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杨百翰婴儿脑研究（BIBS）手册
主要调查员：医学博士Carmina Erdei共同研究人员：Mohamed El-Dib，医学博士研究护士：Voalte Ress RN RN覆盖天Tina Steele | tdufresne@bwh.harvard.edu debbie cuddyer | dcuddyer@bwh.harvard.edu Mary Sawyer | msawyer1@bwh.harvard.edu研究联系人：Danielle Sharon dsharon1@bwh.harvard.edu研究目的：这项研究的目的是识别和表征整个NICU课程中非常自早产的任何脑损伤，以及该人群的常规大脑成长模式。此外，我们旨在利用早期MRI来风险分层婴儿，并根据风险量身定制康复干预措施，以探索风险分层的NICU康复干预措施与短期和长期结局之间的关联。特定目的：
后上网电价时代的可再生电力商业模式
为了扩大间歇性可再生电力来源 (RES)，世界各地的能源政策制定者都引入了固定上网电价 (FIT)。然而，FIT 通常会在一段有限的时间后到期。由于 RES 的电力供应具有间歇性、市场扭曲以及灵活性选择不足，对于不再获得 FIT 的 RES 来说，独家参与批发电力市场可能不是一种可行的商业模式。因此，目前尚不清楚哪种 RES 商业模式 (RBM) 能确保 RES 在后 FIT 时代可行运行。为了弥补这一研究空白，我们提出了一种包含五种 RBM 原型的类型学：批发电力市场 (1)、实体购电协议 (2)、非实体购电协议 (3)、自用 (4) 和现场电力-2-X (5)。该类型包括三个额外的服务层，可通过开辟额外的收入来源来提高 RBM 原型的盈利能力：基础设施服务 (1)、电力存储服务 (2) 和辅助服务 (3)。我们强调需要新的方法来量化不同监管、技术和市场条件下 RBM 原型和服务层的可行性。为了防止现有可再生能源即将退役，政策制定者必须塑造能源转型的下一个时代，权衡基于市场和基于干预的能源政策方法的影响。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
基于可再生能源的节能微电网能源管理与运行规划
能源资源调度是电力系统中的主要问题之一。随着间歇性电力输出的可再生能源越来越普遍，这一问题变得更加重要。由于可再生能源 (RES) 对环境的影响小且运营成本低，因此引起了人们的兴趣。此类发电方式产生的过剩电力可能会对电力系统产生负面影响，因此应妥善处理与此类系统有关的问题。本研究使用随机优化方法提出了具有多个分布式发电 (DG) 单元和 RES 不确定行为的微电网 (MG) 的最佳运行。因此，对于配备太阳能光伏 (PV) 单元的 MG，本研究提出了一种日前调度范例。在这方面，本研究研究了各种气候条件对光伏单元发电量和 MG 最佳调度的影响。为了实现这一点，从四个季节的四个不同日子中提取了太阳辐照度的统计数据。用于设计调度问题的单目标优化框架指出，目标函数应该是最小化调度期间的总运营成本。上述日前调度问题可以通过“混合鲸鱼优化算法和模式搜索 (HWOA-PS)”优化算法来解决，同时存在可再生和不可再生能源发电机组以及储能系统。为了确认推荐方法的更高性能，还对混合 WOA-PS 算法和一些知名优化算法进行了彻底的比较。
电动汽车对住宅电源分配的影响考虑能源管理策略和随机蒙特卡洛算法
摘要：微电网（µ g）的面积是一个非常快速增长且有前途的系统，用于克服功率屏障。本文研究了基于随机元启发式方法的电动汽车网格整合（EVGI）的微电网系统的影响。放缓全球气候变化的最大挑战之一是向可持续发展的过渡。与电动汽车集成的可再生能源（RES）被认为是解决可持续发展目标7（SDG7）和气候行动目标13（CAG13）所需的权力和环境问题的解决方案。可以通过使用车辆到网格（V2G）技术将电动汽车与实用程序网格和其他RES进行耦合来实现上述目标，以形成混合系统。超载是一个挑战，这是由于负载数量未知（EV的数量未知）。因此，这项研究有助于通过提出要解决的随机蒙特卡洛法（SMCM）来确定不确定性（到达和出发EVS）的系统影响。这项研究的主要目的是使用元启发式算法进行尺寸调整系统配置，并分析不确定的电动汽车数量对Rigoli-Libya中住宅电源分布的影响，以获得一种具有成本效益，可靠性，可靠和可再生系统的影响。改进的鹿角优化（IALO）算法是一种优化技术，用于确定考虑多个来源的混合系统的最佳配置数量，而基于规则的能源管理策略（RB-EMS）控制算法用于控制电力系统中电力的电源。已经考虑了对效应参数的灵敏度分析，以评估未来的预期影响。讨论了从大小，控制和灵敏度分析中获得的结果。
癌症靶基因从癌症到癌症治疗剂的细胞适应性表型
摘要：建筑物负责全球最终能源消耗的30％以上，占CO 2排放量的近40％。因此，需要在该部门快速渗透可再生能源技术（RETS）。将可再生能源（RES）的整合到住宅建筑中不仅应保证长期视野（NZEB概念）的总体中性能量平衡，而且还提供了更高的灵活性，实时监控和与最终用户（智能建筑概念）的实时互动。因此，对混合可再生能源系统（HRE）和多能建筑物的概念产生了越来越多的兴趣，在这些建筑中，几种可再生和不可再生能源系统，能源网络和能源需求在各个层面上相互最佳相互作用，在各个层面上相互最佳相互作用，从而在系统和矢量之间进行所有可能的交互（电力，热，冷却，良好，fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels，Fuels）之间。在这种情况下，本文概述了HRE在多能建筑物中的功能集成，这些建筑物表明了与HIRS在住宅建筑部门中应用有关的许多问题和潜力。使用至少两个Ress（即风能，太阳能地球和太阳能 - 生物量）建筑综合的呼吸。提出了住宅部门中最施加的HRES溶液，并研究了HRE与与外部多元能网络连接的住宅建筑物中的热和电荷载的整合。注意力集中在功能整合可以在能源网格的灵活性服务方面提供的潜力。针对管理问题的新整体方法和最佳控制的更复杂的体系结构。
弹药有效性联合技术协调组（JTCG/ME）计划
在FY22中，JTCG/ME继续提供对联合生物（JLF）计划的监督，以促进可信开发JMEM产品和LFT＆E计划所需的适当的LFT＆E工具，方法和基础设施。FY22的示例包括：1）开发新工具和方法以提高对动力武器的致命性评估，包括超声武器，2）海上目标的生存能力和致命性评估的进步，3）改善了由于对武器的侵害（TBIS）的评估，并改善了对武器的评估（TBIS），并改善了KINIDE KINABIES SERTIBATIE，KINE SER RESTICE SER RESS RESSIDE，4）4）参与，5）开发新工具和方法，以增强针对非运动威胁的生存能力和致死性评估，6）进步使用数字工程工具来支持全光谱生存能力和致命性评估。
新芬党的可再生能源愿景
然而，可再生能源转型带来的好处尚未在这里得到充分体现。就可再生能源价格而言，在迄今为止的 RESS 拍卖中，该州为可再生电力支付的价格是欧洲最高的。其他欧洲国家，如西班牙，风能和太阳能的电价为 35-50 欧元/兆瓦时，而这里在最近的拍卖中，平均价格为 94 欧元。2 保证低价对于公平转型至关重要——人们需要从向可再生能源的转型中获得实质性利益。我们呼吁成立一个跨政府的高级工作组，提出如何降低可再生能源生产价格的建议，使我们符合欧洲标准。此外，我们的大部分可再生能源发电都是通过以前的支持模式资助的，该模式保证发电机的最低价格，同时允许保留市场上超过基准价格的价格。
能源存储杂志 - NTU > IRep
灵活性是促进配电网中可再生能源 (RES) 变化的最重要解决方案之一。据预测，电动汽车 (EV) 可以在配电网中发挥有效作用。因此，本文提出了停车场电动汽车电池 (EVPL) 的多目标调度，以提高智能配电网 (SDN) 基于存储的灵活性。所提出的公式将能源成本和电压偏差函数最小化，并将系统灵活性 (SF) 最大化为多目标函数，这些函数将根据交流负载流、RES 和 EV 约束以及灵活性和操作指标的允许限度进行优化。结果模型为非线性规划 (NLP) 模型。因此，获得了原始问题的等效线性规划 (LP) 公式，以实现全局最优结果。随机规划方法用于对负载、RES 的有功发电、能源价格和 EV 参数的不确定性进行建模。灵活的电源管理被制定为所提出的多目标框架的目标函数之一，该框架使用 ε 约束方法求解，由模糊决策器得出最佳折衷解决方案。在 GAMS 软件环境中使用 33 总线径向测试配电网络对所提出的框架进行了测试，以评估电动汽车在改善灵活性指标方面的能力。根据数值结果，可以观察到，所提出的具有电动汽车最佳能量管理的方案能够为 SDN 获得高度灵活性。它还可以减少网络运行中的能量损失并提供相当平滑的电压曲线。
具有各种操作模式的HESS的可再生能源微电网系统的能源管理
本文提出了使用混合储能系统的网格连接毫克的坡道率控制方法。分布式能源（DER），例如太阳能光伏（PV）和风，结合储能（ES）和可控载荷，对于可以处理可再生能源的间歇性质的功率网络至关重要。因此，随着研究人员朝着更可再生的电网迈进，系统的复杂性正在增加。微电网的能源管理系统（EMS）必须考虑RES中可用的功率以及储能设备（ESSS）的存储能力。现代MGS包括各种应用程序的广泛转换器，包括分布式生成互连，网格集成，能源存储管理系统和需求管理等。因此，坡道比率控制平滑了光伏功率的爆发，从而提高了系统的可靠性。在拟议的系统中，80 V DC用于提供高功率和低功率DC负载。建议的系统可以从Ress中提取最大的能量，维持有效的ESS管理，并在所有操作模式中以230毫秒的结算时间实现快速的DC-Link电压调节。能源管理系统满足了这些条件，该系统使MG具有运营能力并确保其可靠性。使用MATLAB/SIMULINK环境验证了具有建议的功能的MG，并使用硬件（HIL）实验测试台验证了结果。所提出的基于RES的MG可用于开发和测试各种MG应用的算法。
通过点对点能源交易实现可再生能源微电网的套利策略
摘要 — 本文提出了一种针对可再生能源微电网 (MG) 的套利策略，以克服光伏和风能等可再生能源 (RES) 在日前市场 (DAM) 和实时市场 (RTM) 之间建立的交易能源市场 (TEM) 中的点对点 (P2P) 能源交易这一新兴商业领域中的不稳定行为。为了识别由 P2P 和实时交易之间的价格差异产生的套利机会，提出了一种具有区间系数的双层风险约束随机规划 (BRSPIC)。在决策的第一阶段，采用各种方案来处理 DAM 价格的不确定性。在第二阶段，P2P 能源交易竞争由基于非合作领导者-追随者博弈的双层规划建模。在较低层次上最大化同行的社会福利的同时，MG 在较高层次上最大化其利润。为了更加贴近实时，第三阶段考虑了区间系数，以应对 RES 和负载以及 RTM 价格的不确定性。条件风险价值 (CVaR) 被强制应用于模型，以控制利润波动的风险。通过使用 Karush-Kuhn-Tucker (KKT)，BRSPIC 被转换为单级优化。然后，将其线性化并通过混合整数线性规划 (MILP) 求解器进行求解。通过在测试系统上评估所提出的模型，很明显，通过套利策略，MG 的利润增加了 3.1% 以上。通过考虑 CVaR，完全规避风险的决策会使 MG 的利润减少 27%，尽管这是一个非常保守的决策。