其中 E 实际,t 涡轮机的实际能量产量 t E 计算,t 计算的涡轮机净能量产量 t 灵敏度 t 涡轮机能量产量中的风速灵敏度 t 权重 t 涡轮机的相对加权因子 t 风速灵敏度是在扰动计算中计算出来的,其中风速降低了 3%。风速灵敏度定义为(净能量差异,单位为 MWh)/(风速差异,单位为 m/s)。加权因子表示用户对涡轮机生产数据质量或参考涡轮机与拟议涡轮机的相关性的信心。数据质量低的涡轮机应赋予较低的权重。在计算校准因子时,各个加权因子被标准化。计算出的校准因子可以在控制面板中的流量模型页面中输入。然后,将使用流量模型计算出的风力资源的平均风速乘以校准因子。风速和风能图也按校准因子缩放。
首先,用户和制造商不会仅仅在他们之间确定对新的或更好的测量设备的要求——至少不是在直接的层面上。所有标准化委员会,特别是国际标准化委员会,其中都有一类特殊的人,我会非常谨慎地用“测量官僚”这个词来形容他们。然后是创作者——你几乎可以从艺术意义上理解这一点! - “量和单位”、几十种不同的剂量术语、“辐射加权因子”和所有其他奇妙的东西 - Werner HUNZINGER 和我刚刚在科学 FS 周年纪念卷 (12) 中广泛讨论了这个具体问题。最后还有限制制定者,无论是建议性的还是法定的。
ACI加权系数(CAPEX)是指根据B部分(确定累积的实际允许资本支出和加权平均ACI(CAPEX)的特定条件28(CAIDEX INVEX ID ACI)(CAIDEX ID ACI(CAID)ACI(CAIDED ACI)(CAIDED ACI)(CAIDED ACI)(CAIDEX RESID/ACI)(CAIDED ACI)(CAIDEX IDSID ACI)(CAIDED ACI)(CAIDEX ID ACI)(CAIDEX ID ACI(CAID)(28),根据B部分计算的,根据每个递送区域的实际允许资本支出(ACI)得出的加权因子(ACI)(CAID)(CAID)
首先,用户和制造商不会仅仅在他们之间确定对新的或更好的测量设备的要求——至少不是在直接的层面上。所有标准化委员会,特别是国际标准化委员会,其中都有一类特殊的人,我会非常谨慎地用“测量官僚”这个词来形容他们。然后是创作者——你几乎可以从艺术意义上理解这一点! - “数量和单位”、几十种不同的剂量概念、“辐射加权因子”和所有其他奇妙的东西——Werner HUNZINGER 和我刚刚在科学 FS 周年纪念卷 (12) 中广泛讨论了这个特定问题。最后还有限制制定者,无论是建议性的还是法定的。
第 20 页 #7 - 国家洪水频率 (NFF) 程序允许使用回归估计的等效记录年限和观察记录的年数作为加权因子对估计和观察到的峰值流量的对数进行加权。当回归方程有等效记录年限时,系统会提示用户输入观察记录的年限和观察到的峰值流量。NFF 已更改为允许用户输入 500 年洪水的观测值并计算 500 年洪水的加权估计值,即使给定州没有 500 年回归方程。此计算中使用了 100 年回归方程的等效记录年限和推断的 500 年洪水。
潜在(未来)功能是开采资源的原因。本研究试图描述有限 15 种资源的潜在功能和替代可能性。由于资源为人类提供不同的功能,因此有必要区分子影响类别。建议对影响类别进行以下区分:I 元素和配置,II 建筑和施工资源 III 能源载体子影响类别 I 包含许多具有非常不同潜在功能的不同元素和配置。要将元素和配置汇总为一个子影响分数,可以进行后续加权。建议根据元素或配置功能的当前经济价值来加权。但是,这些加权因子尚未提供。
今年,研究人员使用注册选民名单作为吸引参与者的抽样框架。当然,使用注册选民名单的缺点是,并非每个人都注册投票!但是,鉴于在2020年总统大选之前注册的增加,这并不像过去那样严重,皮尤研究表明,选民列表的使用排除了与随机数字拨号统计上不可分割的估计。在2022年4月23日至4月28日之间,总共调查了500名居民(28个调查 - 5.6% - 以西班牙语进行,以非英语居民进行),导致95%的信心水平,准确性为+/- 4.4%。加权因子被应用于数据,以纠正老年人和非西班牙裔人(传统上更有可能对电话调查做出响应)的过度过采样)。2)使用在线调查方法来利用没有机会参加电话调查的河边成年居民的意见。此外,设计单独的在线调查,以引起工作人员的观点(或参加
fermionic系统的简化平均场描述依赖于Hartree-Fock-Bogoliubov(HFB)方法,其中两个粒子的相互作用分解为三个不同的通道。这种方法的一个主要问题是,通道之间的分离有些任意。根据要描述的身体状况,不同的渠道很重要。在此海报中,我们提出了一种自称为普遍的平均场理论,该理论基于为每个通道引入一个单独的加权因子。这个Ansatz通过为其最佳分区提供极端原理来消除渠道分离的任意性。通过考虑两个与接触相互作用的未偏光效率物种的示例来说明我们技术的力量。在这种情况下,Fock的贡献消失了,我们获得了Hartree和Bogoliubov通道之间的耦合。这仅在均值场上已经超出平均场校正[1,2],但也会在平均场上降低粒子孔波动的定性一致性的临界温度[3]。由于通道耦合的非扰动性质,我们还获得了仅在一个通道中任何波动理论捕获的结果。这需要引入有效的相互作用范围作为新的长度尺度,并且应该与足够大的密度相关。我们的形式主义在超低原子气体中的费米子超流量与凝结物理学的超导性以及核和中子物质领域之间建立了自然的理论桥梁。
随着混合型海上园区的发展,以及在不久的将来大规模实施的预期,研究适当的能源管理策略以提高这些园区与电力系统的可集成性变得至关重要。本文讨论了一种多目标能源管理方法,该方法使用由电池和氢/燃料电池系统组成的混合能源存储系统,应用于多源风波和风能-太阳能海上园区,以最大限度地提高输送能量,同时最大限度地减少功率输出的变化。为了找到能源管理优化问题的解决方案,提出了一种策略,该策略基于检查一组加权因子来形成帕累托前沿,同时在混合整数线性规划框架中评估与每个因子相关的问题。随后,应用模糊决策从帕累托前沿中现有的解决方案中选择最终解决方案。研究在不同地点实施,考虑了电力系统限制的情况和存储单元的位置。根据结果,应用所提出的多目标框架成功地解决了混合海上园区在所有电力系统限制和组合存储位置情况下的能量输送和功率输出波动的减少问题。根据结果,除了输送能量增加外,在研究案例中还观察到功率变化减少了约 40% 至 80% 以上。
摘要自动驾驶汽车的目的是提高驾驶安全性和舒适性。他们需要在复杂的城市场景中执行社会接受的行为,包括不确定意图的人类驱动车辆。更重要的是,了解人类驾驶员的驾驶方式使系统更像人性化或个性化,这是改善系统性能的关键,尤其是对自动驾驶汽车对人类乘客的接受和适应。在这项研究中,提出了个性化意图意识到的自主驾驶策略。基于双层多维高斯马尔可夫进程(MGHMP)提出了一种在线驾驶样式标识,并具有仲裁机制,并在现场测试中进行了评估。混合观察的马尔可夫决策过程(MOMDP)是为了建模一般的个性化意图感知框架。一种类似人类的政策生成机制用于生成可能克服解决MOMDP难度的候选者。在每个预测时间步骤中,都会更新周围车辆上层MGHMP的索引。奖励函数的加权因子与下级MGHMP的识别结果配置。在实时智能模拟平台上评估了个性化意图意识到的自主驾驶策略。的结果表明,提出的策略可以在95%以上的在线识别准确性,并在与具有不确定意图的人类驱动的车辆混合使用的情况下进行个性化的自主驾驶。