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太阳能 - 帕萨萨尔右 - 再次rwth div>
混合太阳能发电厂有效地结合了太阳能发电厂的两个主要优势：浓缩太阳能（CSP），带有廉价的热存储系统和廉价的电力生产的光伏系统和光伏（PV）。在混合动力工厂中，两个系统都与热存储相结合，其中浸入加热器可以将PV能量转移到热能中。使用模型预测控制制定了实时存储策略，考虑到未来的能量关税和未来的天气状况。功率块的效率被认为是灯泡温度依赖性的二次函数。作为策略，优化问题被提出为线性程序。这些方法在现实的场景中进行测试，用于具有真实天气数据和不同关税的混合动力CSP-PV发电厂。此外，根据最佳策略，研究了CSP，PV和存储尺寸的最佳设计。与最新的（启发式）优化的状态相比，我们通过使用预测控制策略与最佳发电厂配置来获得14％。我们表明，存储策略不仅会影响可实现的植物产量，而且会影响子系统的大小。可以看出，植物构型受存储控制方案的极大影响。
沙巴最适合太阳能，生物能量
“发电的总柴油补贴高达12.7亿令吉，这是2016年至2021年至2021年28.9亿令吉的补贴到沙巴的44％。“是时候我们该转到更具环境友好和廉价的发电项目了……”“联邦政府需要加快速度，并确保减少诸如上帕达斯水力发电，Hulu Padas和Sun-gai Maligan水力发电项目，即使在州政府接管Sabah的电力之后，Solary She She。”
生命周期评估意大利电网内的固定存储系统
摘要：混合风能和电池储能系统的合并操作可用于将廉价的山谷能源转换为昂贵的峰值能源，从而改善了风电场的经济利益。考虑到峰值 - 瓦利电价，开发了合并风向储存系统的经济利益的优化模型。提出了电池存储系统的充电/放电策略，以最大程度地利用基于预测风力的风能 - 存储系统的经济利益。根据场景分析获得了最大的经济利益，考虑到风力预测错误以及与电池寿命，电池运行和维护损失相关的成本。案例模拟结果突出了提出的模型的有效性。结果表明，混合风储存系统不仅能够在山峰时期将廉价的电力转换为昂贵的电力，从而导致较高的经济利益，而且还可以平衡风力发电机实际产出和计划之间的偏差，从而减少了损失损失。分析的示例表明，与不利用储能存储的风电场相比，使用充电/放电策略的预测风能偏差增加后，联合风储存系统的效果可以增加45％。此外，随着偏差罚款偏差系数的增加，与单独的系统相比，合并的风量存储系统的效果可以增加16％。
世界需要做什么来打击气候变化
减少森林砍伐机制的学分不应在工业温室气体排放的国际碳市场中自由/公开交易。像CDM这样的市场包含严格的治理，监测和参与者的验证要求，其中一些最重要的具有热带森林的发展中国家无法满足。此外，包括大量廉价的森林砍伐信用额可能会“泛滥”市场，从而延迟工业化国家现在对能源部门进行必要的改变（因为他们会购买便宜的森林砍伐信用额）。
Aalborg Univertet技术数据和天然气成本...
摘要：已证明脑部计算机界面（BCIS）对中风康复很有用，但是有许多因素阻碍了该技术在康复诊所和家庭用途中使用，包括BCI系统的可用性和成本，包括BCI系统的主要因素。这项研究的目的是开发廉价的3D打印手腕外骨骼，可以由廉价的开源BCI（OpenVibe）控制，并确定使用这种设置的训练是否可以诱导神经可塑性。11位健康的志愿者想象的手腕延伸是从单审脑电图（EEG）检测到的，因此，腕骨骼外骨骼复制了预期的运动。运动诱发电位（MEP）是在使用外骨骼训练后立即，之后和30分钟测量的。BCI系统的真实正率为86±12％，每分钟为1.20±0.57假检测。与BCI训练之前的测量相比，MEP在BCI训练后立即增加35±60％，在BCI训练后67±60％30分钟。BCI性能与可塑性的诱导之间没有关联。总而言之，可以使用开源BCI设置来检测假想运动，并控制便宜的3D打印外骨骼，当与BCI结合使用时可以诱导神经可塑性。这些发现可能会促进BCI技术用于康复诊所和家庭用途的可用性。但是，必须提高可用性，并且中风患者需要进一步测试。
档案光盘的保管 - 国家公园管理局
光盘 (CD) 具有许多优势。研究人员可以快速搜索 CD 上的大量文档，同时保护原始材料免受过度处理。作为一种廉价的分发工具，CD 可以在小空间内保存大量数据。在播放过程中，播放设备和声音载体之间不会发生接触，因此磨损最小。许多 CD 都包含错误检测和纠正 (EDAC) 系统，该系统允许在出现小错误或丢失时重建数字数据，从而实现完美复制。由于 CD 随时间变化不大（直到它们损坏），因此可以复制它们而不会丢失代际信息。
制作生物炭的准备工作
你也可以用生物炭为人们制作小便池。将一些生物炭放入一个带盖的桶中，然后将尿液排入桶中。不使用时盖上盖子。桶装满后，添加更多生物炭。生物炭会吸收尿液，气味会减少。当桶装满时（或每天，随你喜欢），将桶倒空到堆肥堆上，并用植物材料覆盖。这是花园中优质而廉价的氮源。新鲜尿液是无菌的，不含病原体。
带有多目标设计的机翼优化设计 - ArTS
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流计算相结合。基于多保真替代的方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化翼型的气动设计。