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AWnewsletter - Leonardo - 直升机
从 2017 年初到撰写本文时，BABOCK MCS ITALIA 运营的 AW169 已经飞行了 270 多个小时，并在科利科和贝卢诺的训练行动以及佩斯卡拉的 HEMS 任务中累计着陆超过 970 次。事实上，从 2017 年 3 月开始，AW169 注册号 I-KYRA（BABOCK 购买的三架 AW169 之一）开始在佩斯卡拉投入 HEMS 运营，在那里它被部署在阿布鲁佐的复杂场景中，该地区的特点是地貌多样，平原与丘陵和山脉交替。全新的 AW169 接管了旧的 AW109S，后者多年来一直用于佩斯卡拉地区的 HEMS 运营。尽管如此，这架 AW169 在 60 多小时的飞行中就证明了其在客舱空间、相关舒适度和卓越性能方面的真正能力。所有这些功能都非常适合救生的主要和次要任务，这要归功于其同类产品中最大的机舱，可以从两侧轻松接触整个患者身体，宽敞的空间可容纳全套最先进的生命支持设备，此外还有一个宽敞的独立行李舱。机舱内部的体积和布局与直升机的外部尺寸非常协调。
区域聚合系统SPSS-H（家庭）技术
日本政府于2018年7月发布的第六项战略能源计划旨在传播光伏发电系统，储存电池和EV充电器，甚至在一般消费者中，以减少CO 2排放和通过使用可再生能源作为主要电源来减少CO 2排放和稳定的电源。使用可再生能源的需求和供应控制变得比以前更为重要。在2010年，Nissin Systems Co.，Ltd。开始与Echonet Lite，OpenAdr和Home Energy Management System（HEMS）开发产品，这些产品是能源领域的国际通信标准，以实现智能城市。在此背景下，尼生系统在岛屿和伊斯兰式型智能社区验证项目中参与了（图1），旨在根据2018年宫城宫城宣布的Eco Island Miyyakojima 2.0的宣言，到2050年，到2050年，到2050年，2018年宣布的Eco Island Island Miyakojima 2.0。公司一直在开发云系统和HEMS网关作为智能电源系统* 1-
利用人工智能开发健康经济模型
目标：健康经济模型 (HEM) 用于为医疗保健决策提供信息，包括资源分配和政策制定。然而，这些模型的构建和验证可能非常耗时且耗费资源。人工智能 (AI) 有可能彻底改变健康经济模型的发展。机器学习和自然语言处理等人工智能技术可以通过自动化数据收集和分析、更快更准确地分析复杂数据集、识别人类分析师可能不明显的模式和趋势、简化模型开发过程以及提高模型的准确性和精确度来帮助简化 HEM 的开发。这张海报将说明人工智能在 HEM 开发中的一些用途。
社论：数据驱动的高熵材料集成计算材料工程
高熵材料 (HEM)，包括合金、陶瓷、氧化物和半导体，吸引了大量研究者，以研究其诱人/优异的性能和潜在的关键应用（ Zhang et al., 2014 ; Santodonato et al., 2015 ; Wang et al., 2017 ; Zhang et al., 2017 ; Ding et al., 2019 ; Qin et al., 2019 ; Shi et al., 2019 ; Li et al., 2020 ; Oses et al., 2020 ; Wright and Luo, 2020 ）。由于多个溶质原子的贡献，预计构型熵会更高，从而倾向于形成简单的固溶体（非晶态或晶体），而不是具有许多化合物的复杂微结构。除了高通量实验外，由相图计算（CALPHAD）、从头算分子动力学、相场模拟、有限元计算和蒙特卡罗组成的集成计算材料工程（ICME）方法也得到了材料基因组计划/工程（MGI/MGE）的支持，并正在增强数据库（Liu et al.，2040；The Minerals Metals Materials Society，2015；Wang et al.，2019；Wang et al.，2020）。面向可继承的集成智能制造时代，数据驱动的 ICME 对于加速新型先进 HEM 的发现和应用至关重要。本文回顾并强调了 HEM 领域的前沿研究，介绍了最近对 HEM 的成分 - 加工 - 微观结构 - 性能 - 性能关系的基本理解和理论建模的研究，HEM 具有远超传统合金的可定制性能，例如高强度、延展性、超高熔点、电导率和热导率、耐腐蚀、抗氧化、疲劳和耐磨性。这些特性无疑将使 HEM 在生物医学、结构、机械和能源应用方面引起人们的兴趣。HEM 具有新颖和令人兴奋的性质，有望实现显着增长，并为新的研讨会和研究领域提供了绝佳机会。在本期特刊中，我们汇总了五篇手稿，讨论了与新型 HEM 相关的几个关键方面。在题为“高熵合金的高通量计算：简要回顾”的评论文章中，Li 等人。重点介绍了HEM合成物开发中常用的四种计算方法，包括经验模型、第一性原理计算、CALPHAD和机器学习。经验模型和机器学习都是基于总结和分析，后者由于使用了多种算法而更可信。第一性原理计算基于量子力学和多个开源数据库，也为CALPHAD和机器学习的热力学分析提供了更精细的原子信息。
家庭能源使用变得越来越可控制和灵活。
- 具有加热，通风，空调（HVAC）的灵活性；水加热，电动汽车，光伏（PV）和电池 - 衡量乘员的舒适性和弹性 - 从单个设备到社区规模分析的尺度 - 与控制器，HEMS和分配网格模型集成在一起。
采用动态电力进口限制策略的家庭能源管理系统优化能源成本：案例研究方法
摘要 — 如今，集中式电力系统正在向分布式系统转变，并且正在安装各种能源管理系统以实现高效运行。负荷侧管理是电网能源管理的一个重要方面。随着住宅需求的高速增长，家庭客户在成功实施需求响应 (DR) 计划中发挥着至关重要的作用。本文考虑单个客户拥有一套家庭能源管理系统 (HEMS)，用于基于恒温和非恒温特性的电器、光伏板、电动汽车和电池储能系统。讨论了各种 DR 策略的影响。通过采用基于实时价格的动态电力输入限制 DR 计划，对 HEMS 的混合整数线性规划模型进行调制和求解，以最大限度地降低电力消耗成本。考虑采用基于激励的 DR 计划来减少能源需求并在高峰时段保持能源平衡，并包括基于峰值定价的动态电力输入限制 DR 计划以进行负荷调整。还讨论了不同场景下负荷调整对峰均比的影响。最后，根据所提及的DR方案的纳入/拒绝情况，考虑其他测试用例，计算并分析总电价。
可持续城市和社会
本文介绍了一种考虑家庭能源管理系统 (HEMS) 和其他消费者的本地能源社区内的联营交易模型。提出了一种透明的市场清算机制，以激励积极的产消者在本地能源社区基于规则的联营市场内交易他们的剩余能源。基于价格的需求响应计划 (PBDRP) 被认为可以提高消费者改变消费的意愿。数学优化问题是一个标准的混合整数线性规划 (MILP) 问题，可以快速评估拥有大量消费者的真实能源社区的交易市场。这允许在模型中的不同客户端之间制定新颖的能源交易策略，并在本地能源社区层面整合联营能源交易模型。能源社区的目标函数是在满足所有参与者需求的同时尽量减少他们的总账单。已经评估了两种不同的场景，即独立和集成操作模式，以显示不同最终用户之间协调的影响。结果表明，通过合作，本地能源社区市场的最终用户可以减少总电费。独立运行情况下成本降低 16.63%，集成情况下成本降低 21.38%。与 HEMS 独立运行相比，协调情况下主动消费者的收入有所增加。
实现分布式能源的智能家居
这项调查可以补充正在进行的标准制定工作，例如 CSIP-AUS 的开发。解决 DER 接口互连要求的国际标准（例如 IEEE 1547-2018）可以作为起点。该标准要求支持三种指定通信协议之一：SunSpec Modbus、DNP3 或 IEEE 2030.5。请注意，需要进一步研究该标准，以确保充分解决协调问题。此外，HEMS 提供商和原始设备制造商 (OEM) 可以提出建议，支持电表后开放设备标准的制定，以确保任何未来的标准都符合他们的需求和偏好。
西西里岛2024年联合国会的行为和...
开发新的和先进的材料，其特征是多功能但可量身定制的特性以及改善的环境兼容性是科学界面临的最大挑战之一，即满足不断发展的现代现代，更可持续的技术以及未来的突破性。朝这个方向发展，近年来已经出现了基于高渗透方法的材料设计的新概念，成为材料科学领域的热门趋势之一。这种概念的应用导致了广泛的有趣材料的发展，即所谓的高渗透材料（HEMS），具有出色的物理和化学特性，从高渗透合金（HEAS）开始，首次引入了Cantor等人的研究。1和Ye等。2在2004年。下摆由等摩尔或接近等摩尔比的多个主元素（通常为五个或更多元素）组成，它们是由高构型驱动的实体溶液的一个同质单相结构中随机分布的。在下摆中，高渗透氧化物（HEO）是非常有吸引力的纳米材料，可以通过利用大量可能的元素组合来获得惊人的特性，从而使它们有可能适合多种应用，包括能量存储，包括储能，包括K型，大型K介电材料，水分拆卸，水分析，催化，催化，热保护和绝缘。最后，我们目前研究的一些例子报告为3,4。参考文献1 B. Cantor，I.T.H。Chang，P。Knight，A.J.B。 Vincent Mater。 SCI。Chang，P。Knight，A.J.B。Vincent Mater。SCI。SCI。在本次演讲中，将介绍一般概述高渗透材料，尤其关注HEO，这不仅是其合成和表征，而且还涉及其功能性能以及实际应用。eng。A 2004，375-377，213-218。2 J.-W。 Yeh，S.-K。陈 Lin，J.-Y. gan，T.-S。 Chin，T.-T。 Shun，C.-H。 Tsau，S.-Y. Chang Adv。 eng。 mater。 2004，6，299-303。 3 B.Petrovičovà，W。Xu，M.G。 Musolino，F。Pantò，S。Patané，N。Pinna，S。Santangelo，C。TrioloAppl。 SCI。 2022，12，5965。 4 C. Triolo，S。Santangelo，B。Petrovičovà，M。G。Musolino，I。Rincón，A。Atxirika，S。Gil，Y。BelausteguiAppl。 SCI。 2023，13，721。2 J.-W。 Yeh，S.-K。陈Lin，J.-Y. gan，T.-S。 Chin，T.-T。 Shun，C.-H。 Tsau，S.-Y. Chang Adv。 eng。 mater。 2004，6，299-303。 3 B.Petrovičovà，W。Xu，M.G。 Musolino，F。Pantò，S。Patané，N。Pinna，S。Santangelo，C。TrioloAppl。 SCI。 2022，12，5965。 4 C. Triolo，S。Santangelo，B。Petrovičovà，M。G。Musolino，I。Rincón，A。Atxirika，S。Gil，Y。BelausteguiAppl。 SCI。 2023，13，721。Lin，J.-Y.gan，T.-S。 Chin，T.-T。Shun，C.-H。 Tsau，S.-Y. Chang Adv。 eng。 mater。 2004，6，299-303。 3 B.Petrovičovà，W。Xu，M.G。 Musolino，F。Pantò，S。Patané，N。Pinna，S。Santangelo，C。TrioloAppl。 SCI。 2022，12，5965。 4 C. Triolo，S。Santangelo，B。Petrovičovà，M。G。Musolino，I。Rincón，A。Atxirika，S。Gil，Y。BelausteguiAppl。 SCI。 2023，13，721。Shun，C.-H。 Tsau，S.-Y.Chang Adv。 eng。 mater。 2004，6，299-303。 3 B.Petrovičovà，W。Xu，M.G。 Musolino，F。Pantò，S。Patané，N。Pinna，S。Santangelo，C。TrioloAppl。 SCI。 2022，12，5965。 4 C. Triolo，S。Santangelo，B。Petrovičovà，M。G。Musolino，I。Rincón，A。Atxirika，S。Gil，Y。BelausteguiAppl。 SCI。 2023，13，721。Chang Adv。eng。mater。2004，6，299-303。 3 B.Petrovičovà，W。Xu，M.G。 Musolino，F。Pantò，S。Patané，N。Pinna，S。Santangelo，C。TrioloAppl。 SCI。 2022，12，5965。 4 C. Triolo，S。Santangelo，B。Petrovičovà，M。G。Musolino，I。Rincón，A。Atxirika，S。Gil，Y。BelausteguiAppl。 SCI。 2023，13，721。2004，6，299-303。3 B.Petrovičovà，W。Xu，M.G。 Musolino，F。Pantò，S。Patané，N。Pinna，S。Santangelo，C。TrioloAppl。 SCI。 2022，12，5965。 4 C. Triolo，S。Santangelo，B。Petrovičovà，M。G。Musolino，I。Rincón，A。Atxirika，S。Gil，Y。BelausteguiAppl。 SCI。 2023，13，721。3 B.Petrovičovà，W。Xu，M.G。Musolino，F。Pantò，S。Patané，N。Pinna，S。Santangelo，C。TrioloAppl。SCI。 2022，12，5965。 4 C. Triolo，S。Santangelo，B。Petrovičovà，M。G。Musolino，I。Rincón，A。Atxirika，S。Gil，Y。BelausteguiAppl。 SCI。 2023，13，721。SCI。2022，12，5965。4 C. Triolo，S。Santangelo，B。Petrovičovà，M。G。Musolino，I。Rincón，A。Atxirika，S。Gil，Y。BelausteguiAppl。SCI。 2023，13，721。SCI。2023，13，721。
安排家庭的启发式优化方法...
为了为家庭能源管理系统开发和执行需求响应（DR）系统，本研究提供了有效且适应能力的能源管理体系结构。与当前家庭能源管理系统（HEMS）有关的几个问题是那些没有使消费者选择确保用户舒适度（UC）或对碳排放降低的长期答案的问题之一。我们的研究建议基于可编程的启发式能源管理控制器（HPEMC）来管理住宅建筑，以最大程度地降低电力成本，减少碳排放，增加UC并降低峰值与平均水平（PAR）。在这项研究中，需求响应的设备调度问题是使用能量管理系统来解决的，以降低成本和标准。许多案例研究已被用来证明建议方法的生存能力。模拟结果证实了该方法的有效性，并且能够以各种模式运行混合微电网。调查结果表明，拟议的时间表控制器节省了25.98％的能源。