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考虑荷电状态自调节的储能系统配置随机优化方法
摘要：近年来光伏发电发展迅速，由于其波动性和间歇性，光伏发电对电力系统的电能质量和运行产生影响。为了减轻光伏发电对电网的影响，储能系统被应用于光伏电站，基于随机优化方法的容量配置与控制策略成为重要的研究课题。然而概率分布模型精度不足，随机优化方法在控制策略中应用较少。本文提出一种考虑电池荷电状态（SoC）自调节的储能系统（ESS）配置随机优化方法。首先，为减小光伏发电典型场景发电时的抽样误差，建立光伏发电超短期预测误差的分时概率分布模型。在此基础上，针对SoC频繁达到阈值的问题，建立了基于多场景的SoC自调节模型，根据滚动的光伏功率预测对SoC进行调节；构建了储能系统随机优化配置模型，可以降低光伏不确定性对配置结果的影响。最后对提出的随机优化方法进行了验证，分时概率分布模型的拟合误差比t分布的拟合误差降低了15.61%，本文最优配置的预期收益比采用固定概率分布模型的方案高8.86%，比不考虑随机优化方法的方案高16.87%。
双邮配置，用于提高客运飞机的燃油效率
增加空气量的要求，同时增强其对下一代航空运输的可持续性要求飞机绩效的逐步变化，为此，超高宽高比翼的开发和技术升级是配合的一项关键策略是一项关键的策略。超高的纵横比翼结构具有更高的负载，这对飞机配置设计和相关技术构成了挑战。本文将双纤维（TF）概念描述为采用超高纵横比的有前途的配置之一。通过改进和集成多种方法和工具，开发了TF运输飞机概念设计和分析框架的方法。设计了中型TF运输飞机，并进行了灵敏度分析以探索设计空间，并使用多学科设计优化来优化TF运输飞机的配置。结果表明，与传统的悬臂配置相比，TF配置的优势显着，这在燃油消耗和最大起飞重量中分别降低了29.33％和33.60％。
巴基斯坦 Renala Khurd 案例研究
摘要：广泛用于灌溉的水渠网络同样是向附近地区输送微电能的良好来源。这种系统的一个实际例子是巴基斯坦 Renala Khurd 的微型水力发电与国家电网的结合，即水电网配置。除了罕见的 Renala Khurd 水力发电示例外，太阳能光伏发电与主流网络的结合，即太阳能光伏电网配置，也得到了广泛应用。主要分布式发电源组合的综合运行在经济性和可靠性方面具有不同的运行属性，需要在安装前进行量化。到目前为止，已经模拟了各种主要分布式发电源组合，并报告了它们对项目经济性和可靠性的累积影响。需要对各种配置进行详细的经济性和可靠性评估，以便可持续且具有成本效益地选择配置。本研究提出了一种太阳能-水力-电网三联产组合，并采用最佳规模方案来降低太阳能系统规模和电网运营成本。使用固定水电和可变太阳能及电网系统以及许多预定义约束，开发了一种基于遗传算法的最优定型公式。在 HOMER Pro 软件中模拟水电-电网、太阳能-电网和电网-水电-太阳能配置，以分析经济影响，并在项目的各种配置下进行可靠性评估。最后，将遗传算法的最优值提供给 HOMER Pro 软件搜索空间，以模拟电网-水电-太阳能配置。结果表明，水电-电网配置的净现值 (NPC) 比电网-水电-太阳能配置低 23%，而未进行优化定型的电网-水电-太阳能的 NPC 比太阳能-电网配置低 40%，而采用遗传算法的电网-太阳能-水电的 NPC 比水电-电网配置低 36%，比不使用遗传算法的太阳能-电网-水电低 50.90%，比电网-太阳能配置低 17.1%，从而证明利用三联产能源集成是对有运河水电地区的可行解决方案。
未来就是现在 - 空中客车
卡塔尔在两年一度的防务展览会 DIMDEX 之际签署了购买 28 架 NH90 军用直升机的合同。该协议包括 16 架战术运输（TTH）配置的 NH90 和 12 架海军（NFH）配置的 NH90，将支持该国现代化其军用直升机队的计划。作为计划的一部分，卡塔尔将收到 16 架训练配置的 H125 轻型单引擎直升机，供卡塔尔武装部队航空学院使用。莱昂纳多将作为与最终客户的项目管理总承包商，而空客将负责从其位于法国马里尼亚讷的工厂最终组装和交付 16 架 NH90 TTH 飞机。莱昂纳多将负责从其位于意大利北部的威尼斯 - 泰塞拉工厂最终组装和交付 12 架 NH90 NFH 直升机。
btstack手册
0.1。常规工具2 0.2。从GitHub 2 0.3获取BTSTACK。让我们走2 0.4。单线设计3 0.5。在任何地方没有阻塞4 0.6。无需人工限制的bu i o o o o o v o o v over/池4 0.7。静态内存4 0.8。BTSTACK配置中的配置5 0.8.1。有 *指令5 0.8.2。启用 *指令6 0.8.3。HCI控制器可容纳流量控制9 0.8.4。记忆配置指令9 0.8.5。非挥发记忆（NVM）指令10 0.8.6。HCI转储Stdout指令11 0.8.7。Segger实时传输（RTT）指令11 0.9。运行时配置11 0.10。源树结构12 0.11。运行循环配置13 0.11.1。嵌入14 0.11.2的运行环。运行循环Freertos 14 0.11.3。运行循环POSIX 15 0.11.4。运行环核心控制（OS X/IOS）15 0.11.5。运行LOP QT 15 0.11.6。运行循环窗口15 0.11.7。运行循环装15 0.12。HCI转运配置15 0.13。服务17 0.14。数据包处理程序配置17 0.15。蓝牙HCI数据包日志19 0.16。蓝牙功率控制20 0.17。HCI-主机控制器接口22 0.17.1。定义自定义HCI命令模板22 0.17.2。基于模板23 0.18发送HCI命令。L2CAP-逻辑链路控制和适应协议24 0.18.1。访问远程设备上的L2CAP服务24 0.18.2。提供L2CAP服务25 0.18.3。发送L2CAP数据26 0.18.4。LE数据通道27 0.19。 RFCOMM-射频通信协议27 0.19.1。 无RFCOMM数据包边界27 0.19.2。 RFCOMM流控制28 0.19.3。 在远程设备上访问RFCOMM服务28 0.19.4。 提供RFCOMM服务29 0.19.5。 减慢RFCOMM数据接收30 0.19.6。 发送RFCOMM数据31LE数据通道27 0.19。RFCOMM-射频通信协议27 0.19.1。 无RFCOMM数据包边界27 0.19.2。 RFCOMM流控制28 0.19.3。 在远程设备上访问RFCOMM服务28 0.19.4。 提供RFCOMM服务29 0.19.5。 减慢RFCOMM数据接收30 0.19.6。 发送RFCOMM数据31RFCOMM-射频通信协议27 0.19.1。无RFCOMM数据包边界27 0.19.2。RFCOMM流控制28 0.19.3。在远程设备上访问RFCOMM服务28 0.19.4。提供RFCOMM服务29 0.19.5。减慢RFCOMM数据接收30 0.19.6。发送RFCOMM数据31
考虑动态分时电价及新能源就地消纳的储能容量优化配置方法
摘要：配置储能装置可有效提高风电、光伏等新能源的就地消纳率，缓解外部电网规划建设对新能源并网运行的压力，为此提出一种源荷协同参与的储能容量双层优化配置方法。外部模型引入需求侧响应策略，根据负荷及新能源出力分布特性确定分时电价的峰、平、谷时段，进一步以风光储系统收益最大化为目标。以峰、平、谷电价为决策变量，建立外部优化模型，以优化电价为基础调整各时段用户用电情况，将结果传递至内部优化模型。内部模型以风光储系统中配置功率和储能容量为决策变量，建立综合考虑新能源就地消纳率和储能配置成本的多目标函数，将内层的优化结果反馈给外层优化模型。采用ISSA-MOPSO算法对优化后的配置模型进行求解。最后通过数值算例验证了所提模型及算法在新能源就地消纳率和经济性方面的合理性。
考虑中温特性的城市电热综合能源系统分布式储热配置
摘要：分布式热能储能（DTES）为实现城市电热综合能源系统（UEHIES）可持续经济运行提供了特定的机遇，但面向分布式应用的储能模型理论构建和配置方法仍面临挑战。本文分析了DTES内部储热介质与热网传输介质之间的吸放热过程，细化了传热功率与温度特性的关系，建立了考虑介质温度特性的水储热与电加热器相变储热模型。结合热网温度传递时延特性，提出了面向UEHIES的DTES两阶段优化配置模型。结果表明，在配置方法中考虑温度特性能准确反映DTES的性能，提高风电利用率，提高能源设备运行效率，降低系统成本。
包围和波尔兹曼大脑
根据宇宙学家们认真对待的一些理论（称之为“大宇宙学”），宇宙在时空上如此之大，以至于几乎任何有限的物质结构都会重复形成，这仅仅是由于随机波动。玻尔兹曼大脑（缩写：“BB”）就是这样一种随机形成的具有意识的结构（至少在短时间内）。如果大宇宙学是正确的，那么 BB 数量众多且多种多样，以至于处于你的主观状态（处于相同的现象状态并拥有与你相同的明显记忆）的绝大多数实体都是 BB，而不是人类。这似乎意味着你应该对自己是 BB 有很强的信心——与你对大宇宙学是正确的信心差不多。但是，对自己是随机形成的物质结构有很强的信心似乎也很疯狂。这就是玻尔兹曼大脑的问题。我的计划是评估不稳定性和自我破坏的考虑是否以及如何帮助我们解决这个问题。
基于配置的抽水蓄能水电模型...
C pump g,t 时间间隔t内单位g的泵负荷的投标价格[$/MW]。变量[单位]：er,t 时刻t水库r中存储的能量[MWh]；umg,t 二元变量，时间间隔t内配置m的单位g的承诺变量[NA]；ur mr,t 连续变量，若ur mr,t = 1，则表示时间间隔t内水库r处于模式m∈{发电，泵}的状态[NA]；vm,ng,t 二元变量，时间间隔t内PSHU g的配置m和配置n之间的过渡变量[NA]；q gen g,t 连续变量，时间间隔t内PSHU g的发电量[MW]；q pump g,t 连续变量，时间间隔t内PSHU g的泵送负荷量[MW]；qg,t 连续变量，时间间隔t内单位g的发电量[MW]。辅助变量[单位]：f gen g,t 连续变量，时间间隔 t 期间 PSHU g 提供的发电机配置的能源机会成本[$/小时]；C(qg,t) 发电机组 g 的成本函数[$/小时]。