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贾坎德邦州电力监管委员会
缩写描述ABR平均计费率ACS/ACOS平均供应成本AFC年度固定费用APPC平均电力采购成本APR APR APR APR APR APR审查Aptel上诉法庭ARR ARR ARGRECATE ARR总收入收入需求BCCL BCCL BHARAT BHARAT COKING COKING COKING COCING COALFIEL申诉补救论坛CSGS中央部门生成电台CSS CSS交叉补贴附加费CTPS Chandrapura热电站DPS延迟支付支付附加费DVC Damodar Valley Corporation DSTPS DURGAPUR钢铁热电站DTPS DTPS DTP FSTPS Farakka Super Thermal Power Station FY Financial Year GFA Gross Fixed Assets GoI Government of India GoJ Government of Jharkhand GOMD Grid Operation and Maintenance Division HP Horse Power HT High Tension IAS Irrigation and Agriculture Services IEX Indian Energy Exchange IoWC Interest on Working Capital IPP Independent Power Producer JBVNL Jharkhand Bijli Vitran Nigam Limited JSEB Jharkhand State Electricity Board JSERC Jharkhand州电力监管委员会Jusco Jamshedpur实用程序与服务公司
宣传册 - BIET Jhansi
1.关于我们...................................................................................................................... 02
海德堡水泥jhansi unit.pdf
- 1989年委托的Jhansi水泥磨削和包装单元 - 最初的容量始于0.5 MTPA -100％PPC制造业，接近发电厂（PTPP 920 MW＆LPP 1920 MW） - 容量扩大到2.7 MTPA，在2013年安装到3.25 MTPA的较高效率且较高的MTPA级别的VRM，该MTPA的安装效率为3.25 mtpa ander -yprification inter ander -yright yprifience高档效应效率高效应效率，使得高效率越来越高效应。 2020。主要设备详细信息
贾坎德邦 2022 年太阳能政策
1.“法案”是指《2003 年电力法案》及其修订内容。 2.“中央机构”是指中央电力监管委员会于 2010 年 1 月 29 日发布的命令为 REC 法规指定的国家负荷调度中心 (NLDC)。 3.“DISCOM”是指贾坎德邦的配电许可证持有者。 4.“生效日期”是指 PPA 协议生效的日期。 5.“政府”和“邦”分别是指贾坎德邦政府和贾坎德邦。 6.“绿色电价”是指自愿消费者可以接受从可再生能源资源采购电力的管制电价。“许可证持有者”包括根据法案第 14 条被视为许可证持有者的个人。 7.“MNRE”是指印度政府新再生能源部，是主管新再生能源所有事务的核心部委。 8.“节点机构”是指国家节点机构 JREDA。9.“政策”是指贾坎德邦 2022 年太阳能政策。10.“可再生能源证书”或“REC”是指中央机构按照其规定的程序并根据《中央电力监管委员会（可再生能源发电可再生能源证书条款和条件）条例》（2022 年）中规定的规定颁发的可再生能源证书。11.“收益土地”是指任何政府部门所有的土地或区域，在本政策的背景下，是政府所有的土地或区域，不用于任何商业活动。12.“可再生能源项目”是指利用可再生能源（传统发电厂除外）生产电网质量电力的项目。13.“可再生能源园区开发商”是指开发土地和其他公共基础设施以安装可再生能源项目的个人或实体。 RE 园区开发商还可以根据适用政策的规定在开发的土地上安装发电厂。 14.“REC 法规”或“CERC REC 法规”是指中央电力监管委员会（可再生能源发电可再生能源证书条款和条件）法规，2022 年，通过 2022 年 5 月 24 日的官方公报通知公布并不时修订 15.“可再生能源”（RES）是指 a. 太阳辐射、风能、小型/微型水电、生物质能、生物燃料、沼气、垃圾填埋气、污水气、地热能、海洋能及其组合； b. 中央政府不时通知的任何其他能源； c. 中央政府可能通知的子条款 (a) 或 (b) 中规定的能源与其他能源的任何组合。 16. “太阳能发电商”是指拥有发电设施并向贾坎德邦配电公司/被许可人/第三方/自用者出售电力的实体。 17. “电价”是指发电、输电、电力输送和供应以及适用条款和条件。 18.“虚拟净计量”是指将可再生能源系统或通过可再生能源充电的电池储能系统 (BESS) 产生/注入的全部能源从可再生能源电表/总电表输出到电网的安排。输出的能源在位于同一配电许可证持有人的供应区域内的参与消费者的多个电力服务连接中进行调整。 19.“荒地”或“未利用土地”是指目前未用于任何生产活动，也没有任何未来 25 年生产用途规划（已批准或正在批准中）的土地。
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2022年1月20日|下午3:52，孟买，1月20日（UNI）周四的BSE Sensex 634.20分，低于60k至59,464.62，此前在亚洲积极的市场中，技术，能源，卫生保健股票大量销售。
学校日照不足的影响：贾坎德邦的经验教训
调查结果显示，大多数受访学校在工作时间内都会遭遇主电源（即电网）断电，断电时间可能长达 3-5 小时。电力供应也存在季节性，因为在雨季（用于线路维护）或夏季负荷削减增加期间，断电时间会超过上述范围。在与教师的小组讨论中，获得不间断的优质电力是有效制冷和照明的重要因素；它为学习创造了有利的环境。可靠的电力供应对于运行计算机、互联网、视听课程至关重要，这些课程主要侧重于现代技术进步，以改善和加强向学生传授的知识。通过在学校引入信息和通信技术 (ICT) 的计算机辅助学习过程为学生提供了以互动方式积累知识的机会。然而，学校工作时间内电网电力供应不稳定，因此需要提供辅助电源，以提高电力供应的可靠性。
Jharkhand Green Energy Cess Act，2021年第6号法案，共2021号关键字：CESS，圈养发电厂，单位免责声明：此文件
Jharkhand Green Energy Cess Act，2021年法案6 of 2021关键字：CESS，圈养发电厂，单位免责声明：PRS立法研究（PRS）向您提供了此文件。本文档的内容已从PRS认为是可靠的消息来源获得。这些内容尚未得到独立验证，而PRS对准确性，完整性或正确性没有任何代表或保证。在某些情况下，可能无法提供《主要法》和/或修正案。本金法案可能会或可能不包括后续修正案。有关权威文本，请联系有关的国家部门，或参考最新的政府出版物或公报通知。任何使用此材料的人都应在本文档中包含的任何信息之前采取自己的专业和法律建议。PR或与之相关的任何人不接受使用本文档所产生的任何责任。PR或与之相关的任何人不得以任何根据本文件所采取的措施或未采取的措施对任何人负责任何损失，损害或困扰。
ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。
