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World File Search System混合系统
混合系统和可再生能源的最佳控制
国际可持续发展政策已导致基于可再生资源的分离电力生产增加。一方面，它们的间歇性可能会给电网带来问题，而在另一侧，它们的成本很高。有必要定义新的技术解决方案，以降低成本并提高可再生能源和存储系统能源生产的效率，从而减少可用资源的间歇影响。混合系统是对夫妇技术和降低成本的可行解决方案。每种技术都包含其自己的控制器，该控制器可以保留系统的健康状况并提高其效率。通常，每个组件都集成到为每个生产工厂提供参考值的能源管理系统中。在此框架中，需要新的控制策略来最佳地管理可再生资源并将其集成到新的能源系统中，越来越多地以不同的能量向量及其网络之间的紧密相互作用（热，电气等）进行了紧密相互作用。），通过从集中式结构过渡到分散的结构（无论是在来源和控制方面）。最后，由于这个新的能源市场中存在新的参与者（例如聚合者，微电网，能源社区和生产者），因此应将注意力集中在能够管理分布资源的方法和模型上，以供不同的本地消费者/伪造者之间的需求响应和协调。和混合系统； •对包括可再生能源的能源系统的优化和控制。特刊的主要目的是在可再生资源（风，PV，生物量，氢等）最佳控制权和能源生产的领域收集论文。特殊问题的特定主题包括（但不限于）：•对可再生能源（风力涡轮机，PV和太阳能植物等）对生产植物的建模，优化和控制）
太阳能混合系统与电网之间的孤岛运行......
太阳能混合系统由光伏 (PV) 和电池存储组成，可在并网和离网条件下为建筑物提供电力。为了改善不间断运行，可以将不带电池的并网光伏系统与太阳能混合系统集成，以增强孤岛条件下的发电量。然而，许多混合并网/离网逆变器不允许其他能源在离网模式下为电池充电。然后需要对并网逆变器进行特殊的功率削减控制，以防止功率过大。在本文中，介绍了一种结合智能电表和太阳辐照度传感器的功率削减控制器。并网逆变器的设定点会根据负载消耗和光伏功率的变化自动调整。基于 DIgSILENT PowerFactory 软件上的时间扫描功率流计算，检查了太阳能混合和并网光伏系统之间的孤岛运行性能。结果表明，与单独使用太阳能混合系统相比，结合并网光伏系统有助于提高电池使用效率。因此，这可以在电网电压损失期间延长建筑物的持续供电时间。
PV-ESTIA 混合系统尺寸确定工具 - 手册
PV-ESTIA 混合系统尺寸工具：在欧洲项目 PV-ESTIA“利用光伏技术增强建筑物的存储集成”框架内，基于电热建模构建了住宅光伏和存储系统尺寸工具。PV-ESTIA 的总体目标是提高光伏 (PV) 在巴尔干-地中海 (BM) 地区建筑环境中的渗透率。这将通过使用储能来实现，储能将建筑物转变为更可预测的电源。随着 BM 地区的太阳能潜力巨大以及光伏和储能系统成本的下降，这种解决方案正变得具有成本效益。该项目旨在改变使用光伏的建筑物的处理方式，并将其概念化为与电网有效交互的系统。此外，它还旨在为实现欧盟 (EU) 2030 年气候变化目标铺平道路，打造畅通无阻的近零能耗建筑 (NZEB)。
sam-网络研讨会-2024-混合系统.pdf
• 我可以为工业电力客户设计哪种混合系统，以提供全天候无碳能源？• 如何为现有风力发电厂添加光伏，以最大程度地利用互连协议？• 如何利用我所在地的风能和太阳能互补资源？• 如何利用风能和太阳能来补充我的（填空）发电（使用通用系统模型）？
一种新的检测MRI脑肿瘤的混合系统
摘要不规则的脑细胞的生长导致一种称为脑肿瘤（BT）的疾病。由于较低的肿瘤形状速率和范围很大，很难预测患者的生存机会。即使可以手动检测到癌症，也很困难且耗时，并且有产生假阳性结果的风险。这可以通过MRI完成，这是定位癌症所必需的。很难通过计算机辅助诊断系统可靠地可靠地识别MRI图像从MRI图像中识别出不同的疾病。在实验中，使用了三个公开访问的基准数据集。要在我们提出的方法中执行特征提取，采用了CNN模型，随后应用五个机器学习分类器：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），自适应增强（ADABOOST），K-Nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）。结果表明，通过在各种分类指标下优于其他尖端DL模型，提出的使用KNN分类器的CNN体系结构的性能要比以前的CNN模型更好。最后，所达到的F1得分，精度，召回和所提出模型的分类和检测的准确性值分别为99.58％，99.59％，99.58％和99.58％。进行比较研究，使用了其他转移学习模型。实验发现支持所提出的体系结构的强度，该结构已迅速加速并改善了BT的分类。设计的方法优于现有知识的主体，表明它是对BTS进行分类的快速而精确的方法。
面向人机混合系统对编程问题进行分类
摘要 随着全球范围内和跨学科对编程技能的需求日益增加，许多学生使用通过编程在线评判 (POJ) 机制提供自动反馈的在线平台。POJ 是非常流行的电子学习工具，拥有大量的编程问题。尽管 POJ 有很多好处，但学生在解决与他们先前知识不相符的问题时往往会遇到困难。造成这种情况的一个重要原因是，问题陈述通常没有根据编程主题（范式、数据结构等）进行分类因此，学生在尝试解决不适合他们的水平和需求的练习时浪费了时间和精力。因此，为了支持学生，我们提出了一种新的“前重后轻”的管道方法来预测 POJ 问题的主题，使用 Transformers 的双向编码器表示 (BERT) 对问题陈述进行上下文文本增强，并进一步允许（更轻量的）经典机器学习进行分类。我们的模型优于所有当前最先进的模型，在一个具有七个类别的经典挑战性多分类问题中使用分层 10 倍交叉验证的 F1 分数约为 86%。作为概念验证，我们进行了一项实验，以展示我们的预测模型如何用作 POJ 的人机混合补充，学习者将使用基于人工智能的建议来找到最合适的问题。CCS 概念 • 应用计算 → 计算机辅助教学；注释；• 计算方法 → 自然语言生成；通过分类进行监督学习。
聚合物或混合系统量子光子学博士后职位
在这一计划下，我们寻求任命一名博士后研究员，负责开发量子光子集成芯片，并在量子光子学领域具有一定的能力。申请人将加入固体物理研究所 [ https://www.cfi.lu.lv/en /] 的研究和学术环境，与拉脱维亚大学量子光学实验室合作，致力于开发集成量子光子学，重点是单光子源、频率转换和单光子探测器。
混合系统模拟为太阳能提供加热空气......
由于连续的阴雨天或阴天会导致太阳辐射间歇，这是简易小型太阳能干燥机的一个限制。这些条件常常使它们无法使用。通过加入储存系统（热积累）和/或辅助能源，即使在日照量低的时期也可以连续进行干燥过程或脱水。因此，本研究模拟并评估了一种混合系统的热行为和能量行为，该系统用于加热流向太阳能食品干燥机脱水室的空气。用于模拟的软件是 TRNSYS。模拟的混合系统由一个平板太阳能集热器和一组电阻器组成，可确保空气以恒定的温度进入脱水室。选定的目标温度为 70 o C，假设脱水室中没有食品。考虑到巴西南部城市的气候条件，采用四个电阻器（总功率为 1900 W，功率分别为 1000 W、500 W 和 200 W）的布置足以保证空气以恒定的温度进入。
基于多目标优化问题的智能能源混合系统最优需求管理
摘要。本文提出了一个能源混合系统能源规划的多目标问题。该问题考虑三个主要目标：最大限度地减少发电侧的排放污染和运营成本、解决消费者对电力需求的不满以及减少未来 24 小时内与最佳水平的偏差以平缓需求曲线。为了实现这一目标，实施了需求灵活性策略，包括使用可延迟负荷对电力需求进行最佳转移。所提出的方法利用增强的 epsilon 约束方法来确定目标的帕累托解。此外，还采用 TOPSIS 决策技术从一组帕累托解中选择最优解。通过两个案例研究验证了所提出方法的有效性和稳健性。总体而言，本文强调了在混合系统的能源调度中考虑多目标的重要性，并证明了所提出的方法在实现环境、经济和消费者满意度目标之间的平衡方面的有效性。需求灵活性策略和多目标优化技术的使用可以显著改善能源系统的运行，为更高效的能源管理实践铺平道路。与没有实施需求侧管理相比，实施需求侧管理已使第一和第二个目标分别显著减少了 2.8% 和 64.9%。
改进太阳能-风能混合系统以实现自给式发电...
摘要：考虑改进配备电池的混合太阳能-风能系统的实施原理，该系统用于本地对象的自用，并控制从电网消耗的电力。目的是增加可再生能源的能源使用程度，同时限制电池的放电程度，同时考虑到负载计划和能源发电相对于计算（预测）值的偏差。当电力消耗减少且能源使用程度增加时，可以补偿负载计划和可再生能源发电相对于计算（预测）值的偏差。通过根据给定时间离散性的充电状态偏差校正有功功率消耗，可实现电池充电状态计划与计算计划的一致性。通过考虑随着能源使用程度的增加而测量的负载功率值，改进了控制算法。此外，使用校正可以将电池的放电深度限制在可接受的值。开发了 24 小时能源过程数学模型，其中考虑了估算充电状态的误差。使用可再生能源发电档案数据进行建模的结果证实了所提出的解决方案是有效的。对于 2 月份平均月发电量的应用，修正可将电力消耗减少 16-21%，并将三种电价的支付成本减少 24-27%。