摘要 — 目前,很少有研究关注与混合储能系统(确切地说是抽水蓄能和电池储能系统的组合)结合运行的混合可再生能源系统的最佳电力调度。此外,缺乏研究专注于分析在对等能源共享方案下将电网互动式可再生能源与混合储能相结合的混合能源系统的经济电力调度所带来的潜在能源成本降低。鉴于这些概念中的每一个都有降低运营能源成本的潜在好处;本研究提出了一个最佳能源管理模型,两个电网互动式生产消费者以对等能源共享模式运行,以从混合可再生能源和混合储能系统供应负载,同时最大限度地降低从国家电网购买能源的成本。使用与内部电力共享定价结构相关的不同场景进行了模拟。结果表明,所提出的安排有可能大幅降低能源成本;减少生产消费者对电网的依赖,并减少对更大储能的需求。
摘要 — 通过收集和整理历史数据和典型模型特征,使用 Simulink 开发了基于氢能存储系统 (HESS) 的电转气 (P2G) 和气转电系统。详细研究了所提出系统的能量转换机制和数值建模方法。提出的集成 HESS 模型涵盖以下系统组件:碱性电解槽 (AE)、带压缩机的高压储氢罐 (CM 和 H 2 罐) 和质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 电堆。基于典型的 UI 曲线和等效电路模型建立了 HESS 中的单元模型,用于分析典型 AE、理想 CM 和 H 2 罐和 PEMFC 电堆的运行特性和充电/放电行为。在配备风力发电系统、光伏发电系统和辅助电池储能系统 (BESS) 单元的微电网系统中模拟和验证了这些模型的有效性。 MATLAB/Simulink 仿真结果表明电解器电堆、燃料电池电堆及系统集成模型能够在不同工况下工作。通过测试不同工况下 HESS 的仿真结果,分析了氢气产出流量、电堆电压、BESS 的荷电状态 (SOC)、HESS 的氢气压力状态 (SOHP) 以及 HESS 能量流动路径。仿真结果与预期一致,表明集成 HESS 模型能够有效吸收风电和光伏电能。随着风电和光伏发电量的增加,HESS 电流增加,从而增加氢气产出量来吸收剩余电量。结果表明 HESS 比微电网中传统 BESS 响应速度更快,为后期风电-光伏-HESS-BESS 集成提供了坚实的理论基础。
在消费者购买力增强、企业从清库存转向补货以及住宅建设和工业厂房及设备投资增加的推动下,经济活动持续扩大。由于年末的高活动率得以维持或延续,第一季度的国民生产总值有所增加。过去一年,国民生产总值的复苏主要是实际复苏,当前产出量创下了经济新高,明显超过了 1957 年夏季达到的周期性高点。除了通常的季节性变化外,冬季的就业情况没有太大变化。与去年同期相比,就业率上升和工作时间延长都促进了产出增加。新劳动力需求与产出增长不匹配——这是早期复苏期的典型现象——因此,虽然失业率有所下降,但下降速度与经济活动的扩张并不相称。购买力持续上升。2 月份个人收入年率为 3640 亿美元,比 1 月份增长 1%,比第四季度增长 50 亿美元。它比 1957 年夏季的最高点高出 120 亿美元,即 3%。过去一年收入增长的大部分反映了实际购买力的提高,因为消费者价格上涨不到 1%。工资和薪金占总收入的大部分,占过去一年收入增长的大部分。这是由于就业和工作时间增加,以及工资水平持续上涨的趋势。企业利润(仅在股息支付范围内反映在个人收入流中)急剧上升。这一国民收入组成部分尤其不稳定,在经济衰退时急剧萎缩,并在业务好转时以相同的方式反弹。基本数据可用性的滞后使得无法使用与其他收入流相同的货币来计算企业利润估计值,但很明显,利润的增长仍在继续。
量子计算的概念通常归功于理查德·费曼,他在 1981 年推测,模拟量子力学系统的行为需要一台本质上具有量子力学性质的计算机 [1, 2];马宁 [3] 和贝尼奥夫 [4] 也在大约同一时间提出了类似的想法。1985 年,大卫·多伊奇通过形式化计算的量子力学模型,并提出量子计算具有明显计算优势的明确数学问题,为我们现在所知的量子计算奠定了基础 [5]。这反过来又引发了 20 世纪 80 年代末和 90 年代初当时尚处于萌芽阶段的量子计算领域的大量活动,并产生了该领域的两个至今仍是最重要的成就:1994 年,彼得·肖尔 (Peter Shor) 提出了一种在多项式时间内分解因式的量子算法 [6];1996 年,洛夫·格罗弗 (Lov Grover) 提出了一种搜索非结构化数据库的算法,其时间与数据库大小的平方根成比例 [7]。非结构化搜索(在这种情况下)是这样的问题:我们有 N = 2n 个元素(索引为 { 0 , 1 } n )需要搜索,还有一个“函数”f,对于恰好一个 x ∈ { 0 , 1 } n ,f(x) = 1,否则 f(x) = 0。 “非结构化”意味着没有算法捷径——f 只是技术意义上的函数,并不意味着它可以表示为一些简单的代数表达式——因此,经典上最好的(唯一)策略是穷举搜索,这要求在最坏的情况下对所有 N 个元素进行评估,平均而言对 N/2 个元素进行评估。从量子角度来看,我们可以准备所有可能的 n-双串的叠加,因此“查询”f 以获得所有可能的
本课程让学生了解药学研究中的当前生物制药的关键知识和技 术。它涵盖了生物技术制药过程中涉及的药物设计、合成与生 产、筛选与评价及应用,并且包括新兴生物制药技术合理药物递 送方式、部分生物技术制药相关实验等。本课程将介绍不同生物 技术与实验用于制药的案例,学生将在其中了解生物技术制药研 究现状及相关技术操作。 Learning Outcomes By the end of this course, each student should be able to describe and discuss: • Historical background, current development and future trends of biotech-based pharmaceuticals • Major engineering techniques, applications and differences between biopharmaceuticals and traditional chemical pharmaceuticals • Classification, characteristics and general rules of emerging biotech-based drug development • Basic principles, applications and cases of emerging biotech-based pharmaceuticals • The latest development trends and technological advances in biotech-based drug development • Biotech-based drug development process, including design, synthesis, screening and evaluation, and rational drug delivery methods and technologies • Typical biopharmaceutical experimental steps, operations, precautions and data analysis
我们提出了一种混合量子经典算法来计算二元组合问题的近似解。我们采用浅深度量子电路来实现一个幺正算子和厄米算子,该算子对加权最大割或伊辛汉密尔顿量进行块编码。测量该算子对变分量子态的期望可得出量子系统的变分能量。通过使用归一化梯度下降优化一组角度,该系统被迫向问题汉密尔顿量的基态演化。实验表明,我们的算法在随机全连通图上的表现优于最先进的量子近似优化算法,并通过产生良好的近似解向 D-Wave 量子退火器发起挑战。源代码和数据文件可在 https://github.com/nkuetemeli/UQMaxCutAndIsing 下公开获取。
提出了一种决策的量子动态模型,并将其与先前建立的马尔可夫模型进行了比较。量子模型和马尔可夫模型都被表述为随机游走决策过程,但这两种方法的概率原理不同。量子动力学描述了复值概率幅度随时间的演变,而马尔可夫模型描述了实值概率随时间的演变。量子动力学会产生干扰效应,而马尔可夫模型则不会产生这种效应。当两条可能路径的并集概率小于每条单独路径的概率时,就会发生干扰效应。推导出量子模型的选择概率和选择响应时间分布,并将预测与马尔可夫模型进行了对比。r 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。
腹泻疫苗提供全面保护。GUARDIAN® 是一种完整的新生儿腹泻(腹泻)疫苗,具有广泛的抗原,与断奶前奶牛腹泻的四种主要细菌和病毒病因有关,包括:• 轮状病毒 G6 型和 G10 型 • 冠状病毒 1 型和 3 型 • 产气荚膜梭菌 C 型和 D 型 • 大肠杆菌 K99 型 给干奶牛和妊娠后期小母牛接种 GUARDIAN 可提高其初乳中的抗体浓度,结合初乳管理可减少或消除给单个小牛接种疫苗的需要。
* 通讯作者:mlong@uchicago.edu (ML);jbergelson@uchicago.edu (JB);huangyuan@mail.kib.ac.cn (YH)。† 资深作者 ‡ 这些作者贡献相同 (YH、JC)。ML、JB 和 YH 设计了这项研究。YH 撰写了论文初稿。YH 和 JC 进行了所有实验,包括表型观察和分析、突变体生成、鉴定、表达、转录组和基因组测序以及进化分析。CD 和 SD 参与了群体遗传分析。CF 提供了植物材料。CF、YO、DL、SX 和 EM 修改了稿件。ML 和 JB 指导了这项研究,构思并监督了写作。根据作者须知 (https://academic.oup.com/plcell) 中所述的政策,负责分发与本文所述研究结果相关的材料的作者是:Manyuan Long (mlong@uchicago.edu)。
