XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设定值
应用的热工程
集成在辐射地板中时，相变材料（PCM）使系统能够在冬季存储和释放热能，并在夏季有效缓解热量。尽管大量研究检查了PCM的辐射地板的热性能，但大多数作品进行了数值分析。只有少数研究实验研究了PCM集成的辐射地板，并且仅限于实验室设置。此外，几乎所有的作品都专注于空间加热。在H2020欧洲项目思想中的大规模研究了通过PCMS增强的辐射地板。该系统由两种类型的PCM组成，一种用于加热，一种用于冷却，安装在配备现有空气处理单元（AHU）的建筑演示器中。数据显示，在夏季，热量在白天被PCM吸收。热量，以将室内温度保持在接近设定点附近。在冬季，与唯一的AHU相比，与AHU集成的辐射地板可实现13％的能源节省。PCM热存储允许将设定值温度从9小时保持20°C的设定温度，直到关闭系统后的近30小时。
风电与储能系统容量优化配置...
随着风电大规模接入电力系统，系统频率稳定性问题凸显，电池储能系统以其快速响应能力被视为提高系统调频性能的关键解决方案。此外，风储联合调频系统建设已发展多年，其中风储系统的容量优化配置越来越受到重视。但现有的容量配置大多忽略了风电机组参与一次调频引起的二次频率跌落，值得进一步研究。本文从SFD角度研究风储联合调频系统的最优容量，基于风储联合调频模型，推导了考虑SFD的两级系统频率响应时域表达式。接下来考虑风储联合调频的技术经济特点，以两阶段最大频率偏差之和及储能成本最小为目标，建立储能容量配置优化模型。采用多目标群体算法（MSSA）对优化模型进行求解，得到风储联合调频参数设定值及最优储能容量。在MATLAB中验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，所提模型能有效改善系统调频效果，保证容量优化配置，具有较好的经济性。
百叶窗对日光光电控制的影响...
摘要 我们研究了百叶窗（一种常见但光学复杂的开窗系统）如何导致日光照明控制系统的性能不可靠。利用一个全仪表化的全尺寸试验台设施，我们监测了一年中私人办公室中改进的闭环比例光电控制系统的日光照明性能。日光与光电传感器信号的工作平面照度之比以太阳条件和百叶窗角度为特征。该比率的变化会导致实际照度水平周期性不足。安装人员可以使用这种类型的特性来确定在调试期间进行的初始控制调整是否会在大多数日光条件下带来可靠的性能。根据我们对这一具体案例研究的观察，我们谨慎地给出了调试指南。我们量化了该比率变化对控制性能的影响。使用中等增益常数，在一年中的 91% 时间内，监测到的工作平面照度水平不会低于设计设定值的 90%。当出现差异时，日光相关性和测量条件之间的差异是工作平面照度不足的主要原因。此性能不适用于市售的闭环比例系统，因为 1) 典型系统很少在安装时正确调试
EQ27923 (ARC22).indd
摘要 随着全球范围内越来越多地采用风能和太阳能等可再生能源，电网面临着可再生能源生产固有变化带来的挑战。能源灵活性是解决这种可变生产整体解决方案的重要组成部分。建筑物是全球最大的能源消耗者。然而，它们也有能力变得灵活。本文研究了符合迪拜建筑规范的典型热性能的建筑区域的潜在能源灵活性，该建筑区域的主要能源负荷是制冷。冷却负荷通过迪拜典型的对流空调系统提供，控制策略基于区域空气温度设定值。调节区域空气温度会导致冷却负荷发生显著变化，从而通过建筑物热质量提供一定量的能源灵活性，然后可用于转移和减少峰值需求。我们利用两个能源灵活性指标，即可用结构能量存储容量 (C ADR) 和存储效率 (η ADR)，评估了三种策略对热区的影响。我们发现，在 7 月的典型一天中，所分析区域可以达到高达 570 Wh/m 2 的灵活性，并实现长达 3 小时的负载转移，具体取决于所采用的策略。关键词：对流冷却、需求响应、能源灵活性、电网互动、峰值需求、热质量。
基于改进虚拟同步发电机的风储微电网稳定控制策略
摘要：在高比例可再生能源并网系统中，传统的虚拟同步发电机（VSG）控制面临诸多挑战，特别是在电网电压跌落时难以保持同步，这可能导致电流过载和设备断线，影响系统的安全性和可靠性，同时限制系统的动态无功支撑能力。针对这一问题，本研究设计了一种直流侧接入电池储能装置的风光互补发电系统，并提出了一种基于改进型VSG的并网逆变器低电压穿越（LVRT）控制策略。该控制策略采用虚拟阻抗与矢量限流相结合的综合限流技术，通过调节无功功率设定值来保证VSG在对称故障期间表现出良好的动态功率支撑特性，同时保持VSG自身的同步和功角稳定性，实现LVRT的目标。仿真结果表明，提出的控制策略能够有效抑制可再生能源出力波动（与传统策略相比波动幅度降低约30%），保证电网侧故障时可再生能源和VSG安全可靠运行，同时提供给定无功功率支撑和稳定的电网电压控制（电压跌落降低约20%），显著提升风光储混合发电系统的低电压穿越能力。
来自波浪的能量：在直流母线电气架构中将 HESS 集成到波浪能转换器，以提高电网电能质量
摘要：环境保护的需求推动了可再生能源的大规模引入。尽管风能和太阳能是目前最成熟的发电技术，但波浪能每年仍有巨大的能源潜力尚未开发。事实上，目前还没有开发出用于波浪能转换的领先设备。因此，未来波浪能的开发将与特定的配电和输电基础设施密切相关，由于波浪能的随机性，这些基础设施必须满足高要求才能保证电网的安全性和稳定性。为此，本文介绍了一种基于公共直流母线拓扑的电气架构模型，其中包括由锂离子电池和飞轮与波浪能转换器耦合组成的混合储能系统 (HESS)。具体来说，这项研究工作旨在研究在特定的压力生产条件下，HESS 在公共耦合点 (PCC) 引入的电压和电流波形频率以及瞬态行为方面的有益影响。具体而言，在定义的模拟场景中，结果表明，PCC 处的电压波频率峰值降低了 64% 至 80%，与没有存储的情况下相比，HESS 的稳定速度更快，在更短的时间内（-10% 至 -42%）达到设定值（50 Hz）。因此，在波浪能转换器中集成 HESS 可以大大减少与间歇性和波动性波浪生产有关的主电网安全性和稳定性问题，从而显著提高对可再生能源电力预期增长份额的容忍度。
AI-7250 此表是关键操作的摘要，
显示项目 内容 初始值 设定值 上位：第 1 显示 下位：第 2 显示 PV SP（目标值） SP 限值下限～上限 0 SP LSP 1（显示示例） LSP 组号 1～LSP 使用的组数（最多 8 个） 1 LSP（第 1 位 = 最右边的位） ST. 1-（显示示例） 步骤运行剩余时间 无法设定 - 步骤号 步骤号表示是上升斜坡、下降斜坡还是保温。 PV MV（操作量） -10.0 至 +110.0% - MV 可在 MANUAL 模式下设定（数字闪烁） HEAt 加热 MV（操作量） 无法设定 - 数字 -10.0 至 +110.0% COOL 冷却 MV（操作量） - 数字 Fb MFB（电机开度反馈值） 无法设定 - 数字t1. --（显示示例） 定时器剩余时间 2 同定时器剩余时间 1 -- 数值 E 1 内部事件 1 主设定 -1999 至 +9999U 或 0 至 9999U 0 数值 E 1. Sb 内部事件 1 子设定 数值 t 1. --（显示示例） 定时器剩余时间 1 无法设定 -- 数值 第 1 显示 表示显示 ON 延迟还是 OFF 延迟 E2 内部事件 2 主设定 同内部事件 1 主设定 0 数值 E2. Sb 内部事件 2 子设定 同内部事件 1 子设定 0 数值 t2. --（显示示例） 定时器剩余时间 2 同定时器剩余时间 1 -- 数值E3 内部事件 3 主设定 同内部事件 1 主设定 0 数值 E3. Sb 内部事件 3 子设定 同内部事件 1 子设定 0 数值 t3. -- (显示示例) 定时器剩余时间 3 同定时器剩余时间 1 - 数值
仪器和观测方法报告第 19 号
l.Ø 简介 1.1 如果被问到“外面天气怎么样？”，大多数人可能会回答“多云，温暖，有些微风。”。在同样的情况下，天气观察员会回答“2Ø SCT M9Ø OVC 6K l73/75/68/3ØlØ/ØØ4”。尽管（故意的）这两条消息包含的字符数大致相同，但观察员的回复显然包含更具体和详细的信息。他的感官通过许多传感器得到增强，在这个例子中，这些传感器必须包括云高计、气压计、温度计、湿度计、风速计和风向标。此外，他还接受过仔细的培训，能够观察能见度并识别能见度障碍物，使用表格计算海平面气压和高度计设定值，以及正确编码和格式化消息。虽然没有明确说明，但他在控制消息中数据的质量方面也运用了相当多的判断力。例如，在此消息中，温度超过露点，风向在 ØØ 到 36 的范围内，海平面和高度计设定压力兼容，并且没有传感器被识别为有缺陷，这会导致消息元素丢失。1.2 这位观察员并不是唯一的。世界各地成千上万的观察员经常以标准格式进行频繁观察，以交换通过统一观察技术获得的高质量信息。为了实现这一目标，多年来投入了大量资源来标准化内容、质量和格式。随着我们向自动化大气观测迈进，我们面临着需要保留许多已经标准化的内容，并设计出使用现代数据处理设备完成人类观察员功能的方法。1.3 毫不奇怪，许多现有技术和标准化手动技术都可以被自动气象站利用。这些包括许多传感器、用于导出消息元素的标准计算以及消息格式本身。这并不是说自动化的适应总是微不足道的。并非所有传感器都可以轻松地与自动化设备交互。必须恢复或发现目前体现在表格中的计算的解析表达式。消息编码规则必须用计算机语言表达，其精确度、完整性和明确性是为人类观察员准备的自然语言指令所不要求的。其中包括数据质量控制和统计数据提取。1.4 另一方面，自动化需要量化人类执行的功能，而这些功能尚未建立标准。让观察员报告平均温度和每日最高和最低温度很容易，但要指示计算机完成同样的任务，则需要更多的细节和精度。此外，某些人类功能无法使用当前或可预见的技术实现自动化。观察云类型是一个显而易见的