XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHOMER
斐济偏远岛屿上发展中社会的可再生能源发电 - 案例研究 Rebhan Wahnström
凯特拉岛目前没有可靠的电力供应，但斐济政府已制定了雄心勃勃的目标，旨在实现电力供应和可再生能源在发电中的占比，因此，凯特拉岛在不久的将来将能够用上电力。该村庄的日常电力需求情况是根据其他生活水平相似的社区的消费模式估算出来的。莫阿拉岛可用的可再生能源已被确定为太阳能、风能和生物质能，这些能源的潜力是根据全球在线数据库计算出来的。根据上述能源资源，开发了六种不同的电气化系统方案，既有单一能源系统，也有混合能源系统解决方案。使用 HOMER Pro 软件对这些系统方案进行了分析评估，并针对平准化电力成本 (LCOE) 进行了优化。
对海上风力涡轮机的应用评估……
本文利用能源资源混合优化模型 (HOMER) 软件，对沙特阿拉伯延布地区的十种不同风力涡轮机进行了模型和经济性分析。这项研究可帮助决策者选择最合适的风力涡轮机来满足沙特“2030 愿景”中 58.7GW 的可再生能源目标。分析基于涡轮机的初始资本成本、运营成本、净现值成本 (NPC) 和平准化能源成本 (LCOE)。此外，还根据风力涡轮机的发电量、过剩能量和所需存储设备的大小对其进行了比较。结果表明，对于延布村庄的典型负载曲线，Enercon E-126 EP4 风力涡轮机的平准化能源成本 (0.0885 美元/千瓦时) 和 NPC (23.8 美元) 最低，而 WES 30 的平准化能源成本 (0.142 美元/千瓦时) 和 NPC (38.3 美元) 最高。
基于遗传算法的技术经济优化
最佳混合可再生能源技术的抽象实施是补充国家电网能源供应以满足智慧城市和农村地区的能源需求的最有前途和环境有益的方法之一。可再生能源不可预测的增长是系统的主要弱点之一，其初始成本很高，可靠性低和总能源输送技术，可以通过使用足够的存储设备或不同的互连能源来纠正。使用本研究中开发的基于遗传算法的模型来提高孤立的混合能源系统效率。风力涡轮机，太阳能光伏，柴油发电机和存储电池被考虑用于数据分析和验证。将使用名为Homer的标准程序获得的发现与获得的结果进行了比较。模型输入变量，能源成本，能源损失概率和可再生部分用于产生许多因素，例如各种化合物，温度和自治日的尺寸，数量和价格以及环境考虑。关键字：混合能源系统；优化;遗传算法；可再生能源；智能城市
资本流向印度的能源转型支撑
监督基于绩效的激励策略，可以指示NPC-SPUG重新设计UCME补贴，以成为具有退出策略的纯资本支出（CAPEX）补贴，而不是不带退出策略的经常性运营支出补贴。这将改善电力合作社购买最低成本功率选项的采购激励措施，确定项目开发人员对NPC-SPUG在UCME合理化方面的期望，并确保减少跨补给者和/或所有纳税人的退出策略。此外，这将补充离网区域的可再生投资组合标准（RPS）。实际上，DOE的简化计划工具（SPT）是对Homer应用程序的基于Excel的模拟，可以定义每个区域的强制性可再生能源共享，然后可以以CAPEX补贴的形式支持UCME。转向可再生能源而不是柴油的资本支出补贴也为所有纳税人提供了退出策略，从而使每个人都能受益。
STEM高中2021-22课程目录
英语9（荣誉）-1个学分-ENG171/ENG172先决条件：现任新生本课程向学生介绍各种文献，包括关键作品，William Shakespeare的Romeo和Juliet；荷马是奥德赛，玛雅·安杰卢（Maya Angelou），我知道为什么笼中的鸟儿唱歌和威廉·坎坎旺巴（William Kamkwamba）的《利用风的男孩》。批判性思维和自我表达在研究说明性（分析）论文和叙事写作的基本要素中强调。文学和写作将集中于知识，责任感，个人选择的力量以及人文在STEM模型中的联系，特别是“工程的巨大挑战”。包括林肯·道格拉斯（Lincoln-Douglas）辩论，原始演讲和演讲在内的公开演讲单位将在为学生准备高年级的工作中为学生提供深入的准备。到今年年底，学生将获得对文学和STEM研究工作很重要的技能，例如：
人工智能和日益增多的错误信息
斯科特·蒙蒂思是一名精神科医生，密歇根州立大学精神病学实习主任，也是美国密歇根州 Pine Rest 乡村精神病学住院医师项目副主任。塔莎·格伦是美国加利福尼亚州非营利性 ChronoRecord 协会的主任。约翰·R·格迪斯是英国 WA Handley 精神病学教授，也是英国国家健康与临床研究中心（NIHR）牛津健康生物医学研究中心主任。彼得·C·怀布罗是美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）塞梅尔神经科学与人类行为研究所的精神病学教授。埃里克·阿克蒂斯是美国西密歇根大学荷马斯特赖克医学院精神病学系教授兼系主任。迈克尔·鲍尔是德国德累斯顿工业大学精神病学教授、精神病学系主任兼精神病大学医院院长。
社论：BCI 在医学领域的突破性应用
脑机接口 (BCI) 在皮质活动和外部设备之间建立了直接连接。BCI 可以使用非侵入性方法，例如脑电图 (EEG)，也可以使用侵入性方法，例如皮层电图 (ECoG) 或神经尖峰记录 (Homer 等人，2013；Guger 等人，2015、2018)。在过去的几十年里，人们开发了许多 BCI 方法，基于慢波、诱发电位 (EP)、稳态诱发电位 (SSEP)、基于代码的 EP 或运动想象 (MI) 范式，目的是将帮助人们的医疗应用推向市场。第一个 BCI 系统用于拼写、控制假肢或移动电脑屏幕上的光标 (Guger 等人，2015；Allison 等人，2020)。早期的 BCI 工作主要针对闭锁症或完全闭锁症患者。如今，越来越多的BCI技术临床应用正在被开发。
评估印尼收费公路上电动汽车电动机站的PV-Wind混合动力系统的技术和财务可行性
这项研究评估了沿Cipali，Semarang-Solo和Surabaya-Mojokerto Highways的电动汽车（EV）充电站的光伏（PV）和风力涡轮机的计划和开发。随着能源需求的增长和可持续性的越来越多，纳入可再生能源对于减少对化石燃料的依赖至关重要。通过使用Homer Pro软件，该研究分析了这种混合方法的运营绩效和经济实用性，强调了关键指标，例如内部收益率（IRR），投资回报率（ROI）和投资回收期。调查结果表明，PV-WIND混合系统减少了能源费用，并提高了电动汽车充电基础设施的效率和可持续性。值得注意的是，萨拉巴亚-Mojokerto网站展示了最有利的结果，其IRR的特征超过25％，而且回报期为四年。这些结果强调了有效管理，战略规划和可再生能源系统可持续发展的关键作用，以加强印度尼西亚具有环境意识的运输基础设施。
巴基斯坦 Renala Khurd 案例研究
摘要：广泛用于灌溉的水渠网络同样是向附近地区输送微电能的良好来源。这种系统的一个实际例子是巴基斯坦 Renala Khurd 的微型水力发电与国家电网的结合，即水电网配置。除了罕见的 Renala Khurd 水力发电示例外，太阳能光伏发电与主流网络的结合，即太阳能光伏电网配置，也得到了广泛应用。主要分布式发电源组合的综合运行在经济性和可靠性方面具有不同的运行属性，需要在安装前进行量化。到目前为止，已经模拟了各种主要分布式发电源组合，并报告了它们对项目经济性和可靠性的累积影响。需要对各种配置进行详细的经济性和可靠性评估，以便可持续且具有成本效益地选择配置。本研究提出了一种太阳能-水力-电网三联产组合，并采用最佳规模方案来降低太阳能系统规模和电网运营成本。使用固定水电和可变太阳能及电网系统以及许多预定义约束，开发了一种基于遗传算法的最优定型公式。在 HOMER Pro 软件中模拟水电-电网、太阳能-电网和电网-水电-太阳能配置，以分析经济影响，并在项目的各种配置下进行可靠性评估。最后，将遗传算法的最优值提供给 HOMER Pro 软件搜索空间，以模拟电网-水电-太阳能配置。结果表明，水电-电网配置的净现值 (NPC) 比电网-水电-太阳能配置低 23%，而未进行优化定型的电网-水电-太阳能的 NPC 比太阳能-电网配置低 40%，而采用遗传算法的电网-太阳能-水电的 NPC 比水电-电网配置低 36%，比不使用遗传算法的太阳能-电网-水电低 50.90%，比电网-太阳能配置低 17.1%，从而证明利用三联产能源集成是对有运河水电地区的可行解决方案。
