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考虑抽水蓄能电站参与调峰的辅助服务市场模型
在可再生能源大规模接入电网导致系统运行灵活性不足、调峰压力增大的背景下，本文提出了一种涉及抽水蓄能电站的调峰辅助服务市场模型。首先，以调峰成本最小为优化目标，量化参与调峰机组的调峰价值，建立调峰辅助服务市场数学模型。然后，考虑抽水蓄能电站兼具源荷特性，深度挖掘抽水蓄能电站的调峰价值分担火电机组调峰压力，建立峰值辅助服务费补偿机制。最后，提出11机14节点的系统拓扑结构对本文提出的调峰辅助服务市场模型进行仿真，并验证了所提方法的有效性。
新冠肺炎：第二波或多个高峰、自然群体免疫或疫苗——我们应该做好准备
从 2019 年 12 月 31 日至 2020 年 8 月 30 日（本文发布日期），新型冠状病毒及其相应的感染，即冠状病毒病 (COVID-19)，病例数增加到 2500 多万，死亡人数达到 843 158 人。世界各国都受到了影响，尽管程度和强度不同。尽管实施了预防性公共卫生措施，但大多数国家仍在认真准备应对一波或多波疫情。这种激增的威胁可能会持续存在，直到通过自然感染或接种疫苗获得群体免疫。然而，考虑到群体免疫所需的时间框架，以及在即将到来的秋冬季节全球范围内提供疫苗的可能性很低，应该为未来几天或几个月制定并实施应急准备计划。这些计划应该有助于缓解疫情的新高峰，同时放宽社会隔离规则、患者、公共卫生和医院层面的规定。在本文中，我们讨论了执业医师和公共卫生机构应向个人（尤其是有感染风险的人）提供的建议，以采取和实施预防措施，以应对潜在的下一次疫情高峰。关键词：合并症、应急计划、COVID-19、群体免疫、准备、疫苗接种、维生素、锌 S
具有可控重复速率的高峰值脉冲的产生Q-S-Switched激光器具有AOM/ SNSE 2 div>
在各种应用中都使用了稳定的具有较大脉冲能量和峰值功率的稳定的固态脉冲激光源，从基础研究到工业材料加工，医学和电信[1-3]。使用饱和吸收器（SA）生成脉冲激光器已成为当今最受欢迎的方法。近年来，由于成功地应用石墨烯而刺激了许多具有分层结构的二维（2D）材料，因为它们具有超快速恢复时间，可宽带饱和吸收和简单制造过程的优势，因此已重新发现了有前途且有趣的SA材料[4-7]。div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> tinse友好型材料，由于其独特的特性，低毒性，低毒性和低成本和低成本和低成本[8,9]，对通信，微电子，激光和非线性光学领域引起了广泛关注。由于具有可调的带隙特性，SNSE 2具有明显的宽带饱和吸收特性。几层和大散装SNSE2的间接带隙范围从1.07（〜1159 nm）到1.69 eV（〜734 nm），分别对应于1.84至2.04 eV的直接频段范围[10]。几层SNSE 2的间接带隙表示在1μm下可饱和吸收剂的能力。 Cheng等人在2017年首次报道了多层SNSE 2在1μm处的非线性光学特性，这是一种基于SNSE 2 -SA的被动Q开关波导固态激光器，其最小脉冲宽度为129 ns，脉冲宽度为129 ns，脉冲能量为6.5 NJ [10]。在2018年，Zhang等人。在2018年，Zhang等人。报告了基于SNSE 2 -SA [11]的高功率被动Q开关的YB掺杂纤维激光器。到目前为止，SNSE 2的非线性光学响应已通过不同波段的Q开关或模式的激光器进行了广泛研究[12-15]。但是，对固态激光器中SNSE 2的脉冲调制特征的研究还不够。
2022 年 HealthPartners 高峰计划
Peak 网络以大都市为基础，包括 Park Nicollet 和 HealthPartners 医生、诊所和医院，以及一组精选的独立医生、诊所和医院。它旨在为居住在 Twin Cities 大都市地区和 St. Cloud 的人们提供一流的护理选择。所有 Peak 提供商均在网络内覆盖，不需要转诊。如果您需要医疗必需的护理，而 Peak 网络无法提供，您的提供商将与我们合作，为您提供所需的护理。
碳中立视力下的能量革命在碳峰和碳中立的背景下，能源储能技术的研究进度和开发建议
抽象的抽象存储是实现“双重碳”目标的重要支持技术之一，它是稳定可再生能源波动并减少大规模新能源访问对电网的影响的重要手段。目前，全球能源的竞争变得越来越激烈，中国也面临着能源结构的重大变化。要在新时代实施“四革命和一次合作”的能源策略，并实现“ 14五年计划”以及“ 2035年到2035年的远程目标”，中国需要建立一种具有中国特征的新型能源系统，由“干净，低碳，低碳，安全和有效的能源”驱动。实现清洁能源和化石能量的互补整合是建立一种新的“干净，低碳，安全有效”能源系统的关键。大规模储能技术的开发不仅是低碳和清洁能源系统的必要措施，而且是抓住国际能源技术的战略指挥高度并确保国家能源安全的有力手段。
量子密度峰聚类算法
聚类分析起源于分类学，是人类掌握的一门古老技能。过去，人们依据经验和专业知识对商品进行分类。随着现代社会的发展，人们对分类的要求越来越高[1,2]，仅依据经验和专业知识的分类已逐渐被淘汰，现在计算机技术被用于聚类分析，使用算法解决庞大而复杂的聚类任务[3,4]。因此，聚类算法已被提出并应用于各种场合[5,6]。此外，我们生活的海量数据世界也使得聚类过程不可或缺。许多研究领域都面临着海量数据的问题[7,8]。如果没有聚类或数据降维等预处理，很难进行后续分析[9–11]。例如在机器学习领域，几乎所有重要算法的原始入口都是大量的大规模数据，如果不进行聚类或降维，这些数据很难得到利用[12–14]。在量子通信领域，量子通信设备仅供应给少数几家大公司，量子通信中的很多方可能都是经典的，聚类算法可以帮助通信方更便捷地处理传输的信息[15–17]。在数据降维方面，我们熟悉的主成分分析算法（PCA）[18]、多维缩放（MDS）、线性判别（LDA）、局部线性嵌入（LLE）等[19–22]。但降维算法不可避免地会降低数据的属性值，如果操作不当，数据就会失去准确性，结果就会出现偏差，而使用聚类算法可以避免此类问题。目前，聚类算法可以按以下方式划分。基于分区的聚类算法包括 K 均值 [23]、K 中值 [24] 和核 K 均值算法 [25]。基于层次的聚类算法包括 BIRCH、CURE 和 CHAMELEON 算法 [26]。基于密度的聚类算法包括 DBSCAN、均值漂移 (MS) [27] 和密度峰值聚类算法 (DPC) [28]。每种算法都具有不同的分类能力。
利用配电网中的电池储能系统进行峰值调节：一种减少本地和全局峰值负荷的新方法
摘要：全球电力需求的不断增长以及即将到来的电动汽车充电选项整合，给电网带来了挑战，例如线路过载。随着锂离子电池成本的不断下降，存储系统成为传统电网增强的一种替代方案。本文提出了一种电池储能系统的运行策略，针对工业消费者，旨在改善配电网并节省工业消费者的电费。目标是通过调整单个工业消费者站点的电池储能系统控制来降低现有配电网公共耦合点的峰值功率。作为这项工作的一部分，我们调整了一个开源模拟工具，该工具可以真实模拟不同运行模式下的存储系统对配电网的影响。关于存储系统额外压力的更多信息来自基于六个关键特征的详细分析。结果表明，采用组合方法可以降低局部峰值负载和全局峰值负载，同时不会显著增加储能压力。公共耦合点的峰值负载减少了 5.6 kVA 至 56.7 kVA，并且对于存储系统的额外压力，在六个月的模拟中平均仅高出 1.2 个完整等效周期。
