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书籍章节优化使用嵌套配方jiajun liu 1,2
使用嵌套配方的动态开关载荷的车辆的混合能量存储系统优化Jiajun Liu 1,2，Huachao dong 2，Tianxu Jin 1，Li liu 1，Babak Manouchehrinia 2和Zuomin dong Dong 2 * 1 * 1机械工程学的机械工程学，纽约市2 * 1 * 1 *通讯作者：维多利亚大学机械工程系Zuomin Dong，卑诗省V8W2Y2，加拿大，于2020年8月19日出版，本书章节是Zuomin Dong等发表的一篇文章。 在2018年10月的能量。 （liu，j。; dong，h。; jin，t。; Energies 2018，11，2699。） 如何引用本书章节：Jiajun Liu，Huachao Dong，Tianxu Jin，Li Liu，Babak Manouchehrinia，Zuomin Dong。 使用嵌套配方的动态开关功率负载的车辆的混合储能系统优化。 in：Phattara Khumprom，MladenBošnjaković，编辑。 能源研究的进步。 印度海得拉巴：录像。 2020。 ©作者2020。 本文根据创意共享属性4.0国际许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发，使用嵌套配方的动态开关载荷的车辆的混合能量存储系统优化Jiajun Liu 1,2，Huachao dong 2，Tianxu Jin 1，Li liu 1，Babak Manouchehrinia 2和Zuomin dong Dong 2 * 1 * 1机械工程学的机械工程学，纽约市2 * 1 * 1 *通讯作者：维多利亚大学机械工程系Zuomin Dong，卑诗省V8W2Y2，加拿大，于2020年8月19日出版，本书章节是Zuomin Dong等发表的一篇文章。在2018年10月的能量。（liu，j。; dong，h。; jin，t。;Energies 2018，11，2699。）如何引用本书章节：Jiajun Liu，Huachao Dong，Tianxu Jin，Li Liu，Babak Manouchehrinia，Zuomin Dong。使用嵌套配方的动态开关功率负载的车辆的混合储能系统优化。in：Phattara Khumprom，MladenBošnjaković，编辑。能源研究的进步。印度海得拉巴：录像。2020。©作者2020。本文根据创意共享属性4.0国际许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发，
用于地面搜索应用的最先进的数字金属探测器
MIL-D1金属检测器不需要任何手动校准；此外，由于塞亚（Ceia）独家的Au-Tomatic土壤补偿系统，在所有类型的地形上都确保了最佳灵敏度。金属对象的定位是通过两色调的可听见的精确调整系统优化的，该系统允许准确识别检测到的质量的位置。
考虑多功能区域热需求差异的Stackelberg博弈综合能源系统优化调度 李梦湾
冬季热电联产机组运行模式为“以热定电”，导致风电弃风[12]。为此，研究人员引入电热解耦装置来解决该问题。为实现热电联产机组热电解耦，在热电联产机组旁安装电储能装置和热储能装置。电力系统与供热系统协调运行，可以增加风电上网电量，是提高系统运行灵活性的有效途径[13-15]。通过引入电热转换装置，可以有效抑制可再生能源发电的波动，从而减少可再生能源弃风[16,17]。文献[18]提出了一种住宅小区局部尺度储热模型，研究了储热装置大小对持续供暖时间的影响。研究的设备包括电锅炉、储热装置、热泵等，随着设备投入的增加，设备供热能力的增量不再理想。
云系统中的人工智能和机器学习
摘要 本文全面分析了人工智能和机器学习在实时云系统优化中的集成。当前的研究和新兴技术研究了人工智能驱动的算法如何增强云计算环境中的动态资源分配、工作负载管理和自动决策过程。本文研究了工作负载预测的预测分析、基于机器学习的异常检测和自主系统优化的强化学习方法的实现。研究结果表明，与传统的基于规则的方法相比，资源利用效率、负载平衡效率和系统响应时间都有显著提高。本文还揭示了人工智能驱动的自动扩展机制大大增强了云系统对不同工作负载模式的适应性，同时最大限度地降低了运营成本。此外，它还确定了实施这些技术的关键挑战，包括集成复杂性和性能开销考虑，并提出了企业采用的实用解决方案。本文有助于丰富云计算优化方面的知识，并为云基础设施管理的研究人员和从业者提供宝贵的见解。
在温室中与电池储能系统优化透明的光伏整合：考虑贝斯退化的每日光积分受限的经济分析
温室为作物种植提供了控制的环境，并整合半透明的光伏（STPV）面板提供了产生可再生能源的双重好处，同时促进自然光穿透光合作用。这项研究将整合电池存储系统（BESS）与温室农业中的STPV系统进行可行性分析，考虑到不同农作物的每日光积分（DLI）的要求是主要约束。采用增强的萤火虫算法（FA）来优化PV覆盖率和BES的容量，该分析旨在在25年内最大化净现值（NPV），以作为主要经济参数。通过纳入各种农作物类型的DLI要求，该研究可确保最佳的作物生长，同时最大程度地发电。为了确保现实的长期预测，该分析纳入了25年期间的BESS退化，从而考虑了能源储能的容量损失和效率降低。结果揭示了作物类型的重大影响，具有各种必需的DLI和透明度因子对优化的BES，因此对项目的NPV进行了重大影响。仿真结果表明，对于具有较高DLI需求的农作物，温室中的PVR％可行范围从42％到91％，具体取决于STPV的透射因子。此外，该研究表明，在所有情况下，初始负收入都是普遍的，NPV的最高收入为$ 1,331,340，其农作物的需求较低，而BESS容量为216 kW。