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用可逆的泵涡轮机和共同位置的电池储能系统协调的水电储存储存的操作
摘要：本出版物研究了泵送水电存储和电池储能系统的协调运营，以提高利用能力。虽然泵送的水电储藏可提供较高的存储容量，但响应时间较慢，但电池储能系统的容量较低，但响应时间更快。结合两者的混合系统可以利用协同作用。开发了一种混合企业线性编程模型，以描绘德国市场中这两个系统的协调使用。所提出的方法也适用于其他区域市场以类似方式交易的能源和平衡服务。在此型号中，泵送的水电存储在现货市场中运行，并提供自动频率恢复储备，而电池储能系统则提供频率遏制储备。该模型考虑了两种存储类型中降解效应所引起的成本。结果表明，与两个存储系统的独立运营相比，通过协调增加了10.05％。可以通过更有效地使用功率容量，尤其是电池能量系统的功率来实现此附加值。
用可逆的泵涡轮机和共同位置的电池储能系统协调的水电储存储存的操作
摘要：本出版物研究了泵送水电存储和电池储能系统的协调运营，以提高利用能力。虽然泵送的水电储藏可提供较高的存储容量，但响应时间较慢，但电池储能系统的容量较低，但响应时间更快。结合两者的混合系统可以利用协同作用。开发了一种混合企业线性编程模型，以描绘德国市场中这两个系统的协调使用。所提出的方法也适用于其他区域市场以类似方式交易的能源和平衡服务。在此型号中，泵送的水电存储在现货市场中运行，并提供自动频率恢复储备，而电池储能系统则提供频率遏制储备。该模型考虑了两种存储类型中降解效应所引起的成本。结果表明，与两个存储系统的独立运营相比，通过协调增加了10.05％。可以通过更有效地使用功率容量，尤其是电池能量系统的功率来实现此附加值。
家庭级微电网的成本和性能分析
在高峰期管理电力对电力公司构成挑战。在高峰期，消费的急剧上升会导致功率损耗的指数增加，这对整体电源成本有直接影响。此外，这些需求的急剧增加可能会使电网不稳定。最近，诸如阿拉巴马州电力公司（Alabama Power）等电力公司引入了动态（或使用时间）定价量表，以鼓励消费者将其负载转移到非高峰时间。，阿拉巴马州的电力没有收取统一的费用，而是根据消耗何时消耗电力向消费者收取费用。与非高峰时间相比，在高峰时间内使用功率将导致更高的价格。在夏季，这种价格上涨的价格可能超过了非高峰时间的三倍。如果消费者可以找到利用这种动态定价的方法（即，在高峰时段不要使用电力），则消费者的电费将大大降低，电力公司的线路损失和改善的电网稳定性将更少。本文的研究重点是开发和测试微电网系统。微电网有望为客户提供更多以低成本使用电力的自由，并减少电力公司的电力损失。此外，还进行基于动态速率的成本分析以研究拟议系统的可行性。
具有电力平滑功能的太阳能发电系统
摘要：环境条件对太阳能发电系统 (SPGS) 的输出功率有显著影响，进而影响配电网络的稳定性和可靠性。本文建议在 SPGS 中使用功率平滑功能。太阳能电池阵列、电池组、双输入降压-升压直流-交流逆变器 (DIBBDAI) 和升压功率转换器 (BPC) 组成了建议的 SPGS。DIBBDAI 集成了直流-交流功率转换、降压和升压功能。在电池组和太阳能电池阵列之间，BPC 用作电池充电器。对于建议的 SPGS，只需一个功率级即可将太阳能电池阵列或电池组的直流电转换为交流电。此外，太阳能电池阵列使用单个功率级为电池组充电。这提高了太阳能电池阵列、电池组和公用事业的功率转换效率。为了稳定 SPGS 的输出功率，当太阳能电池阵列的输出功率发生显著波动时，电池组会充电或放电。此外，太阳能电池阵列的寄生电容引起的漏电流可以通过 DIBBDAI 抑制。建议的 SPGS 电源转换接口可减少漏电流、平滑功率波动并提高电源效率。为了确认建议的 SPGS 的功能，完成了硬件原型。
GS QKD 015-V2.1.1
量子密钥分发依赖于在量子层面上创建、传输和检测信号。如果用于传输的网络也使用功率大得多的经典信号，则很难实现这一点。另一方面，量子传输既不能放大也不能再生——至少在没有量子中继器的情况下是这样，而这在现有技术下是不可行的——这意味着量子通信的覆盖范围有限，需要借助可信中继器来增加距离。为了优化量子信号与经典通信在网络上的传输——无论它们是否共享相同的物理介质——并管理更长距离所需的密钥中继，必须集成 QKD 系统，以便它们可以与网络控制通信并从中接收命令。这些网络感知的 QKD 系统必须在物理层面集成（例如，为量子信道分配频谱、动态更改对等点或使用新的光路等），但也必须在逻辑上连接到管理架构。为了实现这种集成，必须向网络控制器描述 QKD 设备所需的功能。 YANG [1] 和 [2] 是用于描述网络元素的主要建模语言。任何新元素、服务或功能的定义通常都与 YANG 模型相结合，以便更快地集成到管理系统中。
GS QKD 015-V1.1.1
量子密钥分发依赖于在量子层面上创建、传输和检测信号。如果用于传输的网络也使用功率大得多的经典信号，则很难实现这一点。另一方面，量子传输既不能放大也不能再生——至少在没有量子中继器的情况下是这样，而这在现有技术下是不可行的——这意味着量子通信的覆盖范围有限，需要借助可信中继器来增加距离。为了优化量子信号与经典通信在网络上的传输——无论它们是否共享相同的物理介质——并管理更长距离所需的密钥中继，必须集成 QKD 系统，以便它们可以与网络控制通信并从中接收命令。这些网络感知的 QKD 系统必须在物理层面集成（例如，为量子信道分配频谱、动态更改对等点或使用新的光路等），但也必须在逻辑上连接到管理架构。为了实现这种集成，必须向网络控制器描述 QKD 设备所需的功能。 YANG [1] 和 [2] 是用于描述网络元素的主要建模语言。任何新元素、服务或功能的定义通常都与 YANG 模型相结合，以便更快地集成到管理系统中。
使用无线脑电图信号估计心理负荷
摘要：先前的研究已经证明了脑电图 (EEG) 在评估心理工作负荷方面的适用性。然而，开发可靠的跨任务、跨受试者和跨会话工作负荷分类模型仍然是一个挑战。在本研究中，我们使用无线 Emotiv EPOC 耳机评估了八名受试者和两项心理任务（即 n-back 和算术任务）的工作负荷。0-back 和 2-back 任务以及 1 位和 3 位加法分别被用作 n-back 和算术任务中的低和高工作负荷。使用功率谱密度作为特征，开发了一个信号处理和特征提取框架来对工作负荷级别进行分类。在 n-back 和算术任务中，会话内准确率分别达到 98.5% 和 95.5%。为了便于实时估计工作负荷，应用了快速域自适应技术，实现了 68.6% 的跨任务准确率。同样，我们在 n-back 和算术任务中分别获得了 80.5% 和 76.6% 的跨会话准确率，以及 74.4% 和 64.1% 的跨受试者准确率。尽管参与者数量有限，但该框架在跨受试者和任务方面具有很好的推广性，并为开发独立于受试者和任务的模型提供了一种有前途的方法。它还表明在认知监测中使用消费级无线 EEG 耳机实时估计工作量在实践中的可行性。
用人工智能控制热风干燥穿心莲
摘要 本文介绍了用人工智能系统控制的热风和红外线干燥穿心莲的开发。研究中使用的工具是人工智能系统控制的热风和红外线穿心莲干燥柜。该部件由一个宽度为 1204 毫米、长度为 380 毫米的烤箱组成。65 瓦的鼓风机用于吹风，使热量均匀地进入干燥器。热释放源使用加热线圈、翅片加热器/翅片加热器。电压大小 220 V，1000 W；长度 450 毫米；金属编织尺寸 11 毫米；翅片尺寸 31 毫米。用热电偶检查热量，并与设定温度进行比较。如果穿心莲干燥机内的温度没有下降，热像仪将打开通风风扇将热量带出室外。并命令降低加热器的温度。测量的温度数据将保存到 Raspberry Pi 服务器。研究发现，该机器能够根据机器的操作条件干燥穿心莲。并且能够按照干燥规定值在40°C的温度下干燥穿心莲。干燥前湿度为100％，干燥后湿度为0.73％。干燥前重量为30克，干燥后重量为8.1克。干燥速率为1.37，平均温度为60°C，符合干燥规定值。干燥前水分为100％，干燥后水分为0.79％。干燥前重量为60克，干燥后重量为12.6克。干燥速率为1.27。该系统还使用功率为1kW的低热源。电压为220 V。
使用大学
摘要 - 在尼日利亚尼日利亚的权力控股公司（PHCN）在哈科特港（Uniport）（UniPort）的电源发电公司（Uniport）上并没有真正帮助满足整体电力需求，因为事实是，其环境中存在替代性可再生能源，并且它将介入它将帮助您缓解这些挑战。这项工作涉及将光伏（PV）源用于使用UniPort作为案例研究的功率分布。太阳辐射曲线以6o55.9oe的纬度40O48.1获得，平均清除指数为4.37kWh/m2/day。太阳高度，入射角，方位角，kW/m2中的全球太阳值以及PV，电池库和转换器组件的模型。Moreso，敏感性和优化研究，包括太阳能网络的系统体系结构，负载和PV输出。用户指定的变量，例如设备峰值功率，每天产生/消耗的总能量，要投资的总金额以及太阳能发电厂的寿命。太阳能PV的总成本约为二十四（24）小时的电源，约为2000亿，七十万，六十亿奈拉（N2，740,600,000）。投影二十五（25）年的运营和维护成本（OPEX也被确定为九十八百万，五十万奈拉（N96，500,000：00）。在25年的时间里，最多消耗十（10）个小时的电力的费用必须花在PHEDC上的账单上，约为70亿，八百千1600万，三千三百千万奈拉（n 7,816,331,100：00）。这意味着，如果Uniport在接下来的25（25）年中决定抛弃PHEDC，并希望确保保证24小时的电源，那么它将节省总计50亿，并节省了700亿，七百千万千万，一百万，一百万奈拉（N5,075,731,731,100：000：00：000 naira）。此外，通过这种设计产生的功率为7500MWHR，但一年中消耗的负载为7100MWHR/年，鉴于超过400MWHR/年的超额使用功率。可以出售这种过剩的权力，从而为机构创造额外的利润。
还原计划
循环回收），使用功率模式来最大程度地减少能源消耗，从而减少垃圾填埋场。ee确保其在整个供应链中购买的每种产品都符合政府的ICT设备购买标准，并且它符合每个产品的最低标准规范。这意味着我们所有采购的产品都符合能源效率和能量星标准。此过程由我们的可持续发展专家小组约束，该专家由高级管理层和外部绿色顾问组成。我们确保所有供应商都符合政府绿色标准，并确保它们具有与我们自己相同的可持续性目标，请参阅下面的一些示例：HPE Aruba Corporate Environmentaling footprint | HPE Microsoft Microsoft到2030年将是碳负的 - 官方Microsoft博客Fortinet尊重环境| Fortinet Dell气候变化和可再生能源|戴尔技术通过我们的内部生态系统，所有制造商产品环境统计数据都记录在我们的质量管理系统（QMS）中。所有制造商产品均根据政府购买标准的办公室ICT设备进行评分。每个产品分数可用于会员机构。通过我们的Caeser认证，会员机构可以轻松地通过我们的个人资料页面在线获取此信息。在我们通过此框架和网站上生成的每个引号上都提供了一个链接。产品使用的信息类型包括但仅限于能源标签，能源效率评级，电力和冷却，行业合规性和电力管理。我们还通过在我们的解决方案和服务中促进云和基于数据中心的服务的使用来帮助买家实现能源效率目标，并认识到还需要对基于云的服务中的能源消耗进行审查，并在确保满足相关能源目标中。EE承诺要计算和抵消所有在向会员机构提供设备的供应，交付和安装中产生的所有二氧化碳和其他温室气体。我们的碳偏移措施包括内部公司计划，当地社区和环境项目，以及通过QAS批准的合作伙伴Carbon Footprint（www.carbonfootprint.com）在组织外部筹集措施。