XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMISO
MISO的可再生整合影响评估（RIIA）
riia在可再生资源提供的系统年度负载的百分比少于30％时，风和太阳能的整合将需要扩展以及对当前的运营，市场和计划实践的重大变化 - 所有这些在Miso现有框架内似乎都可以管理。超过30％，莫斯（Miso）及其成员之间的变革性思维和协调行动需要为出现的重大挑战做准备（图1）。重要的是要注意，可再生生长不会在误会占地面积或更广泛的互连系统中统一发生。增长在具有高质量风和太阳资源，可用传输能力以及有利的监管环境的地区最快。例如，当味iso达到30％可再生能源渗透时，一些本地资源区可能接近100％可再生能源渗透。体验最快的可再生增长经验的位置
MISO的可再生整合影响评估（RIIA）
riia在可再生资源提供的系统年度负载的百分比少于30％时，风和太阳能的整合将需要扩展以及对当前的运营，市场和计划实践的重大变化 - 所有这些在Miso现有框架内似乎都可以管理。超过30％，莫斯（Miso）及其成员之间的变革性思维和协调行动需要为出现的重大挑战做准备（图1）。重要的是要注意，可再生生长不会在误会占地面积或更广泛的互连系统中统一发生。增长在具有高质量风和太阳资源，可用传输能力以及有利的监管环境的地区最快。例如，当味iso达到30％可再生能源渗透时，一些本地资源区可能接近100％可再生能源渗透。体验最快的可再生增长经验的位置
通过 MISO 的新...了解可再生能源和就业影响
MISO 新的区域输电线路组合对可再生能源和就业的影响 MISO 新的区域输电线路项目组合是美国同类项目中规模最大的，在 20 年内以 104 亿美元的投资提供了 370 亿美元的财务收益。1 MISO 表示，它设计这些项目是为了通过“未来 1”情景规划，可靠地整合它所看到的 MISO 北部公用事业公司增加的大部分新一代电力。对于可再生能源，基于来自 MISO 2 的数据和使用下表中的乘数的计算，这包括来自新风能、太阳能、混合动力和电池存储项目的约 53 千兆瓦容量——足以为大约 1200 万户家庭和 213,000 个工作岗位供电。还可以估计输电工程将创造约 120,000 个工作岗位3，因此我们可以预计输电工程和可再生资源建设总共将创造约 333,000 个工作岗位。
美国电力行业的能源转型及其对 MISO 的影响
1. 之前显示的电力需求与增加的发电量之间的差距是由于负荷和传输损耗以及来自加拿大的额外传输流量（未显示）造成的 2. 包括氢气混合，详见本文后面的内容 3. 碳捕获和储存 (CCS) 涉及捕获发电产生的二氧化碳、运输二氧化碳，然后将其储存在地下深处 4. “其他”包括地热、石油、生物质和沼气发电厂
MISO 广播信道中 RIS 架构的能效比较
摘要 — 在本文中，我们开发了多用户多输入单输出 (MISO) 广播信道 (BC) 的节能方案，并辅以可重构智能表面 (RIS)。为此，我们考虑了三种 RIS 架构：局部被动对角 (LP-D)、全局被动对角 (GP-D) 和全局被动超对角 (GP-BD)。在全局被动 RIS 中，RIS 的输出信号功率不大于其输入功率，但一些 RIS 元件可以放大信号。在局部被动 RIS 中，每个元件都不能放大入射信号。我们表明，如果 RIS 元件的静态功率不太高，这些 RIS 架构可以显着提高能源效率 (EE)。此外，GP-BD RIS 的复杂度和静态功率高于 LP-D RIS 和 GP-D RIS，可提供更好的频谱效率，但其 EE 性能高度依赖于静态功耗，可能比其对角对应物更差。索引词——能源效率、可重构智能表面（RIS）、超对角RIS、全局无源RIS、MISO广播信道。
miso：优化大脑刺激以创建神经种群活动状态
大脑刺激有可能创建所需的神经种群活动状态。然而，搜索大量刺激参数的空间是一项挑战，例如，选择用于刺激的电极的子集。在这种情况下，创建一个模型，将刺激参数的配置映射到大脑的响应可能是有益的。训练这样的广泛模型通常需要比给定的实验会议中收集的刺激反应样本更多。此外，随着时间的推移，记录活动的性质的变化可能使其在整个会话之间合并刺激反应样本具有挑战性。为了应对这些挑战，我们提出了Miso（微刺激优化），这是一个闭环刺激框架，通过在较大的刺激参数空间上进行优化，以推动神经种群活动向特定状态。MISO由三个关键组成部分组成：1）一种神经活动对准方法，以合并跨会话的刺激 - 反应样本，2）对合并样品进行训练的统计模型，以预测大脑对未测试刺激参数的响应，以及3）在线优化的ALGORITHM，以对刺激的刺激进行刺激效果，以对刺激进行刺激效果。在这项研究中，我们通过基于因子分析（FA）的对准方法，卷积神经网络（CNN）和Epsilon Greedy优化算法实施了MISO。我们在非人类灵长类动物的前额叶皮层中使用电微刺激测试了闭环实验中的味iso。在CNN预测的指导下，Miso在数千种刺激参数构型中成功搜索，以推动神经种群的活动向指定状态。更广泛地，MISO通过实现多重倍刺刺激参数空间来提高神经调节技术的临床活力。
电池储能在 MISO 和 SPP 中受到青睐的四个原因
在 MISO 和 SPP 中，存储主要用作供应资源，而不是解决特定的传输问题。除非需要解决离散、非常规的传输需求，否则存储设施将不符合传输专用资产的条件。作为供应资源，存储容量的增加更有可能补充而不是取代对新传输投资的需求，因为仍然需要强大的传输系统来传输电力和提供辅助服务，特别是在非调度能源长期不可用的情况下。尽管预计公用事业规模电池存储的增长率非常高，但它将面临来自电表后方（“BTM”）聚合分布式能源资源（“DER”）的日益激烈的竞争，这些资源将作为 FERC 命令 2222 的一部分竞标进入批发市场。公用事业公司现在需要为 FTM 和 BTM 存储应用做好准备。MCR 建议公用事业公司制定一项战略来：
更新后的交互式地图显示，清洁能源项目已从 MISO 队列中退出
• 总体而言，清洁能源项目在 MISO 队列中占主导地位，截至 10 月 15 日，活跃的太阳能、风能、储能和混合项目超过 620 个，总计近 90,000 兆瓦，足以为近 700 万户家庭供电。 • 队列中活跃清洁能源项目最多的 MISO 州包括印第安纳州（123 个项目/18,865 兆瓦）、密歇根州（90 个项目/12,212 兆瓦）、伊利诺伊州（70 个项目/10,413 兆瓦）、威斯康星州（68 个项目/8,498 兆瓦）、爱荷华州（50 个项目/7,125 兆瓦）和路易斯安那州（49 个项目/6,714 兆瓦）。 电网限制阻碍新项目 由于中西部和南部的许多公用事业公司和州（最近的是路易斯安那州）计划到 2050 年实现 100% 清洁能源，MISO 队列中活跃可再生能源项目的范围令人鼓舞。然而，可再生能源项目大量撤回使得这一潜力大大减弱。虽然项目撤回的原因可能有很多，但一个明显的原因就是 MISO 地区大片地区缺乏电网容量。对于在这些地区有拟建 Queue 项目的开发商来说，电网限制可能导致非常高的互连成本，迫使他们搁置原本经济的太阳能和风能项目。例如，今年早些时候，EDP Renewables 撤回了明尼苏达州西南部的一个 100 兆瓦风电场，因为 MISO 向该公司划拨了 8000 万美元的网络升级成本，比预期高出八倍。分配给 MISO West 开发商的电网升级成本平均使项目总成本增加了 60% 以上。5
新的互动地图显示了从Miso队列撤回的清洁能源项目
在中西部和南部（最近是路易斯安那州）的更多公用事业和州的目标是实现80％或100％的清洁能源目标，Miso队列中积极的可再生能源项目的程度具有前途。然而，由于在互连过程中达到高级阶段后，可再生能源项目的高率降低了潜力。虽然可能出于多种原因将项目拉动，但一个明显的贡献是莫斯科地区大部分地区缺乏网格能力。对于在这些领域有拟议项目的开发人员来说，网格限制可能会导致较高的互连成本，从而迫使他们搁置原本经济的太阳能和风能项目。
MISO 电网形成电池储能能力、性能和模拟测试要求提案
4 加州能源委员会。能源研发部。波利哥泉：加州首个基于可再生能源的社区微电网。2019 年 2 月。网址：https://www.energy.ca.gov/sites/default/files/2021-05/CEC-500-2019-013.pdf 5 NERC。白皮书：BPS 连接电池储能系统的电网形成功能规范。2023 年 9 月。网址：https://www.nerc.com/comm/RSTC_Reliability_Guidelines/White_Paper_GFM_Functional_Specification.pdf 6 MISO 打算在 7 月的 IPWG 上分享一项实施计划，该计划将描述如何“逐步”应用这些要求。 7 预计会导致硬件尺寸过大的功能示例包括短路电流、黑启动、电能质量支持和指定量的惯性等。