XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRihan
研讨会简介
研讨会简介 在格拉斯哥举行的 COP-26 会议上，印度总理宣布了“Panchamrit”，其中包括到 2030 年实现非化石燃料能源占累计电力装机容量的 50% 左右，到 2070 年实现净零排放。这些装机容量中的大多数将来自太阳能和风能，这些能源具有间歇性，并且在电网整合方面存在挑战。储能技术对于解决这些间歇性挑战以及减少可再生能源 (RE) 的削减是必不可少的。根据国家电力计划 (NEP)，中央电力局 (CEA) 估计，到 2032 年，电池储能系统 (BESS) 的需求为 236 吉瓦时，抽水蓄能系统 (PHP) 的需求为 175 吉瓦时。为了提高对储能优势的认识，与各邦/中央机构进行详细讨论，并了解他们以可持续的方式增加各自邦可再生能源渗透的计划，在印度-英国战略伙伴关系的加速印度智能电力和可再生能源 (ASPIRE) 计划下，计划举办一系列研讨会。第一次研讨会于 2023 年 4 月 27-28 日在古吉拉特邦甘地讷格尔举行，第二次研讨会于 2023 年 7 月 13-14 日在特伦甘纳邦海得拉巴举行。第三次研讨会于 2024 年 8 月 22-23 日在马哈拉施特拉邦浦那举行。研讨会在印度国家可再生能源部联合秘书 Dinesh Dayanand Jagdale 先生、印度国家能源部总干事 Mohommad Rihan 博士、印度能源发展部总干事 Kadambari Balkawade 博士、印度工业和安全局副总干事 Rajeev Sharma 先生和印度国家金融发展部高级顾问 Nishant Singh 先生的见证下拉开了序幕。研讨会约有 60 名参与者参加，包括来自中央和州政府机构、国有企业、学术和研究机构以及私营部门的代表。
基于Ornstein – Uhlenbeck过程的随机SIRC模型的分析
疾病和流行病已成为分析和研究疾病特征的重要工具。准确而精确的数学模型在决策中起着重要的作用[4]。对于COVID-19的传播，我们认为最标准的流行病易感性（SIR）流行模型[5]。如果您接种了一种特定病毒，并且会产生对另一种病毒的免疫力，我们称这种交叉免疫性。在19. Covid-19的传播中，一些疫苗还为新型冠状病毒提供了交叉免疫性。Casagnandi [6]和Rihan等。[7]引入了SIRC模型，通过在易感性和恢复（R）之间插入新状态C来分析不同的感染行为。隔室C用于描述处于跨免疫状态的被感染者。在跨免疫方面，Kwang等人。[8]开发了一种两型SIR模型，用于推断不同菌株的跨免疫响应。Shrock等。[9]表明，以前的COV感染也许会吸收“免疫反应记忆”。因此，我们研究了包括跨免疫状态在内的随机SIRC流行病学模型。基于现有文献，我们知道很少有学者认为跨免疫地位对COVID-19传播的影响[10]。本文的其余部分的结构如下。在第2部分中，我们显示了随机SIRC模型，包括平均复归过程Ornstein -Uhlenbeck过程。在第3部分中证明了随机系统的存在和独特性（4）。6。在第4部分中，通过构建合适的lyapunov函数证明了随机系统的厄法德固定分布的存在（4）。在第5部分中，我们使用相应的foker-Planck方程来得出概率密度函数forthestationaryDistributionπ的明确表达π（。）thestochasticsircsystem（4）。具有灭绝感染性疾病的能力条件，并在教派中证明并证明。最后，我们通过数值模拟证明了理论结果，并总结了本文末尾的整篇论文的工作，并进一步提供了相关问题的研究方向。