多微电网 (MMG) 的能源管理 (EM) 解决方案是一项提供更多灵活性、可靠性和经济效益的关键任务。然而,由于可再生能源的随机性以及负载波动,MMG 的能源管理 (EM) 成为一项复杂而艰巨的任务,因为可再生能源的渗透率很高。在这方面,本文旨在通过最佳纳入光伏 (PV) 系统、风力涡轮机 (WT) 和生物质系统来解决 MMG 的 EM 问题。在这方面,本文提出了一种增强型水母搜索优化器 (EJSO) 来解决 85 总线 MMGS 系统的 MMG 的 EM,以最小化总成本,同时提高系统性能。所提出的算法基于威布尔飞行运动 (WFM) 和适应度距离平衡 (FDB) 机制来解决传统 JSO 技术的停滞问题。在标准和 CEC 2019 基准函数上测试了 EJSO 的性能,并将获得的结果与优化技术进行了比较。根据获得的结果,与其他优化方法(如沙猫群优化 (SCSO)、蒲公英优化器 (DO)、灰狼优化器 (GWO)、鲸鱼优化算法 (WOA) 和标准水母搜索优化器 (JSO))相比,EJSO 是一种解决 EM 的强大方法。获得的结果表明,建议的 EJSO 的 EM 解决方案可以将成本降低 44.75%,同时系统电压曲线和稳定性分别提高 40.8% 和 10.56%。
随着社会各领域的发展,对能源的需求正在以惊人的速度增长。迄今为止,这种能源需求已经通过传统能源(如煤炭、石油等)得到满足。但所有这些资源都是有限的,而且正在迅速枯竭。最近缺乏可用于发电的煤炭,这凸显了寻找可持续和可再生能源解决方案以应对这些挑战的必要性。在这个方向上,替代能源和可再生能源将是一个很好的解决方案。太阳能是目前最好的替代品之一。它的核心在于捕捉太阳无休止的辐射光并将其转化为有形能量的非凡潜力。这种丰富且几乎无限的可再生资源为重塑我们的能源格局提供了途径。通过利用光伏电池板或聚光太阳能技术,我们可以利用阳光并以惊人的效率将其转化为电能或热能。本章重点介绍太阳能技术。这也将关注太阳能的效率和局限性。本章还将讨论人工智能在提高太阳能电池效率方面的作用。关键词:太阳能系统、可持续和可再生能源、人工智能增强
海军环境可持续发展一体化 (NESDI) 计划是美国海军的环境研究和开发示范和验证计划,由 OPNAV N4I 设施部门赞助,由位于加利福尼亚州波特休尼米的工程和远征作战中心的海军设施工程系统司令部管理。该计划的使命是通过演示、验证和集成创新技术、流程和材料以及填补知识空白来提供解决方案,以最大限度地降低运营环境风险、限制和成本,同时确保海军的战备和杀伤力。
季节性流感是一种全球性呼吸道传染病,每年都会流行,偶尔也会爆发大流行。疫苗接种是预防流感感染最有效的手段。然而,流感疫苗的有效性在不同季节存在一定差异,并受到接种者健康状况和免疫能力、疫苗株与疫苗生产工艺的匹配程度等因素的影响。影响疫苗反应的内在因素导致标准流感疫苗在特定人群中的有效性不理想。对标准流感疫苗的反应降低,尤其是在重症风险较高的人群中,例如老年人和免疫功能低下的人。因此,近年来,已经开发了更新和/或增强的流感疫苗,以进一步提高疫苗的有效性。
Agilex 5 FPGA 具有独特的功能组合,为您提供开发集成高性能 AI 的定制硬件所需的一切。这些功能的核心是一种称为 AI 张量模式的新型操作模式,该模式针对 AI 计算中使用的常见矩阵-矩阵或矢量-矩阵乘法进行了调整。此模式具有旨在有效处理小矩阵和大矩阵大小的功能。与 Cyclone V FPGA 相比,单个带有 AI 张量块的增强型 DSP 在单个 DSP 块的 INT8 操作中实现了高达 25 倍的峰值、理论上的 TOPS 改进。
摘要:在本研究中,我们展示了施加的机械应变与单层 MoS 2 光响应度增加之间的直接相关性。这表明拉伸应变可以提高单层 MoS 2 光电探测器的效率。在我们的设备中观察到的高光电流和延长的响应时间表明,设备主要受光电门控机制控制,施加拉伸应变时,这种机制变得更加突出。此外,我们已经证明,非封装的 MoS 2 单层可以在基于应变的设备中使用许多次循环和长时间,在环境条件下表现出耐久性而不会丧失功能。这种坚固性强调了 MoS 2 在进一步功能化和利用不同柔性传感器方面的潜力。关键词:MoS 2、应变、应变传感器、光电探测器、原子力显微镜、PL 光谱、光电流光谱
hibit降低了渗透性,因此需要建立有效的地热系统(EGS)以利用深度地热能。在EGS中,用于液压压裂用于储层刺激,以人为增强的地热储层具有较高的渗透性。当前的深地热储量刺激技术主要是从石油和天然气部门采用的液压压裂过程中借来的,对刺激性能,地震风险控制和有效的地热储层的热萃取产生了限制。这项研究总结了深度地热能的液压压裂的特征:(1)剪切机理主导着断裂诱导的损伤。(2)冷水注入诱导的差分温度所产生的拉伸应力鼓励裂缝进一步传播。(3)连续的水注入使孔压力保持高于地层压力,从而为裂缝保持良好的条件保持开放。因此,EGS中的液压压裂不需要支撑剂。这与石油和天然气井的液压破裂完全不同,这在很大程度上依赖于支撑剂。此外,这项研究系统地分析了EGS的四个主要挑战:低发电能力,注入和生产井之间的连通性差,诱发破坏性地震的风险以及在没有补贴的情况下获得利润的困难。这项研究通过数值模拟研究了Regs的优势。根据创新的破裂和能量回收的各个方面,本研究提出了一种与能源存储相结合的创新增强的开发模式,称为再生工程的地热系统(REGS)。结果表明,与水平井以及不等的间距,区域和注射水的体积的多阶段分裂可以增强注入和生产井之间的连通性。破裂过程在Regs中进行了优化。具体来说,采用了多阶段裂纹。在每个阶段,早期的水注射率迅速增加,并在晚期逐渐下降。这可以防止在井眼压力下突然波动,从而控制诱发地震的幅度并防止破坏性地震。Regs整合了可再生能源的大规模地下存储,实现了多能补充并增强了Regs项目的生产寿命和盈利能力。这项研究的最终成员将为试点项目和标准化促进技术的标准化奠定基础,用于融合的热量和发电,与储能集成在一起,用于中国深地热能。
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制造门户中的 AI 增强型 KPI 定制 Sahil Nyati 通讯作者电子邮箱:sahilnyati9[at]gmail.com 摘要:本研究论文介绍了一种将人工智能 (AI) 集成到制造门户关键绩效指标 KPI 定制功能设计中的综合解决方案。目的是通过解决传统 KPI 系统的局限性来提高 KPI 监控的灵活性和有效性。本文讨论了制造业 KPI 的本质、传统 KPI 系统的缺点、定制的必要性以及 AI 在 KPI 定制中的集成。提出的解决方案包括动态数据库设计、智能 KPI 管理的 AI 集成和可定制的用户界面等核心组件。文章强调了这种方法在提高运营效率、战略决策和适应未来趋势方面的重要性。它还概述了持续改进、可扩展性和与新兴技术集成的前景。关键词:人工智能、KPI 定制、制造门户、运营效率、决策、可扩展性 1. 简介 本研究论文详细介绍了人工智能 (AI) 在制造门户关键绩效指标 (KPI) 定制功能设计中的集成。它旨在利用 AI 来提高 KPI 监控的灵活性和有效性。 2. 背景 要了解 KPI 定制功能在制造环境中的必要性和影响,深入了解关键绩效指标 (KPI) 的背景及其在工业系统中的作用至关重要。这种扩展的背景提供了 KPI、其传统用法、局限性以及通过定制可能实现的增强功能的详细概述。 1)制造业中 KPI 的本质 a) 定义和重要性: - KPI 是反映组织关键成功因素的可量化测量。 在制造业环境中,KPI 对于监控机器性能、确保质量控制和优化生产流程至关重要。 它们提供有关效率、生产力、运营成本和维护需求等各个方面的见解。 b) 传统 KPI 用法:- 传统上,制造业中的 KPI 是预定义的和静态的,侧重于生产量、停机时间和运营效率等一般指标。 这些 KPI 通常根据行业标准选择,并且在不同的机器和流程中是统一的。 2) 传统 KPI 系统的局限性 a) 缺乏灵活性:- 传统系统在修改或添加新 KPI 方面提供的灵活性有限,这可能导致在监控机器或流程的特定或独特方面存在差距。