对自动驾驶汽车(AV)的研究取得了显着的进步,而深度学习的最新进展(DL),尤其是在车辆感知堆栈上。尽管有一些令人鼓舞的结果和演示,但DL在车辆计划和控制堆栈中的应用仍然有限。深度强化学习(DRL)是一种在序列过程中生成控制策略的方法,并且能够自动从数据学习和适应数据,从而强大地应对不同的操作条件和任务。与传统的基于模型的控制方法相比,这提供了更高的性能计划或控制解决方案,该方法依赖于系统的数学模型。最近通过示例的DRL分解包括Alphastar(Arulkumaran等,2019),该模型旨在播放Starcraft II和端到端的自动驾驶汽车延续(Kendall等,2019)。
摘要:非可编程可再生能源的能源积累是能源转型的关键方面。利用可再生能源的剩余电力,电转气工厂可以生产替代天然气 (SNG),可将其注入现有基础设施,进行大规模和长期的能源储存,有助于实现天然气电网脱碳。工厂布局、二氧化碳捕获方法和可能的电力联产可以提高 SNG 合成工厂的效率和便利性。在本文中,提出了一种同时生产 SNG 和电力的系统,该系统以生物质和可再生能源的波动电力为原料,使用基于 Allam 热力学循环的工厂作为动力装置。Allam 动力循环使用超临界 CO 2 作为演化流体,基于气体燃料的富氧燃烧,从而大大简化了 CO 2 的捕获。在所提出的系统中,富氧燃烧是使用生物质合成气和电解氧进行的。通过富氧燃烧产生的二氧化碳被捕获,随后与可再生氢一起用于通过热化学甲烷化生产 SNG。该系统还与固体氧化物电解器和生物质气化器耦合。从能源相关角度分析了整个工厂。结果显示,整体工厂效率在 LHV 基础上为 67.6%(在 HHV 基础上为 71.6%),同时生产大量电力和高热值 SNG,其成分可与现有天然气网络兼容。
“网络与系统讲义”系列以快速、非正式和高质量方式发表网络与系统领域的最新发展成果。会议记录和会后报告中的原创研究是 LNNS 的核心。LNNS 上发表的卷宗涵盖了网络与系统的所有方面和子领域以及新挑战。该系列包含系统和网络领域的会议记录和编辑卷宗,涵盖信息物理系统、自主系统、传感器网络、控制系统、能源系统、汽车系统、生物系统、车辆网络和联网汽车、航空航天系统、自动化、制造、智能电网、非线性系统、电力系统、机器人、社会系统、经济系统等领域。对于投稿者和读者来说,特别有价值的是短暂的出版周期以及全球范围的分发和曝光,这使得研究成果能够广泛而快速地传播。该系列涵盖了系统和网络、决策、控制、复杂过程和相关领域的理论、应用和最新进展及未来发展观点,涉及跨学科和应用科学、工程、计算机科学、物理、经济学、社会和生命科学领域,以及它们背后的范式和方法。
Parameters Value Unit Natural gas flowrate 59,470 kg/h Flue gas flowrate for CCS 157,300 kg/h Recycled flue gas flowrate 4,704,000 kg/h Flue gas pressure 33.00 bar Gross power output 631.95 MW Recycled flue gas compression work 103.95 MW ASU work consumption 1 100.3 MW Power output 2 427.7 MW天然气压缩工作4.75 MW净功率输出422.95 MW
参考编号:89243319CFE000015 未来的燃煤发电厂。项目名称:阿拉姆循环零排放煤电概念 关注领域:固有捕获 报告标题:FEED 前最终报告 公司 8 Rivers Capital, LLC 406 Blackwell Street Durham, NC 27701 美国烟草园区 Crowe 大厦 - 四楼 首席研究员 Xijia Lu 主要作者 Adam Goff、Xijia Lu、Jeremy Fetvedt DUNS 编号:829549307 企业规模:小型企业 分包商 WSP UK Limited WSP House 70 Chancery Lane, London WC2A 1AF DUNS 编号:28-906-0493 企业规模:大型企业 天然气技术研究所 (GTI) 1700 S Mount Prospect Rd Des Plaines, IL 60018-1804 DUNS 编号 – 045060753 企业规模:非小型企业(非营利性机构) 公司联系人:Adam Goff。8 Rivers Capital。电话:+1 919-667-1800 传真:919.287.4798 电子邮件:adam.goff@8Rivers.com 公开版本提交日期:2020 年 5 月 19 日