变电站下游和少数双向电力流的集成控制。可见性和控制的提高可以改善态势感知和电网运行,从而有可能提高服务(即能源、容量、辅助)的可负担性。随着越来越多的低成本风能和太阳能加入电网,以及一些基载电厂的退役,可变发电的相对水平上升。再加上更多低成本存储的增加和能源效率进步带来的电力增长抵消,正在改变许多电网运营区域所需的能源、容量和辅助服务的平衡,从而影响能源系统未来的可负担性、可靠性和弹性。• 增加基于电力电子的管理和控制:家庭、企业和公用事业公司不断在电网上安装新设备(例如电动汽车充电器、屋顶太阳能、储能和智能家电)。随着这些新设备的数量增加到数百万,需要新的解决方案和功能来优化配电系统管理。处理与大量设备之间的通信以及由此产生的大数据的能力也成为管理电网的挑战。在最佳系统中,大容量电力和配电系统之间将有可靠的通信和可视性,以保持整体电网平衡并最大限度地提高资产利用率;因此,配电和大容量电力系统之间的无缝电力流、通信和数据管理将为运营决策创造更多实时选项,既有利于客户偏好,也有利于电网稳定。配电和大容量电力系统两侧的众多设备以及新的太阳能和风力发电厂将通过电力电子设备进行交互,这可以提高稳定性并在设备和子系统之间提供可控的接口,但通过加快或减慢同步发电设备的速度来管理电力流或抑制不稳定性是不够的;因此,需要开发用于高渗透率电力电子设备的控制和集成策略。• 能源系统混合:HES 中未知的相互依赖性(电网、电气化交通和燃料等领域交叉的系统)对电网提出了挑战。在这些系统中,技术、发电类型和控制策略的混合增加了集成的复杂性。HES 既可以作为新发电和存储的有意集成,也可以通过结合新控制架构中的单个技术(例如微电网)而存在。为了降低混合风险,我们需要研究电能到 X(其中 X = 分子、氢、热等)、可控负载(例如电动汽车、建筑物和工业负载)和多时间尺度控制策略。通过在集成和规划阶段将大规模发电、存储、高级控制和网络安全的交互纳入 HES,可以管理相互依赖的挑战。• 网络安全控制策略:随着单一大型发电机被数百万个分布式风力发电厂、光伏 (PV) 系统和存储系统所取代,并且随着家庭、商业建筑和工业设施开始通过削减、转移和调节负载来管理 DER,对脆弱的通信和控制系统的依赖正在增加。整个大型电力系统和电网边缘的分散通信和控制系统比当前的分层系统存在更多漏洞;但是,这些系统的本地传感和控制的大幅增加可以实现对网络或物理攻击的自动识别和响应
• 在“综合能源系统高级研究”(ARIES)计划下,将在 NREL 的 Flatirons 园区设计和调试氢系统功能,包括兆瓦级电解器、存储系统和兆瓦级燃料电池发电机 • 该氢基础设施将支持 H2@Scale 目标,使综合系统研发能够研究氢能系统的扩展科学 • 该系统设计灵活,可提供试验平台来展示系统集成、电网服务、能源存储、直接可再生氢生产和创新的最终用途应用(例如高清运输、天然气混合等)
Schumpeter(1912)辩论说:“金融中介有助于重新定义资本分配来支持技术创新,通过确定和协助这些企业家进行有利可图的项目,从而影响经济发展。” “金融镇压限制了金融中介机构和金融自由化的作用,加剧了金融中介机构对经济发展的影响”(Goldsmith,1969; Gurley and Shaw 1955,1955,1973; McKinnon,1973)。Stiglitz和Weiss(1981)解释了金融中介机构在进行信用筛查以开发低风险投资项目的信贷分配方面所扮演的角色。Diamond(1984,1996)和Williamson(1986a,1986b,1987)认可金融中间的理论:“扩大信用监控的分配给金融中介机构将减少监视信息的成本并解决Incentive问题
电压控制(无负载<1%)•平衡和不平衡的电压故障条件(ZVRT,LVRT和140%HVRT) - 在13.2 kV和34.5 kV和34.5 kV端子上的每个阶段的独立电压控制•响应时间 - 响应时间 - 不到1毫秒,从全电压到零的续航时间,或从Zero sere sere sere sere sere sere serabor in ZERO,或从Zero sere sere serim serim in Zero seremece in Zero serem in Zero serim in Zero serem in ZERO•零件的续航时间•均值为零,或者是零射击的固定•组件•长期对称电压变化(+/- 10%)和电压幅度调制(0-10 Hz) - SSR条件•可编程阻抗(强和弱网格(强和弱),与POI相对应的宽度范围,与250 MVA的短路电压表现出250 MVA)•受控伏特的扭曲量(0-2)逆变器耦合的生成和负载•任何系统的全季度反应能力表征
( 174,451 ) ( 1,785,028 ) 5,157,804 ( 5,168,975 ) 6,556,224 本期间其他综合(损失)收益 ($ 180,586 ) ($ 1,518,143 ) $ 5,058,424 ($ 5,350,764 ) $ 6,845,979 本期间综合收益总额 $ 168,699 $ 6,603,118 $ 15,074,954 $ 4,998,566 $ 20,321,670 归属于母公司所有者的利润 $ 326,181 $ 7,597,454 $ 9,529,665 $ 9,664,753 $ 12,902,085 非控制性权益 $ 23,104 $ 523,807 $ 486,865 $ 684,577 $ 573,606 综合收益(亏损)归属于: 母公司所有者 $ 187,315 $ 6,320,332 $ 13,061,017 $ 5,550,153 $ 17,710,554 非控制性权益 ($ 18,616 ) $ 282,786 $ 2,013,937 ($ 551,587) $ 2,611,116 每股基本收益 6(28) 每股基本收益 $ 0.13 $ 2.92 $ 3.67 $ 3.72 $ 4.97 稀释每股收益 6(28) 稀释收益每股 0.13 美元 2.92 美元 3.66 美元 3.71 美元 4.95 美元
在沿海野生动物形成自然保护区的地方,如巴塔哥尼亚海岸,石油泄漏是最常见的环境破坏源之一。此外,国家水域的秘密渔业活动正在消耗多个物种的食物供应,改变生态平衡。因此,石油泄漏和船只检测是环境和政府当局最需要的实时监测任务之一。在面积超过一百万平方公里的巴塔哥尼亚海上平台,人工辅助监测是不可行的,因此实时遥感技术(例如基于高重访率卫星图像)是唯一可行且经济可行的解决方案。在本文中,我们描述了专门设计用于利用 SAR 图像的系统的理论基础和实施细节
演讲将介绍当今正在讨论的技术,更准确地说,纳米技术和表面状态理解如何允许开发具有高分辨率和灵敏度的新型传感器。演讲还将概述设想用于处理同时连接的传感器群的架构。演讲将评估一些重要问题,如小型化、高集成度、功耗和自主性以及网络安全。在第二部分中,将展示先进微系统在几乎所有工业领域中的目标应用。最后,在第三部分中,将展示除了硬件架构之外,数据处理、存储和可视化将在新兴的物联网中发挥重要作用,从而定义一种称为“信息物理系统”的新系统类别。
图表目录 图 1-1 Reason 的人为错误瑞士奶酪模型 .............................................................. 13 图 1-2: 重复检查的瑞士奶酪模型 .............................................................................. 14 图 2-1:波音 737 价值流 .............................................................................................. 19 图 3-1:不同检查之间的飞机区域映射示例 ......................................................24 图 3-2:随时间推移的摇晃检查细分 ...................................................................... 26 图 3-3:随时间推移的适航性检查细分 ............................................................. 31 图 3-4:返工文档库存和流程图 ............................................................................. 32 图 3-5:摇晃检查库存和流程图 ............................................................................. 33 图 3-6:适航性和中间检查库存和流程图。 33 图 4-1:记录返工的简化反馈回路....................................................................... 37 图 4-2:高质量与低质量数据示例.............................................................................. 39 图 4-3:记录返工的理想时间图表(由图表面积表示)......................................................................................................................... 39 图 4-4:返工记录时间约束 - 100% 记录,低质量.........................................................................................
工作组:教育数字图书馆:Leonid Kalinichenko — 协调作者(俄罗斯科学院信息学问题研究所,俄罗斯联邦)Daniel Atkins(美国密歇根大学)Edward Fox(美国弗吉尼亚理工学院暨州立大学)David Fulker(美国科罗拉多州博尔德大气研究中心)Yannis Ioannidis(希腊雅典大学)Stephan Kornig(德国达姆施塔特工业大学)Bertram Ludascher(美国加利福尼亚大学圣地亚哥超级计算中心)Mary Marlino(美国科罗拉多州博尔德大气研究中心)Pasquale Savino(意大利比萨国家研究委员会信息设计研究所)Narasimhiah Seshagiri(印度班加罗尔超级计算机教育与研究中心)Tamara R. Sumner(美国科罗拉多大学博尔德分校) Alexey Ushakov(美国加州大学圣巴巴拉分校) Michael Wright(美国科罗拉多州博尔德大学大气研究公司)
