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字母自动多-PZTS能量收获界面基于可扩展的PSSHI纠正，并使用功率区域优化技术Guozhu Che
摘要本文提出了一种基于对电感器（PSSHI）的可扩展平行同步开关收集的自动多重压电（多PZTS）能量收集界面，该开关收获了功率区域优化技术。可扩展的PSSHI整流器可以接受任意阶段的多PZTS电压输入，从而解决了电荷冲突问题。功率区域优化器可以帮助整流器在高输出功率区域内运行。同时，电路中的所有活动设备均由收获的能量提供动力。最后，实验结果表明，电路的平均充电能力为559.8°W，能量转换效率为80.7％。与没有功率区域优化的可扩展的PSSHI整流器相比，该电路中的平均充电功率增加了94％。此外，实验测试表明，接口电路可以完全实现冷启动和自动供应。关键词：多个压电能量收获，可扩展的平行同步开关收获（PSSHI），功率区域优化分类：能量收集设备，电路和模块
单位 - I煤炭热电厂
q in-热输入速率（每单位时间的能量）m =质量流量（单位时间质量） - 机械功率或提供给系统的机械功率（单位时间的能量）-过程的热力学效率（用于涡轮的涡轮使用功率）h 1，h 1，h 2，h 3和h 3和h 4- h 4-
北欧电网开发观点2023
作为主要主题，本报告提供了一项正在进行的北欧倡议的摘要，该计划探讨了各种策略来管理与电源系统相关的挑战，该电源系统由电源基于电子的设备的比例明显更高。功率生产增长的主要部分将来自太阳能和风能，这些电力是使用功率电动转换器连接到网格的资源，称为电力电子间设备1（PEID）。北欧电网中PEID的份额不断增长是一个新的发展。从历史上看，北欧发电量依赖于同步连接到网格的大型构造，从而产生了稳定且可预测的系统特征。系统特征的这种根本变化为
使用 DEAP 进行 SVM 分类器特征提取的 DWT 与 PSD 性能比较
信号由在不同情况下组合的多个频率组成。离散小波变换 (DWT) 用于使用一系列高通/低通滤波器将信号分解为不同的频带。或者，使用功率谱密度 (PSD) 来获取频谱以及每个频率的功率分布。统计特征来自 DWT 和 PSD。然后，PCA 用于降维，并且在 SVM 分类器的情况下仅将得到的数据用于情绪分类，因为我们需要尽可能多的数据来进行深度学习。所有这些都是为了从分类器中提取最大性能并最小化所需的计算资源，然后将信号分解为组成频率并得出表征整个信号的相关统计特征。
在考虑单个系统动力学的同时，用于多能系统的实时功率共享策略
摘要：对于可持续和弹性的能源供应，多能系统（MES）变得更加突出。在由不同的生成来源，不可控制的负载，多个存储选项和Power-to-t-to-t-to-X技术组成的MES中实时有效共享是一项艰巨的任务。挑战是由于不断波动的生成和负载以及设置中每个元素的不同系统动力学而引起的。可以将MES中各种可控元素之间的功率共享分解为两级过程。最高级别的过程（通常称为超级分子控制），基于负载和生成预测和其他多个因素，可以在更长的时间内使用功率共享。基于超级分子控制和实时传感器数据的输入，较低级别的过程（通常称为子分子控制）完善了各个元素的控制信号。
基于脑电图的多任务相关心理负荷识别
Lipo Wang 新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院 ELPWang@ntu.edu.sg 摘要 — 心理负荷可以通过脑电图 (EEG) 识别，并可用于评估用户执行不同任务时的心理努力。在这项工作中，我们设计并实施了一项与无任务、视觉任务、听觉任务和多任务表现相关的心理负荷识别实验。使用同步容量 SIMKAP 测试在 12 名受试者中诱发与多任务相关的不同程度的心理负荷。使用 Emotiv 设备收集 EEG 数据，使用功率、统计、分形维数 (FD) 特征与支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器进行处理和分析。当使用统计和 FD 特征组合时，使用 SVM 对 2 个类的最佳准确率为 90.39%，对 4 个类的最佳准确率为 80.09%。所提出的算法可以应用于心理负荷监测。
的衰老及其对EM进行排放的影响
摘要 - IGBT在各种电力电子应用中扮演至关重要的角色，要求长时间的可靠性。了解其故障机制对于制造商和工程师至关重要。这项研究通过将IGBT降解（尤其是死亡氧化物污染和栅极氧化物污染）与进行的电磁（EM）扰动相关联，以解决差距。使用功率循环系统在600V，16A IGBT上进行加速衰老，揭示了静态和动态参数的显着变化。切换瞬变显示出归因于经验丰富的降解的转弯速度放缓。实验设置证明了降解，切换瞬变（尤其是收集器电流（I C）关闭）之间的直接联系，并减少了执行的EM扰动。关键字 - IGBT，模具降解，闸门氧化降解，加速衰老，IGBTS的信号光谱分析，进行了EM发射。
由特定能量输入控制的等离子体活化机制：潜力和前景
20 世纪 70 年代末，Yasuda 进一步阐述了等离子体聚合的概念。[4] 在低 SEI 条件下，等离子体聚合物薄膜的沉积速率通常随能量输入线性增加，在较高能量下接近饱和。从沉积速率与 SEI 关系的总体趋势来看，高于表观活化能的行为可以用类阿伦尼乌斯方程来描述，以 SEI 代替温度。[5] 同时，该方法被证明适用于许多不同的单体，即可聚合分子，从而实现等离子体聚合。[6-11] 此外，该概念还包括使用功率调制，通过施加开/关脉冲来降低等离子体中的平均功率输入，旨在增强单体的结构保留。 [ 12,13 ] 同样，按照阿伦尼乌斯形式用 SEI 代替温度可能对等离子体转化、等离子体催化和等离子体喷射烧结有用 [ 14 – 16 ] — — 尽管这仍然是一个有争议的话题。[ 17 ]
采用模糊逻辑控制器的高渗透风力储能系统的风潮流和网络频率的动态稳定性
摘要：近年来，由于人们对气候变化的担忧，发电和配电系统技术发生了重大变化。因此，预计在不久的将来，大规模发电、输电和配电将出现混乱。这是因为可再生能源 (RES) 产生的能源的传输和分配难以控制，这是由于这些能源的不稳定性及其能源的间歇性造成的。因此，由于 RES 的高渗透率影响，保持风力发电流的动态稳定性和控制网络频率变得更具挑战性。本文提出了一种使用功率共享方法的风力储能系统控制算法，以保持风力发电流的动态稳定性和电网频率的控制。为了保持网络稳定性，安装了储能系统 (电池) 来存储多余的风力，而不会将其投入二次/卸载负载 (SL)，并最大限度地减少风力涡轮机发电的功率损失。结果表明，与比例积分微分 (PID) 控制器相比，使用模糊逻辑 (FL) 控制器可以显著降低风能流的暂态时间和频率的波动率。
复杂的染色体重排中的断点对应于成熟精子的DNA的转座酶可访问区域
电气惊人用于捕获鳄鱼以执行常规管理程序。从福利点开始，电气令人惊叹必须引起动物的无意识。然而，没有信息有关电气令人惊叹是否引起尼罗河鳄鱼（Crocodylus niloticus）的无意识。该研究的目的是使用5通道参考脑电图分析来评估鳄鱼中电气惊人之前和之后的大脑活动，以确定意识。的行为指标和15个圈养鳄鱼的脑电图记录被捕获并使用功率谱密度分析在令人惊叹前后的功率频谱密度分析进行分析，然后以60 s的间隔，直到播放后5分钟。在湿颈上施加了5–7 s的标准化刻度170伏。无意识的定义是α波功率的降低和增长三角波功率的增加。无法评估三个脑电图。在12个鳄鱼中的6个中发现了无意识，平均持续120 s。脑电图波形振幅和滋补性癫痫发作的波形活性和行为指标的增加并不是可靠的无意识指标。进一步的研究应集中于提高电气惊人的效率和可靠性。