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Rachel Cleetus博士的书面证词
通过大大扩展传输系统的投资，我们可以建立21个世纪的网格，以可靠，可持续地为我们的21世纪经济提供动力。17这可以帮助整合更高水平的可再生能源，提供可靠性福利，并有助于减少电费和污染。这包括对高容量区域和区域间传输的投资，以及使电网对极端天气事件更具弹性的投资。实施良好考虑的允许改革可以通过改善机构，州和地方管辖区的协调，确保社区的早期参与并鼓励长期计划，同时维持强大的社会和环境保护措施，包括通过强大的实施《国家环境政策法》（NEPA），从而帮助加速传播建造。18
ESS全球车队达到了运营里程碑，超过了
俄勒冈州威尔逊维尔 - 2025年2月25日 - ESS Tech，Inc。（ESS）（ESS）（NYSE：GWH），该公司的铁流长期储能系统（LDES）的主要制造商今天宣布，该公司的全球LDE Solutions of LDES Solutions的LDES Solutions已交易了近2.5 GWH的全球LDE Solutions。该公司继续交付并开始委托其能源中心™产品并获得新的安全和运营认证，从而实现了这一运营里程碑，从而强调了该公司在LDES行业的领导。在12月，ESS完成了对波特兰通用电气的两个Energy Center™单元的施工和初步测试，并开始将Energy Center™系统运送到佛罗里达州的主要公用事业。现在已为佛罗里达项目提供了八个Energy Center™系统。预计这两个项目将在今年全面运作。“这些里程碑说明了ESS系统为客户提供的价值以及我们在扩展业务方面的稳定进步。”“能源中心TM是我们的8小时产品，我们继续以系统的发展为基础。现在，我们希望通过我们的能源基础TM产品线添加12小时以上的项目，同时继续发展总体ESS机队，以提供安全可持续的LDE，包括交付绿色基准加载，数十年来。”强调了解决方案的安全性和可持续性，Energy Center™产品线最近获得了行业领先的认证，包括UL 9540标准的ETL认证UL 9540是网格连接的储能系统的综合安全标准，它肯定了电池系统的安全性及其环境性能。标准涵盖了用于室外和室内安装的固定储能系统。
基于模糊代理的仿真，用于管理一支自动工业车队的电池电池
摘要：本文提出了使用模糊逻辑来探索自动工业工具（AIVS）的电池充电管理的多代理模拟。这种方法通过分布式系统提供适应性和韧性，可容纳AIV电池容量的变化。结果突出了自适应模糊模型在优化充电策略，提高运营效率和遏制能耗的功效。动态因素（例如工作负载变化和AIV基础结构通信）以启发式方式考虑，强调了自主系统中灵活的协作方法的重要性。值得注意的是，能够根据能源关税优化充电的基础设施可以大大减少高峰时段的消耗，从而强调了此类策略在动态环境中的重要性。总体而言，该研究强调了将适应性模糊的多代理模型纳入AIV能源管理以推动工业运营中的效率和可持续性的潜力。
集群软件管理和部署指南
美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性，或者适用于适用性的适用性，并适用于适用于适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
自动工业车队的多代理模拟
摘要。智能工厂导致工业流程的强大数字化以及集成到生产，存储和供应链中的系统之间的持续通信。行业4.0的研究领域之一是使用自动驾驶和/或智能工业车辆的可能性。以适应性行为分配给这些车辆的任务的管理以及各种通信的增加（V2X）使得为这些车辆开发集体和适应性智能成为可能，通常将这些智能分组为舰队。任务分配和调度通常是由集中管理的。灵活性，鲁棒性和可伸缩性的要求导致考虑分散机制，以应对意外情况。但是，在确定采用之前，必须首先对权力进行模拟然后模拟。因此，我们使用多代理模拟来测试提出的动态任务（RE）分配过程。一组有问题的情况，用于在智能仓库（障碍，崩溃等）等地区发行自动工业车辆。已确定。这些有问题的情况可能会破坏或损害任务的动态（重新）分配过程的成功完成。因此，我们已经定义了涉及它们的方案，以通过模拟证明该过程仍然可靠。新有问题情况的模拟还使我们能够扩展此过程的潜力，我们在本文结尾处进行了讨论。
领导采矿机队的电气化
1。首次231吨卡车重建开始于第二季度2025年，安排完成Q3 2026。2。卡车将运行39分钟，充电6.6分钟，然后再运行另一个占空比。3。商业重建将需要4-6周，耗资500万美元。枢轴甚至在第二辆卡车上破裂。4。5卡车合同，待定第一批电动汽车转换的商业运营（价值约为2500万美元）。5。在与各个船队尺寸的矿业公司的讨论中，每个矿场的车站范围从30到122辆卡车不等。
Marinette消防局将新的消防车带入舰队
对于Peshtigo Times Peshtigo - 任何泊位都是Peshtigo学区的职业治疗师，最近被授予该地区的赠款。美国职业治疗协会指出，职业治疗师的作用是“解决绩效的身体，认知，社会心理和感官组成部分”。泊位申请了赠款，以购买指定空间的材料，以帮助学生平静自己，获得专注并在情感上准备学习，在教育中被称为“正念”。泊位申请了Provident Health Foundation的赠款，并获得了15,000美元的奖励。感谢Provident Health基金会和其他基金会，Peshtigo的学生现在拥有这样一个空间，被称为“正念房间”。其目的是帮助学生获得关注并调节自己的情绪以帮助他们学习。泊位强调：“多年来，我一直想要这样的空间。我们选择了感官平静的设备。”赠款为大部分组件支付，学区支付了剩余的余额，她邀请了其他一些Sta效成员加入一个委员会，以帮助对团队的正念房间做出决定，并为该空间购买功能。团队已经确定：“正念涉及将您的指示和有目的的关注放在目前的一件事上。” “感官融合在当今世界至关重要，”特殊教育老师莱斯利·亨特登（Leslie Hosten）是正念团队的成员。她解释说：“我们的学生在一个非常不同的世界中成长，技术满足了他们的感觉摄入和需求。大脑被“重新融合”，学生努力保持情感，身心平衡感，这使学习变得更加困难。”辅导员凯蒂·塞德勒（Katie Seidler）作为团队的一部分教授正念的课程“借助我们所有的技术，我们在情感上的表现太高。我们通常需要冷静下来，” Seidler分享。“正念最大的两种最大好处是保持镇定并具有重点。它涉及努力使您的思想专注于现在。我们想利用我们所有的感官与周围发生的事情互动。”正念的房间是
RS-RFP-001-2025-绿色市政舰队研究
1。目的本提案请求（RFP）描述了Temiskaming Shores公司与合格顾问进行评估的市政舰队的要求，以减少其碳足迹并与该市的温室减少气体减少计划。选定的顾问将分析当前的车队库存，评估车队的使用和排放，探索车队效率的选择，并制定全面的过渡策略，以整合零排放车辆（ZEV）和相关的基础设施。2。Temiskaming Shores位于Temiskaming湖头部的背景位于魁北克边界附近的安大略省东北部。temiskaming Shores的人口约为9,630。Temiskaming Shores市由由6名议员和1名市长组成的七人组成。该市还设有理事会的各个委员会，由理事会任命。该市的公共工程部门保留，操作和维护自己的车辆和设备。车队的寿命取决于其使用，并由车队更换计划决定。每年，在预算审议之前，审查了车队更换计划资本，并进行了调整以反映该计划的储备金的当前状态。目前，车队中有52辆汽车。单位的故障如下：
核电机组灵活性：可再生能源电力系统的建模及其影响
本文确定了构成核技术灵活性和运行的底层物理机制，重点分析了核电机组的两个结构特征（即核电计划优化和最小功率变化）对简化法国电力系统模拟的影响。我们开发了一种模拟核电计划优化的方法，以反映电厂管理人员如何在高峰需求期间最大限度地提高电厂可用性。利用这种计划优化，我们计算每个电厂的最小功率水平及其随时间的变化，以评估灵活性潜力。考虑了三种核灵活性假设：一种假设机组计划被认为是恒定的，这是能源系统建模文献中的标准做法；一种假设机组计划优化且最小功率恒定；一种假设机组计划优化且物理引起的最小功率变化。敏感性分析强调了机组计划优化、最小功率变化、核电和可再生能源在容量结构中的相对份额以及模拟模型结果之间的联系。我们发现，随着核电在容量结构中的相对份额增加，核电机组的优化和相关的实际最小功率变化变得越来越重要。随着可再生能源的装机容量随着剩余需求水平的下降而增加，计划的重要性保持不变。本文重点介绍了对核电调度优化和由此产生的最小功率变化进行建模的潜在好处。这两个方面对于评估使用大量可再生能源的简化低碳电力系统中的核电灵活性特征至关重要。
数据驱动的模拟和场景分析，将自动按需舰队集成到公共交通中
通过模拟不同的方案，利益相关者（例如车队运营商，用户和城市行政管理）可以使用相关的关键绩效指标（KPI）分析未来的发展。这些基于模拟的见解支持数据驱动的决策，并为移动性转变做出了重要贡献。STF因此可以实现面向目标的计划，从而使自动驾驶汽车可持续有效地整合到现有的运输系统中，并为连接的，防止未来的公共交通系统铺平了道路。