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广泛的小型电气生产商SCADA实施的案例研究
1。简介11 1.1 SCADA系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.2范围。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 2。 背景13 2.1电力前景。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 2.2广泛软件集合。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 2.3其他软件。 。 。 。 。 。 。11 1.2范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2。背景13 2.1电力前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2广泛软件集合。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.3其他软件。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 2.4 dB浏览器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 2.5首字母缩写。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 3。 div>方法17 3.1需要规格。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 3.2数据模拟。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。17 3.3 SCADA程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4。文学评论19 4.1 Scada。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.2 OPC UA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3电源系统中的SCADA。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。20 4.3电源系统中的SCADA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 4.4电力生产商。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 4.5小型电力生产商。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.6水力发电厂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.7要求规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 4.8如何收集/模拟数据？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 5。SCADA程序32 5.1计划中的程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 5.2计划基金会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 5.3对象库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 5.4警报。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 5.5维护。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 5.6历史。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 5.7图形表示。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 div>
对电力生产者和公用事业的联邦税收抵免和货币化策略
本文提出的结论是基于独立研究和公开材料的。本文所表达的观点并不表示反映或代表Charles River Associates或作者隶属的任何组织的观点。作者和查尔斯河同事不接受任何当事方的关怀或责任的义务，也不承担任何损害责任（如果有的话），因为任何一方遭受了任何一方的损害，因为决定，没有做出，或未根据本文做出，或未采取的行动或不采取行动。如果您有疑问或需要有关此问题的CRA Insights：Energy，请与Charles River Associates的撰稿人或编辑联系。该材料可能被视为广告。有关CRA International，Inc。的Charles River Associates的详细信息，请访问www.crai.com。
使用多媒体帮助农业生产者与消费者就GMOS
对通信资源的评估在整个过程中正在进行中，并内置在各个组件中。，我们在分发事实卡的同时，直接从农业生产者那里收集了反馈，并且根据目标受众的投入和建议，在有关转基因生物，健康和基因工程的部分中进行了内容编辑，并在后续版本的情况下分享了事实卡。用户测试和分析用于完善网站并根据该反馈创建新内容，包括有关标签，民事话语和资源信誉的部分。社交媒体分析确定了通过平台进一步共享哪些内容。最后，开发了一项调查，以测试动画的有效性，并发现栗子树视频在大学生观众中减少了对转基因生物的信任（Rao＆Stearns，2023年）。关于动画的发现与中国消费者知识的研究一致（Wen等，2016）。因此，我们的团队将沟通工作集中在其他领域，包括开发课程和课程，而不是继续创建视频和动画。
2024年8月对电力生产商的本地内容要求更有利
这些法规实质上替换了MOI规定54/m-ind/per/per/3/2012年2012年2012年关于使用国内产品用于电力基础设施项目的指南2023年的23（“ MOI法规54/2012”），作为先前对电力基础设施构建本地内容的规定。新法规标志着MEMR通过MEMR规范权力项目的本地内容要求（以前由MOI调节）的本地内容要求，并为电力生产商提供了更有利的本地内容要求，与MOI规定54/2012规定的要求相反，这已成为进步计划的电力项目开发的障碍，尤其是Solar Powermatess，尤其是Solar Power pownartments。
— 水泥生产商如何利用人工智能转变运营方式 — 以及未来发展轨迹 最佳实践
复杂性的增加要求企业能够掌握不同的技术、行业特定流程和网络安全，并从早期设计阶段到系统调试和维护为最终用户提供所需的咨询和帮助。采用数字解决方案的水泥业主将获得更高的绩效和更低的资本成本，以及运营、流程、维护、环境和供应链管理实践的全面标准化，这将有助于减少和管理固有的复杂性。
南瓜种子提取物的抗生素针对富含致癌细菌的强生物膜生产菌株的菌株
这项研究通过生态学方法来解决龋齿，强调使用天然成分保持平衡的口服微生物组并产生稳定的免疫口腔。关于微生物群落，饮食习惯和口腔卫生实践之间的相互作用，该研究突出了南瓜种子提取物的潜在益处，包括其抗炎性，抗菌和抗氧化特性。与传统的化学干预措施不同，这种方法促进了可持续和自然的口腔健康。这项研究使用了南瓜种子提取物和两种类型的细菌形式的天然成分，即Sanguinis ATCC链球菌ATCC 10556和嗜酸乳杆菌ATCC 4356，它们包括在强生生物膜生产国类别中。该研究使用的工具是一个微板读取器，波长为490 nm，用于在两种细菌中读取生物膜。这项研究的结果是，在45％南瓜种子提取物的浓度下，具有抗脂肪膜活性可抑制sanguinis at canguinis atcc 10556的生长（MBIC），价值为52.42％，其浓度为45％的45％南瓜种子提取物的浓度为60.6.60.6. 60.60.60.10.10.60.6 （MBEC）为51.45％。对于所有生物膜测量组，方差分析测试的结果均显着。这项研究得出的结论是，南瓜种子具有良好的抗生素活性，用于sanguinis stanguinis atcc 10566和嗜酸乳杆菌ATCC 4356。得出的结论是，南瓜种子含有L-精氨酸化合物，可以触发口腔环境中的变化到更稳态的pH。
考虑需求响应和风能的不确定性的风能生产者的强大提供策略
本文提出了针对参与日前市场的风能生产商的风险约束决策方法。在开发的模型中，采用了风能生产商和不同客户之间的灵活需求响应交易计划。通过拟议的需求响应机制，风能生产商能够在内部与不同的客户交易需求响应资源，然后在外部与市场交易能源，以增加预期的利润和风能利用。风能和需求响应中的不确定性是通过使用信息差距决策理论方法来建模的，从风险避开风险（健壮）和寻求风险的（机会主义）观点。强大的模型的目的是在满足所需的利润的同时最大程度地提高稳健水平，而机会主义模型则旨在评估以有利的不确定性实现意外利润的可能性。总体发行策略问题被建模为双目标混合整数非线性编程，该编程通过适当的技术线性化，并通过使用正常边界交叉技术有效地解决。仿真结果表明，利用需求响应资源来减轻风能偏差可以增加风能生产者的利润并降低潜在风险。此外，结果表明，提出的双目标优化方法使风能生产者可以选择有关不确定性的适当决定。
BeefBot：利用先进的 LLM 和 RAG 技术为牛肉生产商提供科学技术解决方案
我们提出了 BeefBot，这是一款专为牛肉生产商设计的由 LLM 驱动的聊天机器人。它检索最新的农业技术 (AgTech)、实践和科学见解，以提供快速、特定领域的建议，帮助有效应对农场挑战。虽然像 ChatGPT 这样的通用大型语言模型 (LLM) 对于信息检索很有用，但它们往往会产生幻觉，无法根据牛肉生产商的特定需求提供定制的解决方案，包括特定品种的策略、操作实践和区域适应。在 LLM 应用程序中合并领域特定数据有两种常用方法：检索增强生成 (RAG) 和微调。然而，它们各自的优点和缺点还不太清楚。因此，我们实现了一个流程，使用 BeefBot 中的开源 LLM 应用 RAG 和微调，并评估权衡。通过这样做，我们能够选择最佳组合作为 BeefBot 的后端，提供可操作的建议，提高牛肉生产商的生产力和可持续性，同时减少幻觉。BeefBot 的主要优势包括其作为与任何浏览器兼容的基于 Web 的平台的可访问性、通过 RAG 不断更新知识、通过本地部署实现机密保证以及通过交互式网站提供的用户友好体验。BeefBot 的演示可在 https://www.youtube. com/watch?v=r7mde1EOG4o 上访问。
澳大利亚能源生产商 - 回应：石油资源租赁税条例 - 收费安排更新
这一限制与财政部《PRRT 天然气转让定价安排审查最终报告》（GTP 最终报告）中的第 8 条建议不一致。财政部的建议是，法规应“确保尽可能使用 LNG 生产链各部分的独立交易/商业交易（反映基础资源所有权和各方风险）作为制定天然气转让价格的参考”。此项建议并未表示受制于没有成本信息的情况；该建议优先考虑在 RPM 中使用独立交易收费。GTP 最终报告明确指出，将收费成本纳入 RPM 的方法“应反映资源所有者为其外包的活动（如加工和液化）实际支付的金额”1（而不是下游基础设施所有者为这些活动产生的成本）。当财政部总结其对收费安排的建议原则时，它建议在 RPM 中使用独立收费，但不限制该使用仅限于纳税人无法获得收费成本信息的情况。2
