XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemconfig
灵活智能牵引供电容量配置方法...
1 min , 0 min( ,( ) / )) , t rated t rated dis i dis iiiii PPEE SOC tit − − (5) 其中，i 表示储能设备 i 。它可以是电池或 UC。E 表示其剩余能量。E i rated 表示其额定能量
重新配置电池创新景观
可容纳的功率来源在电网管理中是一个关键的Conun鼓，因此，实现可持续的社会技术重新配置的能力严重限制（Sovacool等，2020）。风能和光伏（PV）能量输出在很大程度上是通过环境条件来挖掘的，生产峰不一定与需求和使用行为相匹配。因此，能源存储对于将埃尔吉的交付适应用户的需求至关重要，因为它允许在必要时利用盈余并将其注入网格中，从而避免浪费并减轻分配基础设施的压力（Castillo，Gayme，2014年）。实现功率调整和信号质量控制是使用储能的基本好处。例如，少量的电力生产商具有可累积能源盈余并在销售价格较高时出售它们的利用率，不仅可以平息系统的波动性，还可以提高其经济效率（Diesendorf，Wiedmann，2020年）。此外，众所周知，潜在的财务教授经常是安装小型可再生能源系统的更强大动机之一（Hansen等，2022）。因此，开发工作存储solu
从慢波睡眠中唤醒大脑网络中的重新配置
睡眠惯性是醒来后立即经历的警觉和表现的短暂时期。对这种现象的神经机制知之甚少。对睡眠惯性期间神经过程的更好理解可能会深入了解觉醒过程。在生物夜慢波睡眠中突然觉醒后，我们每15分钟观察一次大脑活动1小时。使用32通道脑电图，网络科学方法和受试者内部设计，我们在对照和多色短波长的光线干预条件下评估了功率，聚类系数和跨频段的路径长度。我们发现，在控制条件下，觉醒的大脑的特征是全球theta，alpha和beta功率立即降低。同时，我们观察到聚类系数的下降和三角带内路径长度的增加。觉醒改善聚类变化后立即暴露于光线。我们的结果表明，大脑内的远距离网络通信对于觉醒过程至关重要，并且大脑可以在此过渡状态下优先考虑这些远程连接。我们的研究强调了觉醒大脑的一种新型的神经生理学特征，并提供了一种潜在的机制，该机制通过该机制可以改善醒来后的性能。
强化学习控制可重构平面电缆驱动的平行操纵器*
摘要 - 由于电缆的固有灵活性和弹性，电缆驱动的并行机器人（CDPR）通常对模型和动态控制具有挑战性。将在线几何可重新配置性的附加包含在CDPR上导致具有高度非线性动力学的复杂不确定的系统。必要的（数值）冗余分辨率需要多个优化的层，以使其对实时控制的应用程序计算效率过高。在这里，深厚的强化学习方法可以提供一个无模型的框架来克服这些挑战，并可以提供实时的动态控制。本研究讨论了动态轨迹跟踪中无模型DRL实现的三个设置：（i）具有固定工作空间的标准非冗余CDPR； （ii）在可重构CDPR上具有冗余分辨率的端到端设置中； （iii）在一种脱钩的方法中，分别解决运动学和驱动裁员。
影响机场航站楼配置的因素
第五章 影响终端布局/设计的因素.. 3 8 5.1 介绍 ................................................................................................ 38 5.2 位置 .............................................................................................. 43 5.3 航站楼数量 ................................................................................ 44 5.4 登机口数量 ................................................................................ 4 4 5.5 航空公司数量 ................................................................................ 4 6 5.6 乘客和飞机数量 ...................................................................... 4 6 5.7 飞机停泊处的大小和类型 ............................................................. 4 7 5.8 国内或国际 ................................................................................ 51 5.9 服务水平 ...................................................................................... 5 2 5.10 乘客类别和步行距离 ................................................................ 54 5.11 选定配置的平均步行距离5.11.1 集中式终端配置 57 5.11.2 比较与结论 66 5.12 结论 67
风电与储能系统容量优化配置...
随着风电大规模接入电力系统，系统频率稳定性问题凸显，电池储能系统以其快速响应能力被视为提高系统调频性能的关键解决方案。此外，风储联合调频系统建设已发展多年，其中风储系统的容量优化配置越来越受到重视。但现有的容量配置大多忽略了风电机组参与一次调频引起的二次频率跌落，值得进一步研究。本文从SFD角度研究风储联合调频系统的最优容量，基于风储联合调频模型，推导了考虑SFD的两级系统频率响应时域表达式。接下来考虑风储联合调频的技术经济特点，以两阶段最大频率偏差之和及储能成本最小为目标，建立储能容量配置优化模型。采用多目标群体算法（MSSA）对优化模型进行求解，得到风储联合调频参数设定值及最优储能容量。在MATLAB中验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，所提模型能有效改善系统调频效果，保证容量优化配置，具有较好的经济性。
偏远地区多能源微电网配置方法......
风能、太阳能等可再生能源的不断增长所带来的不确定性使微能源系统的运行成本难以预测，特别是偏远农村地区的微能源系统。基于此，本文分析了可能出现的运行风险，并引入条件风险价值 (CVaR) 来量化运行风险成本。在此基础上，提出了一种基于随机规划的多能源微电网规划模型，该模型在考虑多能源微电网的物理限制的同时，最小化投资成本、运行成本和运行风险成本。特别地，使用拉丁超立方抽样方法生成风能和太阳能输出场景，并使用基于拥挤度测度的场景缩减方法进行缩减。经过分段线性化和二阶锥松弛后，将本文提出的模型处理为混合整数线性模型，并使用 CPLEX 进行求解。针对经过约简方法处理的典型场景进行仿真表明，提出的配置模型能够均衡投资成本与运营风险成本，有效增强系统应对不确定性和波动的能力；而且，通过调整风险偏好系数，可以相应调整规划方案的保守性。
慢波睡眠醒来后大脑网络的重构：神经通讯中的干预措施和影响
睡眠惯性是指在醒来后立即经历的短暂的警觉性和表现力受损时期。人们对这一现象背后的神经机制知之甚少。更好地了解睡眠惯性期间的神经过程可能有助于深入了解觉醒过程。在生物夜晚从慢波睡眠中突然醒来后，我们每 15 分钟观察一次大脑活动，持续 1 小时。使用 32 通道脑电图、网络科学方法和受试者内设计，我们评估了对照和多色短波长丰富光干预条件下各频带的功率、聚类系数和路径长度。我们发现在对照条件下，觉醒大脑的典型特征是全局 theta、alpha 和 beta 功率立即降低。同时，我们观察到 delta 波段内的聚类系数下降和路径长度增加。醒来后立即暴露在光线下可以改善聚类变化。我们的结果表明，大脑内的长距离网络通信对于觉醒过程至关重要，并且大脑可能会在这种过渡状态下优先考虑这些长距离连接。我们的研究突出了觉醒大脑的一种新神经生理学特征，并提供了一种光在醒来后改善表现的潜在机制。
通过正确的物料清单配置改善汽车行业的供应链
摘要 有效的供应链管理方法需要整体性和综合性，以避免全球供应链各层级之间的效率低下。为了实现这一目标，供应链主管和决策者需要在集中式规划方法和分散式规划方法之间做出权衡。本文开发了一种混合方法，其中只对关键产品进行集中规划，而将非关键产品留给多级供应链的本地工厂自主决策。为了验证所提出的规划模型的优势，以汽车行业的复杂供应链为试验台，其中还介绍了自上而下（从成品到原材料）和自下而上（从原材料到成品）方法之间的比较。对涉及六个关键性标准的全因子设计进行了方差分析测试，结果表明，与完全集中式方法相比，所提出的选择模型将系统规模减少了 10-30%，而与自下而上的方法相比，自上而下的方法导致关键子系统在产品数量方面缩小了约 5-10%。 1. 简介 有效的供应链管理被广泛认为是几乎所有工业领域制造公司成功和盈利的关键问题（Fan 和 Stevenson 2018 年，Pero 等人 2021 年）。供应链可以看作是一个设施网络，负责采购材料、将材料转化为中间产品或成品以及将成品分发给客户（Heragu 等人 2019 年，Norrman 和 Wieland 2020 年，Rossi 等人 2021 年）。
