XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统容量
引用：Iqbal U、Celi LA、Hsu Y-HE 等人。医疗人工智能：通往地狱之路是由善意铺就的。BMJ Health Care Inform 2022；29：e100650。doi:10.1136/bmjhci-2022-100650
《BMJ 健康与护理信息学》发表了两篇编辑精选论文，重点介绍了人工智能 (AI) 以及在系统层面正确评估与医疗保健改进相关的 AI 驱动的实施工具的挑战。Kueper 等人 1 的研究重点关注加拿大安大略省初级保健环境中的 AI 挑战。他们提供了经验教训和指导，以指导未来使用 AI 进行资源管理来改善初级保健。作者与多方利益相关者进行了协作磋商。确定了九个优先事项，围绕系统级考虑因素，例如实践环境、组织和致力于医疗服务提供和护理质量的绩效领域。该论文强调了对公平和数字鸿沟、系统容量和文化、数据可访问性和质量、法律和道德考虑、以用户为中心的设计、以患者为中心以及对 AI 应用的适当评估等关注。并回顾了 AI 在学习型健康系统框架中的作用。应安全、有意义地开发和应用人工智能模型，以优化系统性能和社会福祉。2 此外，人工智能提供预防和先发制人的医疗机会，这些机会在及时、准确、个性化和迅速采取行动时最有价值。3
情况说明书：纽约-新英格兰 NIETC
拟建项目容量：345 千伏 当前系统容量：115 千伏 升级长度：约 60 英里长的输电线。 位置：输电走廊通行权延伸可能会影响 17 个城镇。这些城镇包括纽约州的斯蒂芬敦和拿骚，以及马萨诸塞州的莱恩斯伯勒、欣斯代尔、温莎、普莱恩菲尔德、阿什菲尔德、汉考克、道尔顿、佩鲁、康威、谢尔本、格林菲尔德、蒙塔古、迪尔菲尔德、欧文和诺斯菲尔德。 最大可能走廊宽度：1 英里 潜在的最大影响：伯克希尔地区规划委员会完成了一项研究，分析了一英里宽的通行权可能对环境和当地社区产生的影响。在伯克希尔县，他们发现拟议的通行权将影响“905 栋建筑，从秘鲁的一栋到莱恩斯伯勒的 323 栋，以及 832 块土地，总面积达 13,546.23 英亩，包括濒危物种栖息地。”这还不包括对汉普郡和富兰克林县城镇的影响。区域系统运营商：ISO 新英格兰和纽约 ISO
减少电网薄弱岛屿的海水淡化碳足迹。以大加那利岛为例
本文旨在提出一些方案，使电网薄弱的干旱岛屿实现低碳足迹大规模海水淡化。通过这些方案，目标是重新配置并网风能/海水淡化系统，以实现大中型水生产。在此背景下，建议使用锂离子电池进行固定储能，并采用管理策略，以避免风能/海水淡化系统消耗与其连接的传统电网的能源。控制策略是基于确保风电场和电池提供的电力在系统的整个使用寿命期间与海水淡化厂的电力需求保持同步。在确定可再生能源系统的规模时，需要考虑风能的年际变化，并提出估算方法。案例研究以加那利群岛为中心，该地区特别容易受到气候变化的影响，但其风能开发利用具有得天独厚的优势。所得结果显示了所分析配置的最佳风电场和储能系统容量。所提出的方法可实现低碳运营足迹。如果今天实施控制策略，当前的电网限制和在仍然依赖化石燃料的社会背景下进行的系统生命周期评估表明，足迹可能减少 77.4%。然而，当风力涡轮机、电池和海水淡化厂的制造过程从碳中和社会中受益时，剩余的 22.6% 可能会在未来消除。
标准化模板有助于提高可访问性和...
大多数学术领袖都认为在线教育与面对面教育一样好甚至更好，而且在线教育对其机构的生存至关重要，因为参加在线课程的学生数量将持续增长（Allen & Seaman，2014）。由于在线教育课程的增长速度，对一致性和标准化的需求也随之增加。要使在线教育在不同平台上取得成功，它需要遵循质量至上（QM）标准，以及标准化模板。在 21 世纪，大多数在线课程都使用 Web-2 技术和移动设备。无论使用何种技术，我们都需要考虑人类记忆系统容量和工作记忆的限制（De Jong，2010；Paas 等，2003）。在屏幕上放置元素时这一点尤为重要，因为这些元素会相互作用，并且观看者会同时处理这些交互。观看者同时面对的元素越多，感觉系统就会越不堪重负，认知负荷（CL）也会越高。这些元素之间的交互成为 CL 的管理器。标准化模板的使用降低了系统复杂性，提高了可靠性、灵活性和维护性；从而降低了 CL（Henry 等人，2008 年）。诺福克州立大学 (NSU) 的混合课程要求完成 22.5 小时的在线教学。重要的是要记住，无论学生选修哪门课程，所有在线活动都会对学生的感官系统提出相同的认知要求。
研究论文 最优混合可再生能源系统
本文对加纳某特定地区的两种混合可再生能源供应 (HRES) 进行了技术经济比较，并提出了成本、发电能力和排放方面的最佳解决方案。本文考虑的两种 HRES 分别是风能/氢能/燃料电池和风能/电池存储。这项研究的必要性源于分散网络中混合可再生能源供应的兴起和扩张。人们似乎已经准备好接受这些新技术，但对于选定的地点来说，带来最佳效益的最佳组合并不明显，需要对其技术和经济模型有深入的技术知识。在该方法中，首先建立了各种可再生能源发电的分析模型，并收集了加纳多德科佩城乡社区的数据来测试这些模型。使用 HOMER 软件根据相同的负载曲线设计了两个混合系统，并对结果进行了比较。事实证明，在 25 年的项目生命周期内，HRES 1（风能/氢能/燃料电池）的净现值 (NPC) 和平准化电力成本 (COE) 最低。与 HRES 1 相比，HRES 2（风能/电池存储）的能源储备量巨大，大约高出 270%。此外，就排放而言，HRES 2 比 HRES 1 更环保。尽管电池存储似乎比氢燃料电池技术更具成本效益，但后者在系统容量和排放方面表现出一些优点，随着世界开始研究更可持续的能源存储系统，这些优点值得更多关注。
在MCC
关键任务交流（MCC）是5G中的主要目标之一，它可以利用多个设备对设备（D2D）连接来增强关键任务交流的可靠性。在MCC中，D2D用户可以重复使用没有基站（BS）的蜂窝用户的非正交无线资源。同时，D2D用户将对蜂窝用户产生共同通道干扰，因此会影响其服务质量（QoS）。为了全面改善用户体验，我们提出了一种新颖的方法，该方法涵盖了资源分配和功率控制以及深度加强学习（DRL）。在本文中，精心设计了多个程序，以帮助制定我们的建议。作为起动器，将建模具有多个D2D对和蜂窝用户的场景；然后分析与资源分配和权力控制有关的问题，以及我们优化目标的制定；最后，将创建基于频谱分配策略的DRL方法，这可以确保D2D用户获得足够的QoS改进资源。使用提供的资源数据，D2D用户通过与周围环境进行交互来捕获的资源数据可以帮助D2D用户自主选择可用的通道和功率，以最大程度地提高系统容量和频谱效率，同时最大程度地减少对蜂窝用户的干扰。实验结果表明，我们的学习方法表现良好，可显着改善资源分配和功率控制。©2020作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
应用能源 - IRIS Re.Public@polimi.it
能源社区正成为脱碳进程中的关键主题，因为它们可以同时保证经济、环境和社会效益。本文开发了一种实施线性自下而上优化模型的综合方法，以解决能源社区的这些方面：（i）调度和最佳技术组合的定义；（ii）需求侧管理的作用评估；（iii）定义一种原创且公平的方法来在参与者之间分配利益，并定义一个公平指数来比较不同的商业模式。通过实施意大利监管框架定义和成本，将开发的方法应用于一个说明性案例研究。结果突出了需求侧管理和能源社区的能源社区组成如何影响整体投资：一个具有异质组成且具有 20% 灵活负载的案例研究表明，与没有需求侧管理的情况相比，光伏容量减少了 13%，存储系统容量减少了 93%。更同质化案例研究的可再生能源消耗量减少了约 20% - 33%，账单节省了约 30%。这些结果也影响了每个参与者的贡献，这为引入公平分配方法奠定了基础。从而导致利益分配不同且更合理，以保证每个人都获得最公平的经济回报。此外，还引入了公平指数来评估其他商业模式在公平分配方面的一致性。
库克群岛：可再生能源行业项目
2. 亚洲开发银行 (ADB) 正在通过库克群岛可再生能源部门项目 (CIRESP)（以下简称“项目”）支持库克群岛政府实施 CIREC，该项目旨在为私人和商业消费者提供安全、可持续和环保的电力来源。该项目由亚洲开发银行、欧盟 (EU)、全球环境基金 (GEF)、太平洋环境共同体 (PEC)、绿色气候基金 (GCF) 和库克群岛政府 (GCI) 共同资助。 3. 该项目分为两个阶段。第一阶段将包括阿蒂乌、米蒂亚罗、毛克和曼加亚的子项目。该项目将建设四个太阳能光伏发电系统，总装机容量约为 1.2 兆瓦。子项目还将安装先进的二次电池存储和控制系统（所有四个岛屿）、新的柴油备用发电机（毛克和米蒂亚罗）和新发电站（毛克和米蒂亚罗），并将修复米蒂亚罗、毛克和曼加亚的配电网络。表 1 提供了第一阶段各岛屿上设计、招标和竣工的光伏和电池储能系统容量的摘要，而艾图塔基（第二阶段）现已完工。表 1：设计、招标和竣工的光伏和电池储能系统容量摘要
考虑风能不确定性的压缩空气储能容量配置及经济性评估
摘要：风能的随机性是造成风电场能量利用率低的重要原因，采用压缩空气储能系统（CAES）可以在提高风能利用率的同时降低风力发电的随机性。然而CAES系统容量配置不合理，导致资金投入高、回收期长。为提高储能的经济效益，本文研究风能不确定条件下压缩空气储能系统的容量配置。首先利用历史数据获取风电发电的典型小时功率分布，考虑用户负荷需求、电网分时电价、系统投资成本、缺电成本、售电收益等因素。然后以CAES系统充放电功率和储气容量为约束，以投资回报率最大和储气罐容积最小为目标，建立模型，采用NSGA-II和TOPSIS优选方法对问题进行求解。最后利用该模型对某电力运行案例进行优化，结果表明：在某工厂每小时负荷用电需求为3.2 MW的情况下，风电场每天需维持4台风电机组运行，采用额定功率1 MW、额定容量7 MW的压缩空气储能系统可保证最佳项目效益，在此模式下每年可减少弃风电量1.24×10 3 MWh，运行周期内通过增加储能可减少2.6×10 4 kg碳排放，投资回收期仅为4.8年。
大规模分布式能源电网整合的可扩展预测控制与优化：预印本
摘要 — 将大量分布式能源 (DER) 整合到电网中需要一种可扩展的电力平衡方法。我们将电力平衡问题表述为一个前瞻优化问题，由基于模型预测控制 (MPC) 框架的配电系统聚合器按顺序解决。解决大规模前瞻控制问题需要正确配置控制步骤。在本文中，为了解决大规模控制问题，我们提出了一种可变的时间粒度，其中靠近当前控制步骤的控制时间步骤具有更精细的分辨率。聚合器目标包括最大化电力生产收入并最小化电力购买费用、可再生能源削减以及能源存储和电动汽车 (EV) 充电站的里程成本，同时满足系统容量和运营约束。控制问题被表述为混合整数线性规划 (MILP)，并使用 XpressMP 求解器进行求解。我们进行了模拟，考虑了由 2507 个设备（可控 DER）组成的大型配电网络的铜板表示，包括可削减的光伏 (PV)、储能电池、电动汽车充电站以及带有供暖、通风和空调装置 (HVAC) 的建筑物。我们展示了所提出的方法在交互式管理 DER 以实现最大能源交易利润和本地供需电力平衡方面的有效性。最后，我们证明了所提出的方法在计算时间方面优于其他基准控制器，同时不影响运行性能。索引术语 — 配电系统、DER、电网整合、电力市场、模型预测控制、电力平衡。