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加强净零排放电力系统：同步电容器的作用和新出现的挑战的回顾
摘要：在正常运行和存在干扰的情况下，电力系统既需要系统强度，也需要系统强度。其特点是电压和频率稳定，支持风能和太阳能等可再生能源发电。由于同步发电机的退役减少了系统强度供应，而新的基于逆变器的资源 (IBR) 发电机的连接增加了需求，因此迫切需要新的系统强度来源。本文概述了电网现代化带来的挑战。它重点介绍了同步电容器 (SC) 提供的切实可行的解决方案，以增强电网强度、稳定性和可靠性，同时适应不断增加的可再生能源 (RES)。此外，本文还研究了 SC 在改善弱电网、电压控制、电能质量、短路水平和惯性管理方面的作用。介绍了创新混合同步电容器 (HSC) 系统在提高电网可靠性和弹性方面的作用。它还详细阐述了 SC 尺寸、位置和控制的优化策略，并概述了其部署的经济方面。该评论还强调了 SC 技术的未来方向和挑战，强调需要持续进行研究和开发以增强系统设计和运行。
使用高压设备上的UHF传感器进行部分放电检测
高压传输对于电力系统中的有效能量传输至关重要，依赖于变压器和气体绝缘开关设备（GIS）等关键组件。检测部分放电（PD）对于防止绝缘失败并确保系统可靠性至关重要。这项研究通过使用超高频率（UHF）传感器来解决敏感的，无创的检测，解决了传统的PD检测方法的局限性，这些局限性通常是侵入性和嘈杂的。主要目标是使用UHF传感器在高压设备中研究部分放电，确定实验室环境中的绝缘缺陷并分析PD信号。HVAC测试以复制PD事件，并使用使用UHF天线测量电磁辐射。研究结果表明，UHF传感器有效地捕获了与PD相关的电磁信号，从而具有较高的灵敏度和准确性。这种非侵入性方法通过实现隔热缺陷的早期检测，从而提高了高压设备的可靠性和寿命，从而改善了维护和操作策略，从而获得了更一致的动力传递。
超越通勤：释放电动汽车作为未来能源存储解决方案的潜力（愿景报告）
电动汽车 (EV) 有可能通过双向充电技术作为储能解决方案，该技术使它们既可以从电网、家庭或其他车辆获取电力，又可以将电力反馈给电网、家庭或其他车辆。这种能力使电动汽车能够减少排放、优化成本，并通过在高产量期间储存能源并在高需求时供应能源来支持电网。在这篇愿景论文中，我们专注于释放电动汽车作为储能解决方案的潜力，同时确保它们随时可用于运输，这是它们的主要用途。一个重大的研究空白是，大多数当前研究都优先考虑能源管理，通常使用过于简单的方法，不足以满足电动汽车车主的出行需求。我们相信数据库社区可以发挥重要作用，最大限度地发挥电动汽车作为交通和储能的双重作用。我们为各种电动汽车利益相关者（包括个人电动汽车车主、独立但合作的电动汽车群体、商业电动汽车车队和自动驾驶电动汽车）列出了一份非详尽的研究方向清单，并希望激发数据库社区进一步探索。
启源绿色能源首款“充放电换电”一体化
双向换电站采用启元绿色能源自主研发的电池及车辆调度边端智能设备，实现车辆与换电站的实时互联互通。此外，与生态伙伴合作开发的双向充电系统，使充电效率提升3%，大大优化了能量转换过程，减少了充电过程中的能量损耗。例如，配备四块启元绿色能源自主研发的CTB-400汽车储能电池的换电站，每年可节省100MWh电能，节能减排效果显著。
疏忽放电 - 海军安全司令部
NAVSAFECOM 发现，由于未遵守安全规程和指示，过失射击 (ND) 事件显著增加。OPNAVINST 3591.1E，小型武器训练和资格指导，要求在所有枪支操作活动中严格遵守武器安全规则和适当的监督，以防止 ND。这些事件的主要原因包括：
静电放电 (ESD) 至军械技术代理
• NAVSEAINST 8020.19 Rev A 军械 ESD 安全计划 • 联合军械测试程序 (JOTP-062) 军械人员携带 ESD (PESD) 和直升机携带 ESD (HESD) 要求 • 适用于新的或经过修改的海军/海军陆战队军械 • 基于 MIL-STD-331 引信规范的要求 • MIL-STD-464 Rev D：参考 JOTP-062（Rev C 参考 MIL-STD-331） • 涵盖 25 kV 人员携带和 300 kV 直升机携带 • 通常不包括制造、返工或非军事化 • MIL-DTL-23659：EID 规范。仅限 25 kV。旧版本只有 5000Ω
使用发作间期癫痫样放电波形和卷积神经网络筛查脑电图中的癫痫发作
人工智能 (AI) 与医疗物联网 (MIoT) 的整合正在迅速推进，通过分析脑电图 (EEG) 中的发作间期癫痫样放电 (IED)，在检测癫痫等疾病方面取得了重大进展。EEG 数据的可用性促进了包括癫痫发作检测在内的创新应用的创建。虽然神经科医生传统上依靠 EEG 数据分析来识别癫痫发作，但手动评估 EEG 脑电波是一个费力而复杂的过程，给专家带来了很大的压力。本文介绍了一种基于 EEG 波形自动检测 IED 的简单卷积神经网络 (CNN) 方法。这种方法通过预测癫痫发作并及时干预，有助于减轻癫痫患者的负担。它还减轻了神经科医生和经验不足的专家的工作量，从而加快了诊断过程。所提出的方法是通过利用一系列描绘每个传感器上 EEG 信号幅度的图像来实现的。研究将参与者分为两组：（A）健康个体和（B）癫痫患者。结果显示，与人类专家诊断相比，准确率高达 96.4%，展示了该方法在脑电图数据中检测癫痫发作的有效性和实用性。
将放电等离子烧结与高级建模相结合以实现工艺放大：向 DOE-NE 进行演示
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