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本演示文稿包含“前瞻性陈述ˮ在1995年《私人证券诉讼改革法》的安全港规定的含义中。历史事实陈述以外的所有陈述都是前瞻性陈述。这些陈述包括但不限于有关我们未来的经营业绩和财务状况的陈述，预期的未来费用和投资，与我们的某些主要财务和运营指标有关的期望，我们的业务战略和计划，我们的业务战略和计划，市场增长，我们的市场地位以及潜在的市场机会以及我们未来运营的目标。“相信，ˮ”五月，“ will”，“估计”，“潜力”，“继续”，“继续，ˮ”，“预期，ˮ”打算，ˮ“期望，ˮ”可以，ˮ“可以，ˮ” will will will will will will，ˮ“ project，ˮ”计划，计划，ˮ“ target，target，ˮ”期望，ˮ“期望，类似的表达方式和类似的表达方式，thinded newed newed neede needeed thigess theed teedeed theed thecessed teed interved needeed theed teed interved teed interved exedials thigestement。前瞻性陈述基于管理层的期望，假设和预测，基于发表声明时可用的信息。我们未来的财务状况和运营结果以及任何前瞻性陈述都可能会因固有的风险和不确定性而变化，其中许多是我们无法控制的。我们不承担任何义务更新或释放任何前瞻性陈述或报告此日期之后的任何事件或情况或反映意外事件发生的任何事件或情况的义务，除非法律要求。可能导致我们的实际结果，绩效和成就或行业结果与我们前瞻性陈述中包含或暗示的估计或预测的重要因素，包括以下内容：我们将来的收入增长率；我们实现和维持盈利能力的能力；我们的业务，财务状况和经营业绩；安全和隐私漏洞；我们激烈的竞争和向竞争对手失去市场份额；我们服务的市场可能不会增长；我们的客户更新和扩张的下降；我们的透明度；我们公开的公司手册；客户留在我们的开源或免费SaaS产品产品上；我们的运营结果波动；我们有效管理增长的能力；我们对快速技术变化做出反应的能力；我们将人工智能功能纳入产品；我们能够准确预测客户订阅续订或采用的长期率，或这些续约和采用的影响；以及我们的招聘模型。
案件 5：22-cv-05249-TLB 文件 82 已提交 12/05/24 第 1 页......
费耶特维尔分庭布拉德利 R. 博林原告诉案件编号 5:22-CV-5249 副警长 LANDON WILKINS，以其官方和个人身份；副警长 REEVE KOEHLER，以其官方和个人身份；下士 BENJAMIN VINSON, JR.，以其官方和个人身份；副警长 DAVID FISCHER，以其官方和个人身份；中士 LEVI FRANKS，以其官方和个人身份；副警长 JOSHUA LOYA，以其官方和个人身份；MPO SAMUEL MOSLEY，以其个人身份；中士 ADAM BAKER，以其官方和个人身份；副警长 SHANNON MONDAY，以其官方和个人身份；副警长 DAVIS GOLDEN，以其官方和个人身份；副警长 JORDIN BEARD，以其官方和个人身份；副警长 LOGAN CORNELISON，以其官方身份和个人身份；副警长 MICHAEL WHITE，以其官方身份和个人身份；警长 DALTON MARTIN，以其官方身份和个人身份；中尉 BRITTANY WRIGHT，以其官方身份和个人身份；副警长 JACK SIMPSON，以其官方身份和个人身份；副警长 CEDRIC LAMPKIN，以其官方身份和个人身份；副警长 BRYAN COOPER，以其官方身份和个人身份；警长 SHAWN HOLLOWAY，以其官方身份；以及阿肯色州本顿县被告
整合社区能源存储以实现拥堵管理和能源成本优化：TLBO 解决方案
近年来，主动配电系统比过去更容易出现拥塞。在这方面，文献中研究了不同的拥塞管理机制。采用能源存储系统 (ESS) 共享框架来应对分布式能源 (DER) 的长回报期和高投资成本，可以为缓解拥塞带来有希望的解决方案。本文提出了一种利用社区能源存储 (CES) 同时进行能源成本优化和拥塞管理的框架。作为一个案例研究，考虑了配电系统中连接到四个微电网 (MG) 的 CES。共享存储系统通过使用启发式优化算法（特别是基于教学的优化 (TLBO) 算法）优化电池的运行，使 MG 能够降低能源成本。同时，配电系统运营商 (DSO) 利用共享存储从 CES 管理器购买充电电力来缓解拥塞。在所提出的方法中，DSO 为 CES 充电的电力支付溢价，超过拥堵时段的现行电价。此外，为了管理由负载变化和间歇性可再生能源 (RES) 引起的不确定性，本研究采用了蒙特卡罗模拟。通过全面的模拟和分析，所提出的方法证明了 CES 作为配电系统中拥堵管理和运营成本优化的有效工具的潜力，并为 MG 和 DSO 带来经济效益。
基于改进多目标TLBO算法的配电网大规模光伏系统接入方法
分布式电源的日益并网给电网带来了巨大的挑战。本文针对大规模光伏接入，建立了配电网分布式光伏并网方法。首先，建立了以最大化光伏并网容量和改善电压曲线为目标的光伏并网模型。特别地，通过考虑各种典型的并网场景，提出了适用于县域范围内推广的光伏大规模并网模型。此外，提出了一种新的改进的多目标基于教学的优化 (TLBO) 算法，即 IM-TLBO，用于寻求光伏并网模型的最优 Pareto 前沿。IM-TLBO 算法创新地结合了精英反向学习搜索策略来增强在解空间中的探索。此外，采用以最优个体和中心位置为指导的差异化教学来提高“教学”过程的效率。同时，开发了一种基于拥挤距离的循环拥挤排序删除算法，以增强精英个体的多样性和 Pareto 前沿的分布特征。最后，在基准函数中测试了IM-TLBO的性能。此外，在IEEE 33节点系统中进行了仿真案例，以验证所提出的光伏集成方法。结果表明，本文提出的方法不仅可以实现屋顶分布式光伏的整体优化集成，还可以改善电压曲线。将IM-TLBO的结果与其他经典算法进行了比较，结果表明IM-TLBO在收敛性、分布性和多样性方面均优于其他算法。
使用 MCTLBO 在容量受限的配电网中支持电动汽车充电站集成的 PV/BESS
摘要。带有备用电池储能系统 (BESS) 的太阳能光伏 (PV) 系统可缓解电力系统相关问题，包括不断增加的负载需求、功率损耗、电压偏差以及随着电动汽车 (EV) 的整合在充电时增加负载而需要升级电力系统。本文研究了带有 PV/BESS 供电的电动汽车充电站 (CS) 的 IEEE-69 总线径向配电系统 (RDS) 的电压、功率损耗和负载能力等系统参数的改进。RDS 根据电动汽车总数、电动汽车充电时间和可用的 CS 服务时间分为不同的区域。每个区域分配一个 CS。制定了一种能源管理策略，根据电价的使用时间引导 CS、PV 板、BESS 和公用电网之间的电力流动。允许 BESS 在高峰时段将存储的多余能量出售给公用电网。采用基于多课程教学学习的多目标优化 (MCTLBO) 来优化 PV/BESS 系统的规模和每个区域中 CS 的位置，以最小化年度 CS 运行成本和系统有功功率损耗。结果验证了最佳 PV/BESS 为 CS 供电的适当功能，从而提高了系统的技术经济性。
Superwool 板 HT、HT2、HTLB、强力、纸箱 - 欧洲
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