XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSSPS
固态电力变电站技术路线图
图 ES-2 描述了 SSPS 技术的预期发展及其与电网的集成。SSPS 1.0 预计将涉及不同变电站或“电网节点”的应用和局部影响，例如与电网边缘的工业和商业客户、住宅建筑或社区分布式发电/存储设施相关的应用。SSPS 2.0 预计将扩展 SSPS 1.0 的功能，提高转换器应用的电压水平和功率等级。此分类还集成了增强和安全的通信功能，将应用扩展到包括配电变电站的应用，例如集成先进的发电技术（例如小型模块化反应堆、灵活的热电联产）和公用事业规模的发电设施。SSPS 3.0 是最终分类，表示 SSPS 转换器可以扩展到任何电压水平和功率等级，涵盖所有可能的应用。 SSPS 3.0 的推出将使电网设计和运行方式发生根本性的范式转变，并有可能实现完全异步、自主和分形的电网段。
AI在预测太阳能站的动态行为中的作用Farhana Mahjabeen 1*，MD Aminul Islam 2 1副车站工程师，BAN
作为全球能源危机的有前途的解决方案，自1968年成立以来，太阳能发电站的概念已经进行了广泛的研究。然而，这个雄心勃勃的项目的实现面临重大挑战，尤其是在预测这些超大结构的动态行为时。本文提供了针对解决与SSPS相关的动态问题的四种突出数值分析方法的全面审查：有限元方法，绝对节点坐标方法，浮动框架公式方法和结构保存方法。我们深入研究了每种方法的优点和缺点，突出显示了它们在SSPS动力学背景下的适用性和局限性。认识到SSPS结构的固有复杂性，我们提出将结构提供方法集成到有限元软件框架中，为SSPS动态行为的准确有效的数值分析提供了潜在的有效途径。
固态变电站技术路线图
在图ES-2中描述了SSP技术的设想演变及其在网格中的集成。SSP 1.0有望在不同的变电站或“网格节点”和当地影响中涉及应用程序，例如与工业和商业客户，住宅建筑或网格边缘的社区分布式生成/存储设施相关的应用。SSP 2.0可以扩展SSPS 1.0的功能，从而增加了转换器应用程序的电压级别和功率评级。此分类还集成了增强且安全的通信功能，将应用程序扩展到包括分销变电站的应用程序，例如高级一代技术的集成（例如，小型，模块化反应堆，灵活的组合热量和功率）以及公用事业规模的生成设施。SSP 3.0是最终分类，表示可以将SSPS转换器缩放到任何电压级别和功率额定值时，涵盖所有可能的应用程序。SSPS 3.0的可用性将使网格的设计和操作方式进行基本的范式转移，并具有完全异步，自主和分形的网格段的潜力。
IMAGE 3.2 模型的 2021 年 SSP 情景
基于模型的情景在气候和环境研究中被广泛使用，以探索不确定的未来发展和可能的应对策略。最常用的情景包括代表性浓度路径 (RCP) [1] 和共享社会经济路径 (SSP) [2-4]。2011 年发布的 RCP 探索了广泛的排放路径，而 SSP 则提出了一套更为全面的情景，涵盖了叙述、情景驱动因素的阐述以及能源、土地利用和排放趋势的量化。两者在最近的 IPCC 评估中都发挥了关键作用 [5, 6]，也已广泛应用于其他研究领域。例如，它们为 IPBES 和全球土地展望 [7] 提供了输入，目前已有数千篇论文使用了 SSP [8]。2017 年发布的 SSP 的制定基于六种不同的综合评估模型 (IAM) [2]。 IMAGE 模型就是其中之一，它主要关注 SSP1，并制定了 SSP2、SSP3 和相关缓解案例 [9] 的情景，后来还制定了 SSP4 和 SSP5 变体。自 2017 年以来，世界发生了很大变化。最近的一些趋势也可能产生长期影响。此外，虽然 SSP 主要用于探索长期发展，但它们也经常被用作评估 2030 年或 2050 年气候政策的参考。在这种情况下，定期更新情景非常重要。关键问题包括 COVID-19 疫情的发展、可再生能源的成本降低和产能发展以及对电动汽车的期望。其他更新还包括对 2010-2020 年期间人口、经济、能源和土地利用趋势的实际发展的见解。最后，在过去几年中，IMAGE 模型本身得到了进一步发展，例如包括有关作物类型和工业能源使用的更多细节。在此背景下，IMAGE SSP 场景集进行了更新。本文简要描述了这些更新，介绍了一些关键结果，并作为 IMAGE 3.2 更新的 SSP 场景的重要参考。
内源性心脏保护剂-Iris -Aperto
摘要。鉴于从属于物种的个体人群中观察到的样本，“物种采样”问题（SSP）要求估计来自同一人群的其他不可观察的不可观察的物种组成的某些特征。在SSP中，估计概率的问题，未见物种的数量以及过去的三十年中出现了，因为它是Nu-Ober方法论和应用工作的主题，主要是在生物学科学中，主要是在统计机器学习，电气工程，电气工程学，理论上的com-Putercutercorcecorcerscocicor，Mecord acter Science，Insperion actersic和Foresicsic和Foresicsic和Forsensic和Foresicsic和Forsensic和Forsensic中。在本文中，我们专注于这些流行的SSP，并在Pitman-Yor过程（PYP）之前概述了其贝叶斯非参数分析（BNP）分析。在回顾文献时，我们通过建立简单的复合二项式和高几何分布来建立新的后验表示，改善了现有后验推论的计算和解释性，通常是通过复杂的共同数字来表达的。We also consider the problem of estimating the discount and scale parameters of the PYP prior, showing a property of Bayesian consistency with respect to esti- mation through the hierarchical Bayes and empirical Bayes approaches, that is: the discount parameter can be estimated consistently, whereas the scale parameter cannot be estimated consistently, thus advising caution in poste- rior inference.我们通过讨论SSP的一些概括（主要是在生物科学领域）来结束我们的工作，这些生物科学领域涉及“特征抽样”，多个人群共享物种和马尔可夫链类别的人群。关键词和短语：贝叶斯非参数，贝叶斯的一致性，覆盖率，覆盖率概率，经验贝叶斯，等级贝叶斯，Pitman-yor过程，“物种采样”问题，看不见的物种。
在欧洲的气候变化方案下预测热量相关的过剩死亡率：多域分析
这项研究的主要目的是评估气候变化情景的潜在影响，特别是共享的社会经济途径（SSP）SSP1-2.6，SSP2-4.5，SSP2-4.5，SSP3-7.0和SSP5-8.5，对欧洲范围内热有关的过量死亡率。专注于奥地利，欧洲自由贸易区（葡萄牙和西班牙的部分地区），荷兰的一个地区，都灵的大都市（意大利）和瓜玛尔（葡萄牙）的城市地区，我们的研究跨越了社会地理领域。
词汇表 - adaptnsw
排放场景我们将来可能会根据不同的人类行动（途径）来将来可能经历的大气温室气体的不同浓度。与IPCC第四，第五和第六评估报告相关的排放方案是SRE（在Narclim1.0中使用），RCP（用于NARCLIM1.5）和SSP（在NARCLIM2.0中使用），如下所述。可以在此处找到有关气候场景的更多信息，特别是最新SSP的开发。场景在下面的其余部分中定义。
气候预测与葡萄候>
ilie.bodale@uaiasi.ro; camelialuchian@uaiasi.ro（*通讯作者）摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要来自20世纪中期，世界上大多数葡萄酒生产地区的大多数都经历了生长季节温度的升高。，即使通过技术过程，此问题被视为一种改进，气候因素的最新变化（主要是温度，阳光持续时间和降雨）也会显示出令人担忧的趋势。这项研究揭示了东欧最古老，最重要的葡萄园之一（罗马尼亚的Odobești葡萄园）对气候变化的影响。进行研究的品种是“ șarbă，băbeascăgri”和“feteascăRegală”，前两个被认为是新的创造品种，而后者则是在葡萄栽培最大的地方发现的。葡萄候和组成。在整个50年（1971 - 2021年）中，通过使用Odobești葡萄栽培和葡萄酒制造研究开发站的气候，收集了气候数据。实现了使用共享社会经济途径（SSP）的气候评估，重点是两个SSP（SSP1-1.9和SSP5-8.5）。气候预测表明，对于分析区域，由于温度升高超过1.5 o，苯酚将会改变，导致在葡萄成熟的情况下，导致15（SSP1-1.9）或24天（SSP1-1.9）或24天（SSP5-8.5）的加速度变化。，2016年）。年度葡萄藤生命周期的加速与广泛的不良影响相关，其中未平衡的葡萄酒生产水果的物理化学成分被认为是葡萄酒行业经济的酸痛点。关键字：关键字：关键字：关键字：气候变化；葡萄藤;物候Odobești葡萄园；新的葡萄品种； SSPS引言简介简介气候变化是一个高度争议的主题，因为它对SO-CIO经济活动和环境的重大影响。是指在工业时代观察到的天气模式和平均温度的长期变化，主要是由人类活动引起的，尤其是温室气体的排放，例如二氧化碳，甲烷，甲烷，一氧化二氮和氯氟氟苯碳（Etminan等人（Etminan等）
由于全球气候变化而导致Bursa气候分类中可能出现的转变
全球气候变化（GCC）被定义为被认为是当前世纪最关键问题的过程，将影响世界上所有生物和生态系统。为了指定这种现象的潜在影响（似乎无法停止），首先有必要预测气候类型的变化。因此，目前的研究旨在定义2040年，2060年，2080年和2100的气候分类的转移（根据De Martonne，Erinç和Emberger气候类别），而Bursa是Türkiye的最大城市之一，根据SSPS 245和SSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPRESIOS的情况。因此，确定Bursa省的气候类型将发生重大变化，主要表现为转向干旱气候类型。建议在部门采取预防措施，以避免GCC的毁灭性影响。
当地气候变化影响
此外，根据FICLIMA方法，在ICARIA中也进行了统计缩减。对于此过程，将一组59个天气观测与10个CMIP6 GCM一起使用。ERA5-LAND和MAE，偏见或Kolmogorov-Smirnov检验等统计数据用于验证每个位置和模型的方法。那些在过去气候代表的质量和性能过滤器的为1级SSP（1.26、2.45、3.70和5.85）的每个位置的每日分辨率都产生了局部缩小的气候预测。 统计和动力学缩减方法的输出都将有助于比较结果并更好地评估气候预测的固有不确定性。为1级SSP（1.26、2.45、3.70和5.85）的每个位置的每日分辨率都产生了局部缩小的气候预测。统计和动力学缩减方法的输出都将有助于比较结果并更好地评估气候预测的固有不确定性。