SEA 对新劳动法要求的增量成本的估计并非通过州数据库得出。SEA 的估计基于从市场参与者获得的数据以及利用国家可再生能源实验室 (NREL) 专家进行的研究进行的分析。SEA 推导 30 美元/千瓦直流增量值(和相关引用)的方法在 SEA 的修订直接证词第 19-20 页中有描述。1-3. 参考 SEA 驳回了 RI Energy 的建议,即小型太阳能 I 和 II 预期劳动力成本应基于最低四分位数或最低和中位数成本的平均值,而不是 SEA 提议的中位数成本,请:a. 指出 RI Energy 使用最低和中位数平均值的提议是否“与市场现实不符”;如果是,请提供 SEA 所依赖的证据;并且如第 19-20 页所示。 23 SEA 附表 5,RI Energy 关于成本四分位数的评论适用于 SEA 通过州数据库得出的计算安装成本输入,而不是适用于 SEA 计算的新劳动法要求的增量成本。
的方法,以确定来自单个原子计数中3D体积的多晶材料中溶质分离的Gibbs三重连接过量(γTJ)。一种方法基于累积分析,而另外两种方法则使用溶质原子的径向整合。这些方法已被证明并在模拟模型体积上进行了比较,其中包括三个晶界在三连接处连接,并具有吉布斯晶界和三连接过量的设置值。一种实验技术,可提供3D体积的单个原子检测和接近原子量表的空间分辨率是原子探针断层扫描。cosi 2薄膜的原子探针断层扫描量已获得三个晶界和三连接。Ti分离是在晶界和三连接处定性发现的。在所研究的COSI 2三重连接处的Ti过量的定量揭示了三种引入的方法阳性吉布斯三重连接过量值。它表明COSI 2三重连接处有过量的Ti,并为其量化提供了机会。
通过对预碳化间苯二酚-甲醛球进行化学活化,合成了具有高度堆积六边形排列的多孔碳微球和 S/微球碳复合材料。硫代硫酸钠用作无害的活化剂、S 掺杂剂和硫前体。多孔微球具有较大的表面积(2060-2340 m 2 g -1 )和足够的微中孔率。它们还具有大量的硫杂原子(5-7 %)和高电子电导率(2.3-3.1 S cm -1 )。微球的紧密组织和适当的孔隙率使其在水性和有机电解质中工作的超级电容器中使用时能够实现具有竞争力的体积电容值(分别为 130 和 64 F cm -3 ),同时保持良好的倍率性能。此外,硫含量超过80%的硫/球形碳复合材料被测试用作锂硫电池正极材料,显示出高的硫利用率、大的体积容量值(768mAh cm -3 )和稳定的长期循环性能(每次循环的容量损失为0.086%)。
由于缺乏明确的商业模式,使用现有存储技术(如抽水蓄能 (PHS))的新项目面临不确定性。市场机制通常倾向于将存储和发电机嵌入拥有多项资产的运营商的中央管理中,例如法国电力公司 (EdF)。通过回溯法,本研究描述了存储在电力市场中的作用,以及在 EdF 治理组合的垂直整合中的作用。动态算法模拟了两种不同存储策略(每日和每周)下的每小时运行,并将结果与 2015-2019 年期间的实际模式进行了比较。这揭示了由于低价差导致的价格套利以及错失的市场机会,独立参与者的资金损失。这表明,存储的经济性不仅由现货价格驱动,还由其他服务驱动,例如支持核电的能源块供应。微分学用于估计整合存储持续时间及其季节性的流量值。这些发现进一步支持了法国监管机构尽管缺乏盈利能力,仍通过与新竞争对手签订容量-能源混合合同来取代现有的政府-行业结构,安装新的 PHS。
9在完成所有适用的互连研究和确定网络升级后,通常会通过执行互连服务协议(ISA)来授予初始CIR,这是确保在高峰时段提供发电资源的必要条件。CIR。请参阅PJM手册21,确定生成能力的规则和程序,§1.1.7。10在PJM中,间歇性资源的容量因子的确定是基于历史工作数据和/或类平均容量因素(CACF)。由PJM定义为具有三个或更长时间的历史运营数据的资源的成熟资源的容量因素,可以通过计算交付年份前三个夏季的单年容量因素的平均值来确定。CACF仅用于计算未成熟的间歇性能资源的容量值。PJM根据对类似单元和/或工程研究的操作数据进行审查,定期更新CACFS,以将来安装。请参阅PJM手册21,附录B。11参见“班级平均容量因素风和太阳资源”,PJM,2017年6月1日。
摘要 - 实施具有新兴记忆(例如电阻随机访问记忆(RRAM))的系统设计的系统是减少人工智能能源消耗的重要铅。为了在此类系统中实现最大的能量效率,应尽可能紧密地集成逻辑和内存。在这项工作中,我们关注三元神经网络的情况,其中突触权重假设三元值。我们提出了一种使用预感的两种晶体管/两抗记忆体系结构,其中可以在单个感觉操作中提取重量值。基于对具有这种感觉放大器的杂交130 nm CMOS/RRAM芯片的实验测量,我们表明该技术在低供应电压下特别适合,并且对于处理,电压和温度变化具有弹性。我们表征了方案中的位错误率。我们基于CIFAR-10图像识别任务的神经网络模拟显示,三元神经网络的使用显着提高了神经网络的性能,而对于二进制二进制,这通常是推理硬件而言是优先的。我们最终证明了神经网络对我们方案中观察到的位误差的类型免疫,因此可以在没有误差校正的情况下使用。
摘要:随着航空中的发展技术,向更多电气系统的过渡日益增加。因此,对电池开发的研究加速了。如今,由于其能量重量比,锂离子(锂离子)电池更为广泛,例如与其他电池技术相比,不工作时的自我释放率较低。电池将储存的化学能转换为电能,并且由于化学反应而释放了热量。释放的热量会对电池的寿命产生负面影响,充电/放电时间和电池输出电压。必须正确建模电池以查看这些负面影响并及时干预。以这种方式,电池中可能发生的负面情况可以在正确的时间进行干预,而不会发生任何事件。在这项研究中,无人机(UAV)由锂离子电池提供动力。使用电气等效电路在MATLAB/SIMULINK环境中进行模拟。考虑到温度,充电状态(SOC),细胞动力学和操作功能,创建了一个详细的模型。要估计电池的健康状态(SOH),必须知道电阻值。借助仿真模型获得了锂离子电池等效电路中的电阻和容量值。因此,可以通过获得的结果准确预测锂离子电池的SOH。关键词:锂离子,无人机,电池模型,仿真。
摘要:较长连贯性时间T M的分子自旋量值的选择是实现基于分子的量子技术的核心任务。即使可以通过有效的合成策略和临时的实验测量程序来实现足够的长时间,但仍需要彻底研究和理解导致连贯性丧失的许多因素。振动特性和氢的核自旋是其中两个。前者起着至关重要的作用,但是旨在研究其对分子络合物的自旋动力学的影响(例如基准苯甲烷氨酸(PC))的详细理论研究仍然缺失,而后者的效果则应详细检查,以详细研究这种化合物的类别。在这项工作中,我们采用了一种合并的理论和实验方法来研究经典[Cu(PC)]的松弛特性和基于配体Tetrakis(thiadiaszole)卟啉(H 2 TTDPZ)的Cu II复合物,由无氢分子结构表征。分子振动的系统计算例证了正常模式对自旋 - 晶格弛豫过程的影响,取决于正常模式的对称性,对T 1提出了不同的贡献。此外,我们观察到可以通过从配体中去除氢来实现可观的T m增强。■简介
摘要:荒漠化防治的实施需要建立在对当前荒漠化状况及其严重程度的认识之上。因此,有必要评估基于逻辑、活动原则和理论基础的沙漠区域管理分区方法。为此,在两个人文和自然区域确定了 30 个有用的荒漠化指标。使用德尔菲法确定了指标之间的相对重要性以及每个指标在每个工作单元中的重要性。使用模糊多属性决策 (FMADM) 方法框架中的 Bonissone 方法组合指标并确定每个工作单元的荒漠化强度。然后,使用 Chen 和 Wang 方法将数据转换为模糊层,并对数据进行模糊分析。最后,将模糊数据改为非模糊,并估算荒漠化强度。结果表明,9.35% 的研究区域处于非常高的荒漠化强度级别,9.36% 的区域处于相对较高级别。研究区沙漠化程度以中等强度(50.64%)和中等强度(29.45%)最为显著,各组分沙漠化程度定量值为0.083,相对较高,表明模糊逻辑在沙漠化强度评估中的应用十分高效、简便。
低频电准静态场或阻容电路模拟(例如高压应用)在学术界和工业界已经很成熟 [1]–[8]。底层场近似忽略了电感效应,因此允许仅基于标量值电势的简化公式。但是,如果耦合电容、电感和电阻现象相关,则需要经典的麦克斯韦公式,或者——如果波的传播可以忽略不计——结合了电准静态和磁准静态情况的达尔文型混合公式,例如,参见 [9] 及其参考文献。对于频域中的全波公式,众所周知它们表现出低频不稳定性。问题源于麦克斯韦方程在静态极限下解耦为三个独立的静磁、静电和静态电流问题。具体来说,静磁问题需要测量,这在极限情况下很容易理解,但对于非常小但非零的频率来说,(在数值上)很麻烦。已经提出了几种稳定化公式,例如 Hiptmair [10]、Jochum [11]、Eller [12] 提出的公式,后来 Stysch [13] 和 Zhao [14] 也使用了这些公式。本文研究了与测量无关的电准静态场和电路公式的类似低频不稳定性。该问题最初在 [15]、[16] 中观察到:在静态极限下,电准静态