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整体预测策略的新趋势：粗网格计算流体动力学的不确定性定量
工业和地球物理流体的抽象数值模拟通常无法求解确切的Navier-Stokes方程。因此，它们会通过强烈的本地错误。对于某些应用程序（例如耦合模型和测量结果），需要准确量化这些错误，而整体预测是实现此目标的一种方式。本文回顾了朝着这个方向提出的不同的处理。通过谎言运输对位置不确定性和随机对流的模型特别关注。此外，本文引入了一种新的基于能量预算的随机亚网格方案，以及在不确定性下进行参数化模型的新方法。最后，提出了新的整体预测模拟。将新随机参数化的技能与位置不确定性下的动力学和随机初始条件方法的动力学进行了比较。
通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些
增强了可再生能源预测和操作...
对可再生能源产生的准确和可靠的预测对于将可再生能源的有效整合到电网中至关重要。尤其是，概率预测对于管理可再生能源生产的内在变异性和不确定性，尤其是风和太阳能产生的不确定性至关重要。本文考虑了使用例如分位数回归模型为单个可再生能源站点提供概率预测的设置，但在站点之间没有任何相关信息。如果例如每个站点或多个供应商提供此类预测，则此设置是常见的。但是，要有效地管理可再生发电机的车队，有必要将这些个人预测汇总到车队级别，同时确保汇总的概率预测在统计学上是一致且可靠的。为了应对这一挑战，本文介绍了综合使用Copula和Monte-Carlo方法，以将个人概率预测汇总为在车队级别的统计校准，概率的预测中。使用来自美国几个大型系统的合成数据对所提出的框架进行了验证。这项工作对电网运营商和能源计划者具有重要意义，为他们提供了更好的工具来管理可再生能源生产中固有的可变性和不确定性。
抗菌消耗对大肠杆菌耐药性的影响：使用动态回归模型在法国大学医院（2014- 2019年）进行评估和预测
2。方法2.1。研究设计和设置使用Consores软件（一种用于监视法国公共卫生机构提供的AMC和AMR数据的工具），在2014年1月至2019年12月之间进行了法国教学医院的回顾性生态研究。Nimes University医院有1773张病床，包括46张病床，有24张床，用于血液学，235张手术，长期为190。在研究期间，每年接受41 300至50 100个住院患者，住院时间为55 200天/月，每年增加到2019年的57 500天/月。2.2。细菌样品分析了研究期间收集的大肠杆菌阳性的所有微生物样品。从门诊病人获得的样本，或在急诊室或在入院48小时内收集的样本，除非患者
澳大利亚电力市场的PV +存储运营中PV生成的确定性日期预测的价值
在过去的十年中，已经开发了许多太阳预测工具来预测光伏（PV）农场的能量产生。通过将预测与测量的太阳能数据进行比较来评估太阳预测的质量。但是，该方法没有考虑其应用程序的预测的附加值。因此，考虑到此评估框架，可以改善预测的价值？要回答这个问题，这项工作比较了针对特定应用程序的不同操作太阳预测的价值。目的是寻找经济价值与定义的误差指标之间的关系，以评估预测质量。新一代的大规模PV植物整合了ESS。目的是通过利用电力市场所带来的可能性（例如能源套利）来增强生产力的注入到电网中，从而最大程度地提高利润。为了优化这些特定EST的操作，对太阳能生产的预测至关重要。这项工作中考虑的研究案例是在澳大利亚能源市场环境中与锂离子电池相关的几兆瓦的大型光伏农场。在本特定的案例研究中，结果表明，用于评估基于平均绝对误差（MAE）的预测质量的指标（MAE）与通过应用预测带来的经济增益几乎是线性的。更确切地说，MAE的1％点的提高大约增加了2％的经济增益。
澳大利亚电力市场光伏+储能运营中光伏发电确定性日前预测的价值
在过去十年中，已经开发出许多太阳能预测工具来预测光伏 (PV) 发电场的发电量。通过将预测与测量的太阳能数据进行比较来评估太阳能预测的质量。然而，这种方法没有考虑预测对其应用的附加值。因此，考虑到这个评估框架，预测的改进能带来什么价值？为了回答这个问题，这项工作比较了不同运行太阳能预测对特定应用的价值。目的是寻找经济价值与评估预测质量所定义的误差指标之间的关系。新一代大型光伏电站集成了 ESS。目的是增加将生产注入电网的灵活性，从而利用电力市场提供的可能性（例如能源套利）来实现利润最大化。为了优化这些特定 ESS 的运行，预测太阳能生产至关重要。本研究考虑的案例是澳大利亚能源市场背景下与锂离子电池相关的数兆瓦大型光伏发电场。对于这一特定案例研究，结果表明，基于平均绝对误差 (MAE) 评估预测质量的指标与应用预测带来的经济收益几乎呈线性关系。更准确地说，MAE 提高 1% 大约可使经济收益增加 2%。
智能电网能源统计与预测
智能电网中电力的供需缺口导致了能源预测和能源管理系统的引入。能源预测是智能电网系统规划和管理的关键参与者[1]。智能电网中的数据是借助高级计量基础设施（AMI）收集的，它可以测量双向电力流。数据分析应用程序使用这些数据进行预测。这些预测应用程序可用于发电调度、可再生能源发电厂的发电预测以及需求侧管理。在智能电网管理中，各种统计和机器学习预测方法已用于预测电力需求和发电量[2,3]。时间序列发电量和电力需求已使用统计预测方法来预测，包括自回归移动平均线（ARMA）、自回归积分移动平均线（ARIMA）和向量自回归（VAR）[4]。由于智能电网技术的最新进展，统计预测方法无法处理大量发电和需求数据。统计方法不能用于复杂和非线性的数据点[5]。随着机器学习和人工智能预测方法的进步，现在可以进行准确而精确的预测。非线性时间序列数据使用循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 预测方法进行预测[6]。可再生能源融入智能电网引发了不确定性问题以及能源消费模式的变化。这些不确定性问题可以通过概率方法解决，因为与点预测相比，它们会生成预测区间[7-9]。通过将多种预测方法组合成一种称为混合预测方法的单一方法，可以提高预测精度[10]。多种预测方法的集成使混合模型更加复杂。因此，需要在预测结果和预测精度之间进行权衡。
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8(A) 唯一来源固定价格 2024-12-20 2025-01-03 2025-02-18 60 USAHCA DHA MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil PANHCA-25-P-0000 005107 WINN DEOB 未使用 FY24 资金 $250K 至 $1MN/A 2024-12-20 12 USAHCA MEDCOM MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil PANHCA-25-P-0000 005279 FY24 医师助理 DOA 更正解除义务 < $25K Q501 2024-12-16 12 USAHCA MEDCOM MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil W91YTZ-25-Q-A003 W91YTZ24A0004 KRJ BPA - 可植入手术晶状体 否 否 25 万至 100 万美元 6540 339115 固定价格 2024-12-23 2025-01-03 2025-01-24 36 USAHCA MEDCOM MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil PANHCA-25-P-0000 005463 W81K0024P0203：FY26 100 万至 500 万美元 Q523 2025-10-01 12 USAHCA MEDCOM MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil PANHCA-25-P-0000 005329 第 80 届 Sonosite PX 超声检查 2.5 万至 25 万美元 6515 2025-01-15 1 USAHCA USARC MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil PANHCA-25-P-0000 004896 USARC Occ Health 体检新组件 < 25,000 美元 Q403 固定价格 2025-10-01 12 USAHCA USARC MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil PANHCA-25-P-0000 004356 JMY FY25 OPT III TO 一般文员服务 TAMC 否 否100 万美元至 500 万美元 Q802 561110 固定价格 2024-11-19 2025-03-01 12 USAHCA MEDCOM MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil W81K02-25-Q-A008 FY25 BDAACH、PR12212469 Cephid GeneXpert 零件 否 否 $25K 至 $250K 6550 325413 固定价格 2024-11-29 2024-12-20 2024-12-15 1 USAHCA MEDCOM MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil W9114F-25-Q-A011 rvl FY25 内窥镜视频系统88285 EUCOM 乌克兰 2.5 万至 25 万美元 6515 固定价格 2024-12-16 2024-12-27 TBD USAHCA STATE MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil PANHCA-25-P-0000 005326 第 80 TC GLIDESCOPE 2.5 万至 25 万美元 6515 2025-01-15 1 USAHCA USARC MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil PANHCA-24-P-0000 007965 kv FY25 季度移动乳房 X 线摄影 WACH 否 否 2.5 万至 25 万美元 Q522 621512 固定价格 2024-12-12 2024-12-19 2025-01-01 3 USAHCA MEDCOM MEDCOM usarmy.jbsa.medcom.mesg.medcom-sbpo@health.mil