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网格的最佳尺寸和技术经济分析 -
摘要：缺乏电力是阻止国家发展的最严重的问题之一。混合可再生能源系统（HRES）在减少此问题方面起着至关重要的作用。这项研究的主要目标是使用多个能源资源（Homer）Pro软件的非主导分类遗传算法（NSGA）-II和混合优化的优化，以降低净现在成本（NPC），能源成本（COE）和CO 2的CO 2拟议的电力系统排放。五个案例被认为是了解孟加拉国库特布迪亚岛的最佳HRES系统，并分析了该系统的技术可行性和经济潜力。为了证明建议策略的效率，比较了两种方法的最佳案例结果。该研究的最佳解决方案还经过敏感性分析，以考虑年度风速，太阳辐射和燃油成本中的波动。根据数据，优化的PV/风电/电池/DG系统（711,943美元）的NPC低于其他情况。通过NSGA-II技术获得的NPC比基于荷马的系统低2.69％。
PV- ...
摘要：未来的住宅应用可能会从整合光伏（PV）和电池储能系统（BESS）的纳米粒子中受益，尤其是在建立了有关可再生能源社区（REC）的近期欧洲社区指令和共同行动的可再生消费者（JARSCS）之后。这些实体包括共享本地生产的能源的用户的聚集，目的是通过增强其脱离电网的独立性来获得经济，环境和社会利益。在这方面，PV和BESS系统的尺寸是一个重要方面，可以从技术，经济和环境角度进行权衡。为此，本文介绍了对最佳的PV-BESS系统的调查，该系统的最佳PV式系统的大小作用为JARSC社区，其中包括一家普通的PV工厂和EMS，由基于规则的标准运行。PV-Bess尺寸结果。在这些方面，除了常见的技术经济标准外，特别关注二氧化碳的排放量，因为它们的减少是最近欧盟指令背后的驾驶精神。
飞机电动定径工艺的改进...
这篇硕士论文是一次非常有趣且收获颇丰的经历。我通过在 ALTRAN 和 AIRBUS 实习获得的机会是一次不可忽视的经历，无论是在社会关系方面还是在发展我的技术技能方面。我要特别感谢电气安装部门的全体团队成员，感谢他们的热情帮助我融入这些公司；特别是我的两位导师 Nicolas PHILIPPE 和 Michel BAREILLE，感谢他们给予我的大力帮助。我还要感谢我在查尔姆斯理工学院的导师 Torbjörn THIRINGER，他以无比的耐心帮助我解决了所有困难的行政问题，并在硕士论文期间给予了我很大的支持。最后，我要感谢我的家人在我待在瑞典期间的支持，因为没有他们的帮助，这次美妙的冒险就不可能实现。
确定航母规模——替代方案简史
的排水量不得超过 27,000 吨（也不能携带任何大于八英寸的火炮）。条约签订时，发明了全航空战舰的英国已经服役 5 艘航空母舰，另有两艘正在建造中。除第一艘外，其他所有航空母舰的排水量都在 26,000 至 29,000 吨之间，这显然是条约对单艘舰船设限的原因。相比之下，美国尚未服役其第一艘航空母舰兰利号 (CV 1)，该航母是一艘改装的运煤船，满载时排水量约为 14,000 吨。日本正在建造其第一艘航空母舰——世界上第一艘从龙骨开始建造而非改装的专用航母——日本海军凤翔号，排水量略低于 10,000 吨。 5 考虑到皇家海军的优势，条约会议宣布兰利号和凤翔号为“实验性”舰艇，因此不计入吨位限制。6
尼日利亚农村电气化微电网规模
摘要 电力需求研究的结果主要表明，发展中国家目前的供需缺口已经非常大，在“一切照旧”的情况下，这一缺口将变得更加严重。没有电，企业或家庭很难运转，而那些幸运地接入电网的人通常会发现电力不稳定且不可预测。因此，非洲人使用污染严重的离网替代能源自行发电，其发电成本是电网发电成本的两倍多。在非洲，大多数国家的电气化率极低，因此建立了微电网，试图将电力输送到农村居民。分布式发电带来了一些问题，如电能质量保证（来自几个发电站）、平衡能源供需、安全、电费管理的智能计量等。本文对发展中国家农村电气化的微电网进行了规模估算。本研究采用的方法包括测试台的特性描述、测试台的尺寸确定以及从测试台收集数据，以便高效设计微电网。本研究采用的程序表明，它有助于消除尺寸过大、能源浪费的问题，降低电池存储成本，提高电池的放电深度和电池组的能量充电周期。这是因为这项研究工作采用了测试台的实时现场测量，还捕获了使用区域特有的太阳能数据读数。关键词：微电网、智能电网、ELDI、电气化、智能城市
独立数据中心规模应对过度...
在过去的二十年里，数据中心等 IT 基础设施的可持续性成为谷歌、亚马逊等计算机巨头关注的重点。人们已经提出了使用可再生能源供电的数据中心。但是由于这些替代能源的间歇性，这些平台仍然与传统电网相连。IT 结构和电力限制经常受到单独质疑，导致全球系统效率低下。本文对能源自给自足的绿色数据中心进行了建模和设计，提出了一种电力自主的基础设施，包括风力涡轮机、太阳能电池板以及主要基于电池和氢系统的短期和长期存储设备。现有的规模确定方法局限于完美的 QoS，从而高估了所需设备。在本文中，我们通过质疑其对 QoS 和所需设备的影响来展示如何减少和对抗这种过度配置：减少计算或存储元素（服务器和电池）的数量。例如，将目标 QoS 从 100% 降低到 95% 会使所需服务器数量减少一半以上，而电池容量减少 30% 对电力基础设施的影响可以忽略不计。绿色数据中心、规模缩减、调度、可再生能源、服务质量。
混合动力飞机尺寸确定方法的交叉验证
关于混合动力飞机的研究数量正在稳步增加，因为这些配置可以降低运营成本并降低对环境的影响，而这些配置比传统飞机要低。然而，由于缺乏实际混合动力飞机的参考数据，设计工具和结果很难验证。本文通过对比两种独立开发的尺寸确定方法的假设和结果，分析了开发或实施混合动力飞机设计工具时必须验证的关键点。选择一架现有的 19 座通勤飞机作为基线测试案例，并使用两种设计工具来确定该飞机的尺寸。然后，根据混合动力推进技术调整飞机的尺寸。这适用于并联、串联和全电动动力系统架构。最后，进行敏感性研究，以评估混合动力飞机设计的基本假设和方法的有效性。发现这两种方法都可以预测参考飞机的最大起飞质量 (MTOM)，误差小于 4%。预测各种（混合）电动配置的 MTOM 和有效载荷范围能量效率的最大差异分别约为 2% 和 5%。本研究的结果证实了这两种方法的正确制定和实施，并提供了可用于对设计工具进行基准测试的参考数据集。
大型铅酸存储电池的尺寸
有关本指南的书面建议可以通过NRC的公共网站在NRC库的NRC公共网站上提交，网址为https://www.nrc.gov/reading-rm/reading-rm/doc-collections/reg-guides/reg-guides/index.html，在文档收集下，在监管指导下，在监管指南中https://www.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/reg-guides/contactus.html，将在“监管指南”系列的未来更新和增强中进行考虑。在新指南的开发过程中，应在评论期内提交，以立即考虑。如果实用或可以考虑以后的更新，则将考虑在评论期之外收到的建议。Electronic copies of this RG, previous versions of RGs, and other recently issued guides are also available through the NRC's public web site in the NRC Library at https://www.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/reg-guides/index.html/ under Document Collections, in Regulatory Guides.此RG也可以通过NRC的机构范围内的文档访问和管理系统（ADAMS）获得，网址为http://www.nrc.gov/reading-rm/adams.htm l，根据Adams Accession编号（编号）ML23118A344。监管分析可以在Adams的登记号下找到ML22307A144。相关指南DG-1418草案可以在Adams找到，ML22307A132，工作人员对DG-1418的公众评论的答复可以在Adams Compession No.ML23118A345。
自治系统的神经架构大小
摘要 - 神经网络（NNS）现在广泛用于自主系统中的感知处理。来自摄像机和激光镜等传感器的数据，在由NNS处理后，构成了自治功能的核心的饲料控制算法。此类NN在图形处理单元（GPU）上实现，现代GPU可以分配到多个虚拟机中，每个机器都实现了单独的NN。给定一个具有多个NN的自主系统，每个NN应该如何尺寸和实施它们的GPU进行最佳分区？在这项工作中，我们研究了多种GPU分区技术，其目的是最佳和安全的系统级控制性能。I. I Tratsuction的进步深度学习技术导致自主系统中神经网络（NNS）的广泛部署。由于其任务关键性，验证驾驶系统通常需要NN组件的高精度。但是，达到最新准确性通常会导致计算和记忆需求增加。尽管努力压缩NNS提高效率（例如，[1]），在官能系统的内在空间，能源和成本限制中满足准确性要求的挑战仍然很大。此外，此类系统的总体性能，包括感应，决策和驱动，不仅受到其NN组件的准确性，而且还受到控制系统对NN输出不确定性的敏感性的影响。这项工作的贡献：我们解决自主系统中NNS的资源分配，以优化安全性和控制性能。，深度估计）。由于NN估计错误的影响在整个系统上都有不同，因此对整体系统性能进行优化需要一种细微的方法来分配NN，优先考虑关键功能，同时为他人分配足够的资源。具体来说，我们专注于用于状态估计的NN（例如由于可以对GPU和现代GPU进行分配，因此分配问题会减少到NN的尺寸和GPU分区。我们提出了三种用于NN尺寸的启发式方法，并表现出与详尽的搜索相比，其综合努力明显少得多。据我们所知，没有先前的工作将自主系统的控制性能与NNS的尺寸或GPU分配有关。相关工作：嵌入式NNS的记忆，计算和能量需求的选择存在广泛的文献。值得注意的策略包括开发较小，更有效的NNS [1]，[2]和实施早期出口
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