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World File Search System能源管理
大动力机器人群的低功率能源管理模块
摘要 - 该论文提出了一种为低功率大动力的机器人群设计的能源管理模型（EMM），除了传统的充电方法外，还从环境中收集能量。EMM旨在与调度体系结构合作，该架构可以协调整个动力的群体机器人（APSR）的任务。此模块可以帮助调度程序对机器人的储能和消耗更加灵活地控制。所提出的EMM的关键功能包括对能级的实时监控，低功率的可安排空闲模式，监视有效的能量收集机制，死电器机器人恢复以及提供机器人的硬重置能力。该模块为机器人提供了额外的低功率无线连接。与EMM合作，调度程序可以管理整个群体上的能源消耗，并防止单个机器人以空闲模式，死电池模式和故障耗尽其能量储备。为了验证EMM的有效性，实验在模拟和现实世界环境中都进行了进行，使任务耐力，任务完成率和整体群体绩效的改善进行了改善。结果表明，与基线方法相比，EMM有效地延长了任务持续时间并提高了操作效率。索引术语 - 能源管理模块，机器人群，能量感知调度，机器人恢复
喀拉拉邦能源管理中心
由于担心气候变化和全球变暖，世界各国都在向清洁能源转型。2015 年《巴黎协定》和 2021 年《联合国气候变化框架公约》第 26 次缔约国会议旨在限制全球变暖，并在 2050 年前实现“净零”排放。印度已设定 500 吉瓦可再生能源的目标，并计划到 2030 年实现 50% 的能源容量来自非化石燃料。电力部已要求配电公司在 2030 财年之前从可再生能源中采购 43.33% 的能源。喀拉拉邦也在朝着可持续能源转型迈进，与其国家自主贡献 (NDC) 目标保持一致，并设定了自己的 3000 兆瓦目标。该州的目标是到 2030 年将排放强度相对于其经济产出减少 45%，到 2040 年实现电力装机容量自给自足，到 2050 年实现净零碳排放。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HEC）的数据[4]的CO 2排放和成本的能量减少的重要性。图给出了英国（英国）大学管理的全面问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。响应由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源有关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法，考虑了其部署，准确性，成本和效率，例如现代建筑物（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
约翰逊城能源管理局会议纪要 D/B/A BRIGHTRIDGE 2023 年 2 月 21 日 出席者：Gary Mabrey Jenny Brock James Haselsteiner Ronald Hite
约翰逊城能源管理局会议记录 D/B/A BRIGHTRIDGE 2023 年 2 月 21 日 出席者： Gary Mabrey Jenny Brock James Haselsteiner Ronald Hite Kenneth Huffine BJ King James Smith Robert Thomas Jeffrey R. Dykes，首席执行官 Brian Bolling，CPA，首席财务官兼首席客户官 Connie Crouch，首席员工关系官 Mark Eades，首席工程和设施官 Eric Egan，首席数据官 Stacy Evans，首席宽带和技术官 Donnie Hall，安全与安保经理 Rodney Metcalf，首席运营官 Tiphanie Watson；客户支持经理 Tim Whaley、公共和政府事务总监 Stephen M. Darden、Hunter Smith Davis, LLP 缺席：Hal Knight Bonnie Donnolly、首席开发和市场战略官 Brian Ellis、服务部经理 David Spinnato、实体工厂/仓库经理 Melissa Taylor、会计经理 主席 Gary Mabrey 宣布会议开始。在 Smith 先生的提议下，Haselsteiner 先生附议，董事会投票决定将采购订单 7473 纳入同意议程。TVA 客户关系经理 Chris Quillen 先生介绍了 2022 年 12 月 23 日发生的冬季风暴 Elliott 事件的最新情况
能源管理政策和设计基本声明
目录 1.0 简介 1.1 气候行动计划。 1.2 目标。 1.3 法律和其他要求。 1.4 实现碳减排目标和能源使用概况。 1.5 范围。 1.6 节能项目管理。 1.7 L 部分合规性。 1.8 节能设计 (EED)（新建筑）。 1.9 能量平衡研究 (EBS)（现有建筑）。 1.10 外部条件。 1.11 内部舒适条件。 1.12 热舒适度。 1.13 噪音标准。 2.0 关键节能设计和设备概念。 2.1 近零能耗建筑 (NEZB)。 2.2 被动能源措施。 3.0 设计评审议程清单 3.1 供热系统策略 3.2 生活热水服务 3.3 通风系统 3.4 冷却系统 3.5 照明装置 3.6 水系统 3.7 建筑/能源管理系统、控制和计量 3.8 建筑信息模型和 CFD 设计。 3.9 通风/HVAC/冷却 3.10 冷水机组/分体式 DX 空调系统 3.11 建筑管理软件 (BMS) 系统。 3.12 LPHW/HPHW 4.0 建筑元素 4.1 窗户 4.2 墙壁 4.3 屋顶 4.4 地板 4.5 隔热 4.6 玻璃 4.7 材料 5.0 水/节水 6.0 实验室设备和调试 7.0 电气工程 8.0 照明安装 8.1 翻新照明项目的验证。 8.2 室内照明安装 8.2.1 我需要多少照明？ 8.2.2 建筑物本身如何影响照明 8.2.3 自然光水平 8.2.4 室内设计 8.2.5 工作条件 8.2.6 日光
AJAX能源管理策略2024-2029
阿贾克斯（Ajax）镇（城镇）拥有48多个市政拥有的建筑物，包括行政大楼，社区中心，图书馆，娱乐场所和消防局，这些建筑物消耗了大量能源，可为当前不断增长的135,360多人提供服务。为了减轻与日常运营相关的碳排放，该镇已采取了多项节能措施，成为可持续性的领导者，包括在能源和环境设计（LEED）认证的建筑物中建立五个领导力，能源节约建筑，实施节能计划，宣布气候变化紧急情况，并致力于从其公司运营中从2050年以2050年的零件进行净额。根据安大略省更广泛的公共部门法规，2019年的能源和保护需求管理计划（O.Reg。507/18），成功地实施了与2019年相比，在2023年成功地节省了17.7％的能源节省，而温室气体（GHG）排放减少了513吨CO2E（二氧化碳同等）。AJAX能源管理策略2024 - 2029（策略），根据更新的法规（oreg。25/23），可作为该镇2019年能源保护和需求管理计划的更新。该策略将在2024年更新，以确定与资产管理计划保持一致的零碳和低碳能产生解决方案，以便到2050年实现净零温室气体。
使用机器学习的智能能源管理系统
全世界应对能源需求增加和迫切需要解决环境问题的双重挑战，智能能源管理系统（SEMS）的发展已成为关键解决方案。这些系统旨在智能控制和优化能源，以确保以最有效和可持续的方式生成，分发和消耗能源。这种转换的核心是机器学习（ML），这是一种强大的工具，它使SEM可以做出数据驱动的决策，预测能源需求并实时响应变化的条件。ML在SEMS中的关键应用之一是需求预测。ML算法分析了大量的历史能源消耗数据，天气模式和实时信息，以精确的准确性预测未来的能源需求。此功能使公用事业和能源提供商可以动态调整其产生和分发策略，从而减少能源浪费和运营成本。
可再生能源一体化可持续管理中基于模糊逻辑的能源管理
摘要。本研究提出了一种基于模糊逻辑的新型能源管理模型，旨在优化可再生能源与智能电网的结合。该研究使用模拟数据来评估该模型在重要指标方面的表现，结果显示可再生能源消耗、电网稳定性、能源存储可靠性和系统整体效率均有显著改善。模糊逻辑控制器根据当前输入调整能源分配，使可再生能源使用率显著提高 20%。适应能力对于应对太阳能、风能和生物质能固有波动至关重要。该方法大大提高了电网稳定性，电网频率变化减少了 15%，凸显了其在确保更规范、更稳定的电力供应方面的有效性。此外，能源存储系统的可靠性在充电状态下显著提高了 25%，表明充电和放电循环最佳。这种可靠性的提高增强了电力系统在高需求和变化时期的能源供应稳定性。与传统管理系统相比，基于模糊逻辑的能源管理模型使整个系统效率显著提高 22%。该指标涵盖了该模型对可再生能源使用、电网稳定性和储能优化的综合影响。与传统控制策略（如比例积分微分控制器）进行的比较分析一致证明了模糊逻辑方法的优越性。这种方法使电网频率偏差减少 10%，储能充电状态提高 15%，整个系统效率提高 12%。敏感性分析突出了模糊逻辑控制器的弹性，因为即使参数变化很大，它也能表现出一致的性能。通过使用验证，进一步证实了该模型的实际实用性和对道德原则的遵守
光伏多模式监控和能源管理
摘要。光伏发电系统与可变需求的整合可能会导致配电网不稳定，这是由于功率波动和反应物增加造成的，尤其是在工业部门。为此，光伏装置配备了本地存储系统，最终吸收功率波动并提高安装性能。然而，在此过程中，储能可以提供的其他功能被忽略了。因此，本研究提供了一种多模式能源监控和管理模型，该模型通过储能系统的最佳运行实现电压调节、频率调节和无功功率补偿。为此，开发了一种平滑控制算法，该算法与公共连接点的电网参数相互作用，还允许根据工业需求曲线补偿无功功率。该策略使用能源消耗前的历史需求数据的长短期记忆神经网络，RMSE 相对较低，为 1.2e-09。结果之前已在开发环境中使用实时 OPAL-RT 模拟器进行了验证，并在昆卡大学的电气微电网实验室进行了测试。这种配置允许建立需求预测模型，从而改善日常能源生产的监督、自动化和分析。提供并分析了一系列结果，表明新工具可以利用多模式功能，实现最佳电压调节，并通过将总谐波失真 THD (V) 和 THD (I) 指数分别降低 0.5% 和 2% 来提高电能质量。
关于我们 - AFRY 能源管理咨询
我们是一支由 400 多名能源专家组成的专业团队，为客户提供能源转型各个领域的咨询服务。从火力发电到海上风电，从交易到可持续发展，从企业战略到组织和数字化转型，我们的使命是加速向可持续社会的转型。