位姿控制问题， 提出了智能 PID 位姿控制思路，给出了改进遗传算法的 PID 位姿控制方法，实现了智能采煤机器 人位姿精准控制；针对速度控制问题，提出了融合 “ 力 − 电 ” 异构数据的截割载荷测量思路，给出 了基于神经网络算法的截割载荷测量方法，实现了截割载荷的精准测量；提出牵引与截割速度自 适应控制思路，给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速 度控制方法，实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制；针对截割轨迹规划与跟踪控制问题， 提出了截割轨迹精准规划思路，给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型，实现 了截割轨迹的精准规划；提出了截割轨迹精准跟踪控制思路，给出了智能插补算法的截割轨迹跟 踪控制方法，实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制；针对 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同 控制问题，提出了 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数智能优化思路，给出了基于多系统互约束的改进粒子 群 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数优化方法，实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键 技术破解思路，有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。
M 系列 Climate Changer™ 空气处理器 - PDF4PRO
特性 优势 构建块设计 • 简化改造、翻新和更换 • 允许堆叠单元以减少占地面积 • 允许使用各种风扇和线圈 • 优化线圈和风扇性能 • 允许在自定义应用中使用目录单元 • 支持灵活的模块排列 工程结构和外壳 • 提供坚固的单元结构，实现高性能和长使用寿命 • 通过柱板结构为堆叠单元提供强度 • 支持灵活地访问单元内部维护 IAQ 就绪单元 • 符合 ASHRAE 标准 62.1 要求 • 降低安装、启动和运行成本 • 直接控制通风气流 • 去除空气中的污染物 • 抑制微生物生长 交钥匙控制选项 • 支持单一来源责任 • 降低控制系统安装成本 • 确保可靠运行 • 提供开放协议 声学解决方案 • 使单元满足所需的 NC（噪声标准）水平 • 最大限度地减少声源以降低系统的初始成本 • 提供准确的、经过 ARI 标准 260 测试的声音数据 节能解决方案 • 从排气流中回收能源 • 能够缩小空气处理机组和其他系统组件的尺寸 • 降低系统组件的能耗
Si（100）热氧化动态建模
自 20 世纪 50 年代以来，硅及其原生氧化物 SiO 2 就已用于半导体技术，并且对于当今新型器件技术的开发仍然至关重要。最近的理论和实验研究表明，制造高质量的界面层对于现代纳米级器件的可靠运行至关重要。本文提出了一种基于第一性原理的方法，从理论上评估 2 纳米以下超薄层范围内技术相关的 Si(100) 表面的热氧化过程。通过从头算分子动力学和基于密度泛函的紧密结合模拟动态模拟氧化过程。我们定性地解释了实验上众所周知但理解甚少的初始氧化阶段氧化速率下降，这是各种氧化机制之间的复杂相互作用，例如表面的快速 O 2 解离、由分子前体状态介导的较慢氧结合以及 O 2 通过氧化物的扩散。我们的模型结合了以前报告的实验见解，形成了 Si 氧化物生长的全面图像。发现氧化物表面层立即非晶化的有力证据，并确定这是晶格振动的直接结果。此外，我们的建模方法是一种基于晶体硅表面的逐步氧化来生成逼真的非晶界面结构的新方法，也可以扩展到其他材料系统。
ExplainBattery：使用高效 LSTM 模型和可解释性功能增强电池容量估计
摘要 预测和健康管理 (PHM) 通过预测故障和采取预防措施对于确保机器可靠运行至关重要。在这种情况下，准确预测用于广泛应用的锂离子电池的容量至关重要，因为它们会随着时间的推移不可避免地退化。电池管理系统 (BMS) 在电池整个生命周期的健康状况监测和管理中发挥着关键作用。我们提出了一种新型的长短期记忆 (LSTM) 神经网络模型来预测锂离子电池容量。我们的模型旨在比最先进的模型更高效，特别是在可训练参数的数量方面，使其适合部署在 BMS 中常见的低资源设备上。利用 NASA 艾姆斯预测卓越中心提供的锂离子电池老化数据集，我们证明我们的 LSTM 模型可以提供准确可靠的容量预测。为了补充所提出的模型，本文介绍了 ExplainBattery，这是一个允许用户与我们高效的 LSTM 进行交互的 Web 应用程序。该工具使用户能够直观地了解不同电池的预测结果，并通过可解释的仪表板探索最具影响力的属性。ExplainBattery 增强了我们模型的可用性和透明度，为 PHM 和 BMS 环境中的进一步研究和实际应用提供了一个可访问的平台。