XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystempEV
零碳排放混合交流/直流微电网内电动汽车的协调调度
为了提高电力系统的可靠性和弹性并减轻环境问题，引入了微电网 [1]。微电网由分布式能源和存储单元组成，这使得它们可以独立于主电网运行 [2]–[4]。这意味着，如果满足运行约束，微电网能够产生足够的电力来满足其需求 [5]。传统上，电力以交流形式输送。这是因为电力最初是以交流形式产生的，现有的输配电基础设施设计用于交流电。然而，直流电有一些好处，比如损耗更小、可靠性更高，在频率和电压调节方面的技术挑战也更少 [6]。在本文中，混合交流/直流微电网被认为受益于直流电的优势 [7]，[8]。交通运输系统正在迅速向电气化转变，电动汽车越来越多地被引入其中。电动汽车的一个特点是其储能能力。如果实施得当，电动汽车还可以向电网注入电力。在我们之前的工作中，我们已经表明，电动汽车车队的储能能力可用于为电网提供多种服务 [9]。车辆到电网 (V2G) 的概念利用了电动汽车电池，并允许插电式电动汽车 (PEV) 用于电力系统运行 [10]，[11]。系统运营商可以制定激励计划，鼓励 PEV 车主参与管理计划。此外，研究人员正在研究电动汽车停车场作为储能系统以提供灵活性 [12]，[13]。在这项工作中，我们考虑了一个自我延续的零碳微电网，它有足够数量的可再生能源发电，以确保系统的可靠运行。我们考虑的不是大容量储能系统，而是系统各个节点的电动汽车充电站形式的分布式储能。结果表明，通过对电动汽车电池进行适当的管理，它们可以储存足够的能量来满足车主的日常出行需求，并确保在可再生能源发电不足期间微电网的可靠运行。这项工作的贡献可以总结如下：
考虑热电联产热力供热机组和插电式电动汽车的微电网低温储能系统短期调度
摘要 — 随着可再生能源 (RES) 的普及，从经济和环境角度来看，对这些可再生能源进行兼容调度的需求日益增加。由于热电联产 (CHP) 发电机组的高效和快速响应特点，这些机组可以使系统免受 RES 波动的影响。为了应对与 RES 相关的运营挑战，本文旨在安排低温储能 (CES) 的套利，不仅可以最大化其所有者，还可以最小化 RES 的变化。另一方面，在所提出的模型中，插电式电动汽车 (PEV) 被用作负责任的负载，通过改变消费者的消费模式来平滑系统的负载曲线。所提出的问题被建模为二阶锥规划，并通过支配群搜索优化算法求解。为了验证所提出方法的适用性和有效性，已经执行了四个不同的案例研究。
可持续道路深度脱碳技术...
GREET 温室气体、受管制排放和能源技术模型 H2 氢气 HDRD 加氢衍生可再生柴油 ICCT 国际清洁交通委员会 ICE 内燃机 IEA 国际能源署 ILUC 间接土地利用变化 IRENA 国际可再生能源机构 kW 千瓦 kWh 千瓦时 LCA 生命周期分析 MaaS 出行即服务 MJ 兆焦耳 MJ/km 兆焦耳/公里 MW 兆瓦 NZE 净零排放 PEV 插电式电动汽车 PHEV 插电式混合动力汽车 PKM 乘客行驶公里数 R&D 研究与开发 SAE 汽车工程师协会 TEC 技术执行委员会 TKT 吨行驶公里数 TRL 技术就绪水平 UK 英国 UNFCCC 联合国气候变化框架公约 US 美国
电动汽车充电基础设施评估
由 CEC 和合作伙伴提供资金。虽然随着 PEV 数量的增加和私人市场变得更加经济可行，公共投资份额将下降，但现在需要大量公共投资。仅靠电力销售可能不足以维持可持续的业务运营或支付规划和建设充电站的资本成本。许多公司已经引入或正在探索包括互补收入来源的模式，例如，通过协调多辆汽车的充电来支持电网稳定、与当地零售和营销的整合或基于订阅的商业模式。包括通过 CALeVIP 在内的公共充电基础设施投资对于鼓励持续的市场试验、增长和成熟仍然至关重要。公共投资已经吸引了大量私人后续资本。政策制定者可以通过探索提供高充电器使用率、多样化收入来源、降低充电器成本和尽量减少电网升级的融资机制来鼓励更多的私人投资和商业模式创新。
30.宇宙射线
30.1 理论宇宙射线 (CR) 是遍布宇宙的非热粒子群。它们的显著特征可以从其主要的观测特性中推断出来：光谱、成分和到达方向。对于带电 CR，能量从几十 MeV 到接近 1 ZeV，强度在 1 GeV 以上为 ∼ 104 m − 2 s − 1 sr − 1，但差分谱随能量 E 急剧下降，遵循幂律依赖性 E − γ。最显著的光谱特征是在几个 PeV 处的“膝盖”，其中谱指数 γ 从 ∼ 2.7 变为 ∼ 3，“第二个膝盖”在 ∼ 100 PeV 处变为 ∼ 3.3 和在几个 EeV 处的“脚踝”，γ 变为 ∼ 2。 5. 通量在几十 EeV 以上被大大抑制。（有关光谱特征的更详细讨论可参见下文第 30.2.1 和 30.2.2 节。）带电 CR 主要由质子、氦和其他原子核以及电子、正电子和反质子组成。到达方向大多是各向同性的，但在膝点以下和周围，由于源的分布和银河系磁场的特性，观察到有趣的 O（10-4...10-3）各向异性，在最高能量下达到 ∼O（10-1）。伽马射线可分解为来自天体物理源的伽马射线（50 MeV 以上约 6660 [ 1 ]，TeV 能量下约 300 [ 2 , 3 ]），以及来自银河系和河外星系的弥散通量，主要表现出对能量的幂律依赖性。高能中微子的观测打开了一扇新的窗户；虽然分布基本上是各向同性的，但已经发现了两个河外星系源以及来自银河系平面的贡献的证据。带电 CR、弥散伽马射线和中微子的能谱如图 30.1 所示。对带电宇宙射线、伽马射线和中微子以及引力波的综合观测（见第 21.2.3 节）为我们了解最极端的天体物理环境提供了有价值的见解，这被称为多信使天体物理学。将所有物种的贡献相加，可得到全粒子谱。虽然长期以来人们认为它是一个没有特征的幂律，直到几个 PeV 的膝盖，但现在人们认识到它具有更多的结构，反映了各个物种的特征。这些特征包含有关宇宙射线加速和传输的重要信息。使用的能量变量是动能 E，即每个核子的动能，对于质量数为 A 的粒子，E n = E/A，或对于电荷数为 Z 的粒子，刚度 R ≡ pc/ ( Ze )（以伏特为单位），p 是粒子的动量；术语“刚度”是指在磁场 B 中抵抗偏转的能力：刚度低（高）的粒子具有小（大）的回旋半径 rg = R /B 。动能与量热仪器的实验特征密切相关，而刚度则是光谱仪器最自然的特征。还要注意，相对论性原子核的能量损失很小，它们的传输由磁场决定，因此它只取决于刚度。核子强度 J 也称为弥散通量，是通过能量在区间 [ E, E + d E ] 内的粒子的微分数 d N 来定义的，这些粒子在时间 dt 内从立体角 d Ω 穿过面积 d A：d N = J d E d A d Ω dt 。其各向同性部分与微分密度 ψ = (4 π/v ) J 有关，v 为粒子速度，与相空间密度 f 有关，即 J = p 2 f 。注意，强度也可以根据每个核子的粒子能量或刚度来定义。为了强调这一点，强度通常写为 d J/ d E 、d J/ d En 或 d J/ d R 。在探测 CR 方面，有两类技术 [ 4 ]。直接观测（见第 30.2.1 节）利用粒子物理探测器（例如跟踪器、光谱仪和量热仪）中的 CR 相互作用。鉴于此类仪器的曝光有限且光谱急剧下降，目前仅在低于 ∼ 100 TeV 时才切合实际。在间接观测（见第 30.2.2 节）中，
先进车辆技术
本报告概述了 CEC 考虑的、可能值得在未来考虑的先进汽车技术。报告描述了这些技术的现状，并总结了它们对石油消耗/温室气体排放的潜在影响。考虑的技术包括轻型混合动力和插电式电动汽车、中型和重型混合动力和 PEV、替代燃料汽车（包括柴油、乙醇含量高达 85% 的汽油混合物、液化石油气、压缩天然气、液化天然气和氢气）。报告进一步比较了各种先进汽车技术渗透场景，并描述了计划在持续的市场影响评估活动中使用的消费者偏好建模方法（根据历史汽车销售数据进行验证）。报告中讨论的新兴技术以前没有包括在内，但可能值得在未来考虑，包括道路电气化和二甲醚发动机。报告最后概述了影响先进汽车市场的政府法规和激励措施。
电动汽车大规模发展的关键挑战：全面回顾
AC 交流电 ACO 蚁群优化 BEV 纯电动汽车 BMS 电池管理系统 BSS 电池换电站 BTMS 电池热管理系统 DC 直流电 DWPT 动态无线功率传输 E3G 第三代环保主义 EchM 电化学模型 ECM 等效电路模型 EVCS 电动汽车充电站 EV 电动汽车 EVSE 电动汽车供电设备 GA 遗传算法 HEV 混合动力电动汽车 HOV 高乘载汽车 ICEV 内燃机汽车 IEC 国际电工委员会 IP 整数规划 ISO 国际标准化组织 PCM 相变材料 PEV 插电式电动汽车 PSO 粒子群优化 PTC 正温度系数 RUL 剩余使用寿命 RTR 温升速率 SAE 汽车工程师协会 SOC 充电状态 SOH 健康状态 V2B 车对楼 V2G 车对电网 V2H 车对家 V2L 车对负载 V2V 车对车 V2X 车对万物 VCC蒸汽压缩循环 WPT 无线电力传输
纽约州清洁运输路线图-Nyserda
电动汽车。至少部分通过电力驱动的车辆。除非另有说明，否则该路线图中的“ EV”一词是指所有插件车辆，包括BEV和插件混合动力电动汽车（PHEVS；定义下面）。术语“ EV”是“插电电动汽车”（PEV）的代名词。EVSP电动汽车服务提供商。EVSP提供了充电站网络之间的连接。连接到中央服务器，他们管理能够实现电台操作的软件，数据库和通信接口。FCEV燃料电池电动汽车。绿色氢，也称为可再生氢。生产涉及将水分为其元素（水电解）的过程（风，水电，太阳能等）。温室气体气体。气体会在大气中捕获热量，例如二氧化碳，甲烷和一氧化二氮。HEV混合动力汽车。 由内燃机提供动力的车辆与使用电池中存储的能量的电动机结合使用。 这些车辆依赖于再生破裂，而不是插入板电力。 HEVO Hybrid＆Electric Weelth Optimization是一家位于布鲁克林的公司，该公司于2011年成立，正在开发和部署无线电动汽车充电技术。 HFCEV氢燃料电池电动汽车。HEV混合动力汽车。由内燃机提供动力的车辆与使用电池中存储的能量的电动机结合使用。这些车辆依赖于再生破裂，而不是插入板电力。HEVO Hybrid＆Electric Weelth Optimization是一家位于布鲁克林的公司，该公司于2011年成立，正在开发和部署无线电动汽车充电技术。HFCEV氢燃料电池电动汽车。
加利福尼亚Zev投资计划：第4周期
Battery Electric Vehicle Battery Energy Storage Systems BNEF Bloomberg New Energy Finance CARB California Air Resources Board CSR Corporate Social Responsibility CVRP Clean Vehicle Rebate Program DAC Disadvantaged Community DCFC Direct Current Fast Charging DOE U.S. Department of Energy EPA U.S. Environmental Protection Agency EVSE Electric Vehicle Supply Equipment FCEV Fuel Cell Electric Vehicle ICCT The International Council on Clean Transportation ICE Internal Combustion Engine KPI Key Performance Indicator kW Kilowatt kWh Kilowatt Hour LCFS Low Carbon Fuel Standard LIC Low Income Community MHD Medium- and Heavy-Duty Vehicles MSA Metropolitan Statistical Area MUD Multi-Unit Dwelling OCPI Open Charge Point Interface OCPP Open Charge Point Protocol OEM Original Equipment Manufacturer PESO Paid, Earned, Shared, and Owned PEV Plug-In Electric Vehicle PHEV Plug-In Hybrid Electric Vehicle RFI Request for Information RFP Request for Proposal TNC Transportation Network Company （例如Uber，Lyft）VPPA虚拟电力购买协议ZEV零排放车辆
A. Ph.D.程序A. Ph.D.程序
和深度学习，物联网，智能运输系统，用于医疗保健系统的人工智能，教育系统的人工智能，工业互联网的AI，农业机器人技术。机器维护，机械故障诊断，工业互联网，工业应用的物联网 /雾计算机器的机器学习智能电网控制系统，优化，估计，电源系统的控制设计，微电网，PV系统和风能系统的控制设计，电源转换器和过滤器的控制设计，转换器设计，太阳能电池设备，生物医学仪器和控制，机器学习和深度学习，控制机器人车辆的控制开发。无线传感器网络，智能电网，需求侧管理，电力系统，物联网，电动汽车：智能分销网格中的PEV/PHEV，人工智能，机器学习和深度学习，工业自动化，无人机技术。Power Systems Distribution Automation, Power Systems Protection, Wide Area Measurement Systems, Power System Analysis, Dynamics and Control, FACTS, Grid Integrated Renewable Energy Systems, Electricity Market, Congestion Management, Power system Cyber Security Power Electronics, Restructured Power Systems, Smart Grid, Power System Economics, Embedded Systems, Power System Operation & Control, Electric Drives