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使用网格连接的混合可再生能源系统优化电源供应可持续性 - NHS医院案例研究
摘要：本研究的重点是改善英国医疗保健系统中电气供应的可持续性，以促进针对2050年净零碳目标所做的当前努力。作为一个案例研究，我们为英格兰东南部的一家医院提供了与网格连接的混合可再生能源系统（HRES）。电消耗数据是从医院的五个病房收集的一年。PV玻璃网格系统体系结构，以确保通过在设施的屋顶上安装PV阵列来确保执行。选择最佳系统的选择是通过结合多目标优化和数据预测的新方法来进行的。使用具有两个目标的遗传算法进行了优化（1）最小化水平的能量成本和（2）CO 2排放。高级数据预测用于以两年的间隔（2023和2025）预测网格排放和其他成本参数。使用实际和预测参数进行了几次优化模拟，以改善决策。结果表明，将预测参数纳入优化允许识别最佳解决方案的子集，这些解决方案将来将在将来成为优势，因此应避免。最后，提出了选择最合适的最佳解决方案子集的框架。
多能独立电动汽车充电站的最新储能趋势：一项综合研究
摘要：与传统的化石燃料汽车相比，由于环境友好的操作和高行驶里程，电动汽车（EV）的受欢迎程度正在日益增加。几乎所有领先的制造商都在致力于开发电动汽车。与电动汽车相关的主要问题是，从网格供应系统中收取许多此类车辆会对它们施加额外的负担，尤其是在高峰时段，这会导致每单位成本高。作为解决方案，首选与混合可再生能源资源（HRE）集成的电动汽车充电站，它利用多能系统来发电。这些充电站可以被网格绑定或隔离。隔离的电动汽车充电站没有与主电网任何互连。这些电台也称为独立或远程电动汽车充电站，由于没有网格供应，这些系统的存储变得强制性。为了从存储系统获得最大的好处，必须使用EV充电站正确配置。在本文中，讨论了不同类型的最新储能系统（ESS），并对这些系统的配置进行了全面综述，用于多能独立的EV充电站。ESS主要用于三种不同的配置，称为单个存储系统，多存储系统和可交换的存储系统。这些配置与他们的利弊详细讨论。也突出显示了未来储能系统的一些重要期望。
运动神经元疾病患者的纹状体亨廷顿蛋白夹杂物的渗透率降低和中间HTT基因扩张
在人类基因组中的短串联重复扩张在多种神经系统疾病中的代表性过多。最近表明，亨廷顿（HTT）重复膨胀具有完整的外观，即40或更多的CAG重复序列通常会导致亨廷顿氏病（HD），在肌萎缩性侧索硬化症患者（ALS）的患者中代表过多。携带HTT重复膨胀的患者是渗透率降低（36-39 CAG重复序列），还是具有中间渗透率的等位基因（27-35 CAG重复序列），尚未研究ALS的风险。在这里，我们研究了HTT重复扩张在运动神经元疾病（MND）队列中的作用，搜索了扩展的HTT等位基因，并研究了与表型和神经病理学的相关性。包括含有C9ORF72六核苷酸重复扩张（HRE）的MND患者，以调查该组HTT重复扩张是否更常见。我们发现，与欧洲血统的其他人群相比，该队列中的中间体（5.63％–6.61％）和降低（范围为0.57％–0.66％）HTT基因扩展的率降低（范围为0.57％–0.66％），但没有MND队列与对照组之间的差异，对C9 orff的状态没有差异。在三名中间或降低渗透率HTT等位基因的患者尸检后，在尾状核和额叶中观察到亨廷顿蛋白夹杂物，但在神经系统的不同部位未检测到明显的体细胞骨髓。因此，我们首次证明了具有MND和中间和降低的渗透率HTT重复扩张的个体中的亨廷顿蛋白包含物，但是需要更多的临床病理研究来进一步了解HTT基因扩张相关的多oi ofiotiropropropy的影响。
吉布提城市家庭并网混合可再生能源系统：经济评估
吉布提共和国火力发电厂的发电成本相对较高，约为 0.32 美元/千瓦时。这是由于该国依赖进口石油，加上油价波动。因此，客户支付的电费很高。然而，吉布提拥有丰富的本土可再生能源，如良好的太阳辐照度（5.92 kWh/m2·d）、估计高达 1000 MW 的潜在地热能，以及年风速高于 6 米/秒的少数场地。因此，本文的目标是对位于吉布提东北部塔朱拉市（11.7913 ◦ N，42.8796 ◦ E）的一栋城市住宅进行不同电网连接混合可再生能源系统的经济评估，以降低电网电力成本。为实现这一目标，我们使用了强大的软件工具 HOMER（电力可再生能源混合优化模型），利用实际风能和太阳辐射数据来寻找最佳混合能源系统。本研究的结果表明，最经济的混合可再生能源系统组合是光伏-风能并网系统。本研究还表明，塔朱拉的本土可再生能源贡献率可能高达 77%，其中太阳能占 47%，风能占 30%。最佳 HRES 的净现值、平准化能源成本和运营成本分别为 337 美元、0.002 美元/千瓦时和 1,025 美元/年。与仅连接电网的平均成本 0.32 美元/千瓦时相比，最佳混合可再生能源系统更经济，可节省客户仅使用电网电力时必须支付的 51% 的成本。
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摘要优先考虑技术培训机构的能源访问对于有效的国家建设至关重要。这一点尤其重要，因为大多数机构都面临着不可靠的电力供应即将进行的行政，学术，实践和研究活动，从而阻碍了他们提供优质教育和培训的能力。本文旨在确定最有效的最佳配置，可提供不同能源组合（太阳能光伏（PV），风力涡轮机（WT），柴油机（DG）和电池系统（bs）的能力限制的能力，可以使能够满足技术的能力，该系统的能力，该材料的能力构成了一定的能力，该材料的能力符合某种能力，以满足能够满足技术的技术要求，该混合动力可再生能源系统（HRES）具有不同的能源组合（太阳能光伏（PV））的技术要求。 453.97kWh/Day和56.280kW峰值负载需求，同时还为社区提供福利。Homer Pro（用于电动可再生能源的混合优化模型）软件（版本3.11）用于刺激和优化系统操作。根据净现在成本（NPC）排名的离网模拟的最佳混合系统的发现显示，与常规系统相比，二氧化碳排放量显着降低。对流系统的NPC为$ 8,318,813.00，级别的能源（LCOE）为0.908美元/千瓦时$ 0.908/kWh，并将太阳能PV和电池存储与现有系统合并，以使拟议的最佳PV/DG/DG/电池能够通过每年的平均太阳能辐射来满足5.49 kWh/m 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/M 2/2 76.95％（$ 1,997,517.00）和LCOE的76％（$ 0.218/kWh）。关键字：可再生能源，混合系统，优化，NPC，LCOE和机构。这项研究将作为蓝图，以产生电力来促进能源获取，减少排放并促进可持续发展。引言每个国家的社会经济进步都是由其能源资源推动和运输的（Atoki等，2020）。因此，诸如健康和教育之类的基本服务的质量受到无法获得权力的影响（Dodo等，2021）。为了保留一致的增长和强化人力资源，教育是任何国家的关键工具（Adetola，2021）。
V10I5-1267 优化利用不可再生资源的必要性
摘要 能源消耗已成为我们日常生活中的一个重要方面，家庭能源使用占总能源消耗及其相关排放的很大一部分。本文探讨了混合可再生能源系统 (HRES) 高效生产清洁能源的潜力，从而解决传统能源枯竭和各行业能源需求不断增长造成的全球电力短缺问题。这项研究强调了对可再生资源进行最佳利用的必要性，并研究了这种优化与废物库存管理之间的关系。研究还讨论了在促进回收方面有效使用经济手段的限制，特别是在政府预算平衡的情况下。分析侧重于建立可再生能源支持性监管框架所需的机制，最终目标是帮助政策制定者相互学习经验，为实现可再生能源目标做出共同努力。 关键词：不再生资源、最佳利用、能源、可再生资源 简介 煤炭、天然气、石油和核能等不可再生能源是有限的，一旦耗尽就无法替代。这对人类生活构成了重大挑战，因为我们严重依赖这些资源，无论是直接还是间接。与取之不尽的可再生资源不同，不可再生资源易腐烂，必须谨慎使用才能确保可持续性。不可再生能源主要有四种类型：煤炭、石油、天然气和核能。这些资源统称为化石燃料，是由数百万年前腐烂的动植物残骸形成的，埋在沉积物和岩石层之下。随着时间的推移，这些有机物质在热量和压力的作用下转化为煤炭、天然气和石油。印度政府正在积极开展各种项目和计划，以改善和维持该国的发电。绿色和可再生能源，如地热能、燃料电池技术和生物质能，在解决能源短缺方面具有巨大潜力。通过利用这些资源，可以减轻污染和全球变暖等环境问题。与可再生能源相比，不可再生资源的可用性要低得多。政府花费大量资金进口石油和煤炭，这凸显了减少这种依赖的必要性。由于不可再生资源有到期日，因此必须实施替代绿色能源以实现可持续发展。驾驶混合动力汽车、安装太阳能电池板和使用节能电器等行动是减少对不可再生资源依赖的小而重要的步骤。
文凭论文- 计算机图形学|维也纳工业大学
控制人形和类动物机器人仍然是一个重大挑战。机器学习方法已经在模拟中表现良好。但模拟与现实之间的差异有时使得很难在真实机器人上获得同样好的结果。此外，学习算法需要大量的训练数据。这项工作的目的是构建一个沙箱，使模拟机器人和真实机器人能够进行比较，并支持受控和连续收集模拟和真实数据。沙箱由动作捕捉组件和模拟组件组成。动作捕捉组件负责数据收集。为此，使用了带有六个高精度红外摄像机的 OptiTrack 系统。仿真组件使用Simulink和Simscape Multibody Library实现，负责仿真数据与真实数据的探索和比较。这项工作使用了 ROBOTIS 的四足机器人，由 15 个 Dynamixel 伺服电机控制。为了将机器人集成到沙箱中，必须对其控制器进行重新编程。这简化了向机器人传输运动数据的过程，并使得远程控制机器人成为可能。然后为机器人提供反光标记及其运动