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现场光伏组件故障评估
此定义对于负责其产品导致的所有故障的 PV 模块制造商很有用。此定义构成了第 2 章中详细描述的所有故障的良好基础。PV 系统运营商还必须处理导致 PV 系统功率损失的所有类型的故障。他还对雷击或灾难性大雪荷载引起的故障感兴趣。为了区分模块制造商和系统运营商的这两个不同观点，我们将 PV 故障定义为导致 PV 系统中功率损失或安全故障的任何故障。只有包含在模块标称功率额定值中的光诱导功率下降或不稳定性才被排除在 PV 故障的定义之外。同样，纯粹的外观问题也不属于 PV 故障。
光伏模块故障评估... - IEA-PVPS
此定义对于负责其产品导致的所有故障的 PV 模块制造商很有用。此定义构成了第 2 章中详细描述的所有故障的良好基础。PV 系统运营商还必须处理导致 PV 系统功率损失的所有类型的故障。他还对雷击或灾难性大雪荷载引起的故障感兴趣。为了区分模块制造商和系统运营商的这两个不同观点，我们将 PV 故障定义为导致 PV 系统中功率损失或安全故障的任何故障。只有包含在模块标称功率额定值中的光诱导功率下降或不稳定性才被排除在 PV 故障的定义之外。同样，纯粹的外观问题也不属于 PV 故障。
开发下一代电气推进系统
通过最大程度地减少电动机内SIC功率模块的传导功率损失，有助于实现高效率。Ti的UCC14141-Q1隔离DC/DC功率模块集成了控制器，功率级，变压器，整流器和反馈监视逻辑，从而使Empel Solutions所证明的小模块化方法能够证明。UCC14141-Q1模块可以调整SIC场效应晶体管（FET）的正栅极和负栅极驱动电压，而其1％的电压精度有助于保持SIC FET传导功率较低，从而延长电池的运行时间，从而驱动范围。与使用传统的离散变压器相比，UCC14141-Q1的小重中心有助于减少车辆生命周期内的机械应力，从而提高了振动耐受性。
电池操作和制造过程对生命周期电池性能的影响
降解 - SEI层的形成电能力不可避免地会随着时间的流逝而减小，而自由的降解能力会随着其历史条件而增加，而内部电阻会增加。一些重要因素是温度，充电状态和负载曲线。因此，随着时间的推移，观察到容量损耗和功率损失。sei形成被认为是电池的第一个充电/放电周期中的主要降解机制。可以使用Safari等人的方法对SEI形成进行建模。[3]。在这种方法中，溶剂（碳酸乙酯，EC）通过SEI层扩散，并与界面上的电极颗粒反应，从那里形成新的SEI层。在此过程中，在反应方案EQ-10之后消耗溶剂和锂（见图2）。
Schroder ISF*全球可持续价值
Rohm是日本的电力和模拟半导体制造商，重点是汽车和工业半导体。改进，他们的产品与能源效率，可再生系统和环保技术直接相关。他们是生产碳化硅（SIC）电源设备的领导者，该设备可显着降低功率损失，并越来越多地用于电动汽车（EV），工业设备和太阳能。这可以帮助提高EV充电器，太阳能逆变器等系统的整体效率，提高10-15％，这是一种明显的节能。ROHM围绕审计第1和2级供应商拥有强大的供应链计划，并正在努力通过替代替代来源来减少冲突矿物的接触。他们还做出了良好的承诺，到2050年到2050年达到零净值，并将生物多样性的注意事项纳入其运营中。
FG-100TS指令手册
1。燃料●燃料是常规汽油或高辛烷值汽油和高质量2冲程机油的混合物。●[油推荐示例] ・ Castrol Power1 Racing 2T豪华材料PowerModel 2T-S・Klotz KLOTZ KL-200如果您所在的国家没有此类油，请询问您所在国家 /地区的官方saito分销商提供替代方案。●确保按体积比使用混合物“汽油：油= 15〜20：1”。（ex。1000毫升汽油应与超过50毫升的油混合。●在闯入过程中，使用15：1混合燃料，以确保最初运行的最佳润滑。●由使用的燃料造成的任何损坏，其中油比低于20：1的损坏将不受保修范围。●请勿使用含有乙醇的汽油。它不仅可能导致功率损失，而且会导致发动机内部的腐蚀。
通过多层光转换>调查耐湍流的自由空间光学通信
摘要。多层光转换（MPLC）提供了自适应光学器件的替代方法，用于将湍流腐败的自由空间光束耦合到单模光纤或波导中。最近发布的测试结果表明，这种转换设备比自适应光学系统具有可比性或更好的性能。为了更好地了解设备特性，进行了模拟，以量化不同湍流强度和Hermite数量的功率损失 - 转换过程中使用的高斯模式。特定的病例研究是由美国陆军研究实验室开发的原型自由空间激光通信系统。拟议的仿真和统计结果报告了。还讨论了MPLC后梁功率组合器的分析。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.oe.61.11.116104]
开发中的创新和挑战
摘要。本研究探讨了基于高技术的电力传输系统的开发创新和挑战，尤其是通过应用超高压（UHV）技术，超导体和基于信息通信技术（ICT）的智能控制系统的应用。本研究旨在应对更有效，可靠的传输系统的需求，并能够支持可再生能源的整合，同时减少环境影响。结果表明，UHV技术可以将功率损失降低30％，而超导电缆几乎可以在短距离内消除功率损耗。基于ICT的智能控制系统还增加了网络稳定性和对负载波动的响应。但是，这些技术的实施仍然面临重大挑战，包括高成本，复杂的基础设施需求和网络安全风险。这项研究表明，需要在工业，政府和学者之间进行进一步的合作来克服这些障碍，并鼓励采用更广泛的有效传输技术。
学习极快交流最佳功率流的最佳解决方案：预印本
摘要 - 在本文中，我们开发了一种机器学习，以优化电网的实时操作。尤其是，我们学到了可行的解决方案，这些解决方案具有可忽略不计的最佳差距的交流最佳功率流（OPF）问题。AC OPF问题旨在确定电网的最佳操作条件，以最大程度地减少功率损失和/或发电成本。由于解决了这个非概念问题的计算挑战，许多努力都集中在线性化或近似问题上解决AC OPF问题，以解决更快的时间范围内的AC OPF问题。但是，其中许多近似值可能是实际系统状态的相当差的表示，并且仍然需要解决优化问题，这对于大型网络来说可能很耗时。在这项工作中，我们学习了系统加载和最佳生成值之间的映射，使我们能够找到近乎最佳和可行的AC OPF解决方案。这使我们能够绕过传统的非convex AC OPF问题，从而导致网格运营商的计算负担显着减少。
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。