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降低了具有形状函数的级级电化学模型，以快速，准确的预测
本文提出了基于物理的，还原的电化学模型，这些模型比电化学伪2D（P2D）模型快得多，同时即使在高C速率的挑战性条件下，也提供了较高的精度，并且在电池中锂离子浓度的较高极化和强度的极化。尤其是通过使用形状函数来开发创新的方程式弱形式，从而将完全耦合的电化学方程和传输方程降低到普通微分方程，并为多项式系数的演变提供自洽的解决方案。结果表明，称为修订后的单粒子模型（RSPM）和快速计算的P2D模型（FCP2D）的模型提供了对电池操作的高度可靠预测，包括动态驾驶轮廓。他们可以计算电池参数，例如终端电压，过电位，界面电流密度，锂离子浓度分布和电解质电位分布，相对误差小于2％。适用于适度高的C速率（低于2.5 C），RSPM的速度比P2D模型快33倍以上。FCP2D适用于高C速率（高于2.5 C），比P2D模型快8倍。凭借其高速和准确性，这些基于物理的模型可以显着提高电池管理系统的功能和性能，并加速电池设计优化。关键字：锂离子电池；减少阶模型；修订后的单粒子模型（RSPM）；快速计算P2D模型（FCP2D）;准确性;效率
ISO RTO 理事会标准审查委员会意见...
SRC 支持 NERC 提出的 2024 年预算以及从 2023 年 BP&B 延续下来的四个重点领域：能源、安全、敏捷性和可持续性。正如我们去年指出的那样，不断变化的资源结构、能源可用性问题、极端天气事件和网络安全威胁要求 NERC 的流程发生变化。SRC 很高兴看到在增强可靠性标准开发流程方面取得了进展，例如最近批准的可靠性标准流程手册 (RSPM) 的变更，这将使 NERC 员工和行业能够更有效地利用时间和资源来制定新的和修订的标准。缩短标准开发时间的能力可以产生积极的影响，减少 NERC 利益相关者的工作量。然而，这凸显了优先考虑最重要问题的重要性，因为更快的标准开发过程很容易导致已经大量的开放标准项目数量增加。为了更好地利用 RSPM 变化所带来的效率，NERC 必须确保将可用的专业知识和资源用于其 2023-2025 年计划的价值主张中确定的最重要的项目：
1.0 简介 - 马哈拉施特拉邦污染控制委员会
1.0 引言 空气污染物来自各种来源，它们改变了大气的成分并影响生物环境。空气污染物的浓度不仅取决于空气污染源的排放量，还取决于大气吸收或分散这些排放物的能力。空气污染浓度在空间和时间上有所不同，由于气象和地形条件的变化，空气污染模式会随着不同地点和时间的变化而变化。空气污染物的来源包括车辆、工业、家庭来源和自然来源。由于周围空气中存在大量空气污染物，人口和财产的健康和财产受到不利影响。为了遏制空气质量的恶化，政府。印度于 1981 年颁布了《空气（污染防治）法》。1986 年《环境（保护）法》进一步强调了这一责任。有必要通过持续的空气质量调查/监测计划来评估当前和预期的空气污染。因此，中央污染控制委员会于 1984 年至 1985 年在国家层面启动了国家环境空气质量监测 (NAAQM) 网络。该计划后来更名为国家空气质量监测计划 (NAMP)。本报告介绍了在 NAMP 下开展环境空气质量监测的指南。进行环境空气质量监测是为了生成符合监测目标的数据。需要环境空气质量监测计划来确定现有的空气质量、评估控制计划的有效性并制定新计划。本报告旨在开发更统一的空气监测网络，以便各个站点的数据具有可比性。本报告讨论了空气质量监测网络的各个方面，例如，应监测哪些污染物、应在何处进行监测以及各种监测技术。还讨论了印度开展环境空气质量监测的法律要求。这些要求是确定环境空气质量监测目标的基础。环境空气质量监测网络涉及在该国多个地点测量多种空气污染物，以满足监测目标。。因此，任何空气质量监测网络都涉及污染物的选择、位置的选择、频率、采样持续时间、采样技术、基础设施、人力以及运营和维护成本。网络设计还取决于大气中各种常见来源的污染物类型，称为常见城市空气污染物，例如悬浮颗粒物 (SPM)、可吸入悬浮颗粒物 (RSPM)、二氧化硫 (SO 2 )、氮氧化物 (NOx) 和一氧化碳 (CO) 等。主要选择的区域是交通密度高、工业增长、人口及其分布、排放源、公众投诉（如果有）和土地使用模式等区域。通常，大多数时候网络设计的基础是污染源和存在的污染物。