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S1 -- 连续工作额定值：恒定负载，持续时间足够长，使电机达到热平衡。 S3 -- 不启动的间歇周期性工作类型：恒定负载下一系列相似的工作周期，由无负载（零主轴转速）条件分隔。 S6 -- 连续运行 - 周期性工作类型：恒定负载下一系列相似的工作周期，由无负载（但连续运行）条件分隔。 S3 和 S6 额定值表示为给定周期持续时间内给定百分比的负载周期的可用功率。如果未指定周期持续时间，则默认为 10 分钟。 15hp S3-30%，60min——主轴在恒定负载下运行 18 分钟（60 分钟周期的 30%）时，主轴的 S3 额定功率为 15hp。 10KW S6-60%——主轴在恒定负载下运行 6 分钟（10 分钟周期的 60%）时，主轴的 S6 额定功率为 10 kW。 峰值负载额定功率——可用于极短时间的瞬时功率，例如进入切割或用于加速主轴。
使用电池电量状态的独立直流微电网能源管理策略
摘要。本文介绍了一种增强的能源管理策略，该策略采用了带有光伏（PV）模块的独立直流微电网中电池的电荷状态（SOC）。有效的能源管理对于确保微电网中负载单元的不间断电源至关重要。解决了外部因素所带来的挑战，例如温度波动和太阳辐照度的变化，可以部署能源存储系统，以补偿外部因素对PV模块输出功率的负面影响。所提出的方法考虑了微电网元素的各种参数，包括来自来源的可用功率，需求功率和电池SOC，以开发具有负载拆分能力的有效能量控制机制。通过考虑这些参数，该策略旨在优化可用资源的利用，同时确保可靠的连接负载电源。电池的SOC在确定最佳充电和排放曲线方面起着至关重要的作用，从而在微电网内实现了有效的能量管理。为了评估所提出方法的有效性，设计了算法并进行了模拟。所提出的算法通过结合功率和基于SOC的方法来有效控制来利用混合方法。通过分析仿真结果，发现所提出的方法能够传递预期的负载功率，同时以预定的SOC水平增加电池的生命周期。
用于充电的粒子群优化模糊控制器...
为了降低电网的功耗和成本，本文讨论了基于粒子群优化 (PSO) 的模糊逻辑控制器 (FLC) 的开发，用于微电网 (MG) 应用中电池储能系统 (ESS) 的充电 - 放电和调度。最初，FLC 被开发用于控制储能系统的充电 - 放电，以避免传统系统的数学计算。然而，为了改进充电 - 放电控制，使用 PSO 技术优化 FLC 的隶属函数，同时考虑可用功率、负载需求、电池温度和充电状态 (SOC)。调度控制器是根据负载实现低成本不间断可靠电源的最佳解决方案。为了降低电网电力需求和消耗成本，还引入了最佳二进制 PSO 来在一天中的不同时间在各种负载条件下调度 ESS、电网和分布式电源。得到的结果证明了所开发的基于 PSO 的模糊控制的鲁棒性，可以有效地管理电池充电和放电，同时将电网功耗降低 42.26%，将能源使用成本降低 45.11%，这也证明了该研究的贡献。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
卫星和航天器的电力推进：成熟技术和新方法
摘要。本文简要回顾了卫星和航天器的电力推进技术。电力推进器，也称为离子推进器或等离子推进器，与化学推进器相比，其推力较低，但由于能量与推进剂分离，因此可以实现较大的能量密度，因此在太空推进方面具有显著优势。尽管电力推进器的发展可以追溯到 20 世纪 60 年代，但由于航天器上可用功率的增加，该技术的潜力才刚刚开始得到充分发挥，最近出现的全电动通信卫星就证明了这一点。本文首先介绍了电力推进器的基本原理：动量守恒和理想火箭方程、比冲和比推力、性能指标以及与化学推进器的比较。随后，讨论了电源类型和特性对任务概况的影响。根据推力产生过程，等离子推进器通常分为三类：电热、静电和电磁装置。通过讨论电弧喷射推进器、MPD 推进器、脉冲等离子推进器、离子发动机以及霍尔推进器及其变体等长期存在的技术，介绍了这三个组以及相关的等离子放电和能量传输机制。随后讨论了更先进的概念和性能改进的新方法：磁屏蔽和无壁配置、负离子推进器和磁喷嘴等离子加速。最后，分析了各种替代推进剂方案，并研究了近期可能的研究路径。
混合动力 DC-DC 转换器的创新两级热控制
摘要：光伏 (PV) 发电机是现代电网的重要组成部分。大多数 PV 系统利用各种最大功率点跟踪 (MPPT) 算法向公用设施注入最大可用功率。然而，在阳光明媚的日子里，持续获得最大功率会导致基于电力电子的 DC-DC 转换器的热应力增加和可靠性降低。本文提出了一种 DC-DC 转换器的热模型，该模型根据热传感器感测到的功率损耗和环境温度来评估累积温度。建议采用热控制策略将转换器主要组件的温度保持在允许的范围内。热控制包括两个阶段：初级阶段，调整 IGBT 开关的开关频率以降低累积温度；次级阶段，调整基于电流的 MPPT 算法以降低通过主开关的最大电流。这种方法旨在延长所用 DC-DC 转换器的使用寿命并降低其运营成本。此外，通过频率响应的稳定性分析确定开关频率变化的允许范围，使用闭环系统的波特图来评估频率响应的稳定性。所提出的热控制是在 MATLAB/Simulink 环境中实现的。相关结果证明了所提出的控制在将温度保持在可接受的范围内并从而提高系统可靠性方面的有效性。
1 基于模型的 T700 决策支持工具...
本文介绍了 DSTO 在开发基于模型的方法以诊断和预测由通用电气 T700 发动机驱动的澳大利亚国防军 (ADF) 直升机的气路健康状况方面取得的进展。特别是，介绍了两种新的基于模型的工具：一种用于估计功率保证，一种用于检测异常发动机运行。这些工具的开发是为了利用现代健康和使用监测系统 (HUMS) 记录的发动机参数。正在考虑将此类系统安装到 ADF 直升机上，作为中期升级和采购项目的一部分。第一个工具是基于 T700 模型的功率保证估算器，建议与当前的健康指标测试 (HIT) 检查一起使用，它将 HIT 检查值与给定飞行条件和组件退化场景的可用功率联系起来。第二种工具是基于模型的检测器和模糊逻辑决策器的组合，最初建议用于 HUMS 地面站，以减少手动处理或查询的数据量。DSTO 开发的 MATLAB-Simulink 真双 T700 发动机模型具有对瞬态飞行数据的精确跟踪能力，可以检测给定飞行过程中发动机状况的重大变化。然后，模糊逻辑公式可以自动执行此检测过程，并为未来预测趋势提供飞行结束估计。
1 基于模型的 T700 决策支持工具...
本文介绍了 DSTO 在开发基于模型的方法以诊断和预测由通用电气 T700 发动机驱动的澳大利亚国防军 (ADF) 直升机的气路健康状况方面取得的进展。特别是，介绍了两种新的基于模型的工具：一种用于估计功率保证，一种用于检测异常发动机运行。这些工具的开发是为了利用现代健康和使用监测系统 (HUMS) 记录的发动机参数。正在考虑将此类系统安装到 ADF 直升机上，作为中期升级和采购项目的一部分。第一个工具是基于 T700 模型的功率保证估算器，建议与当前的健康指标测试 (HIT) 检查一起使用，它将 HIT 检查值与给定飞行条件和组件退化场景的可用功率联系起来。第二种工具是基于模型的检测器和模糊逻辑决策器的组合，最初建议用于 HUMS 地面站，以减少手动处理或查询的数据量。DSTO 开发的 MATLAB-Simulink 真双 T700 发动机模型具有对瞬态飞行数据的精确跟踪能力，可以检测给定飞行过程中发动机状况的重大变化。然后，模糊逻辑公式可以自动执行此检测过程，并为未来预测趋势提供飞行结束估计。
Vertiv™Liebert®ITA2带电池的三阶段倒置...
y高效率：Liebert®Ita2™在双转换模式下提供高达93.4％的一流效率，在ECO模式下，在各种负载条件下，可提供高达99％的效率，从而可节省大量成本。y 1.0输出功率因数（PF）：确保最大的可用功率，使您能够连接更多的设备可节省金钱和空间。y功率因数校正：防止噪声，谐波和失真转移到连接的载荷或送回实用程序中。y延长运行时：可将多达5个字符串（10个外部电池柜）和Li-ion最多可连接到Liebert®Ita2ups，可与Liebert®Ita2UPS连接，以提供可扩展的跑步速度y高级警告状态：接收到早期的听觉和视觉警报，并视觉警报警告您对系统状态发出输入电压，输出电压，输出电动机，供应量低电量，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机量低。y宽的输入电压范围：其尖端，稳健的组件设计有助于其容易容忍宽的输入电压和频率波动。通过允许UPS在转移到电池之前最大化用途功率来延长电池寿命。y闪电和电涌保护：Liebert®Ita2内部的瞬态电压抑制电路为连接的设备提供了额外的保护。
智能电网中新型预测家电管理算法
智能家电和应用越来越受欢迎，因为它们为用户提供了高水平的服务。在智能家居中，所有电器和智能家电都相互连接，形成一个特殊的专用网络。由于经济和环境因素，能源消耗是用户和服务提供商都非常关心的问题。电网技术进步与环保意识的结合导致了智能电网的兴起。通过妥善处理家庭用电请求，可以实现可靠且基础扎实的智能电网系统。因此，智能电网设计的一个关键方面是安排电器的启动时间和运行时间，以最大限度地减少能耗，并对任何给定时间的最大能耗进行限制。在本文中，我们提出了一个调度框架，用于在智能家居网络中满足来自电器的请求。假设网络将可用功率分配给来自电器的传入请求，并根据其初始要求以固定速率为每个电器提供服务。此外，假设每个请求在可容忍的服务启动和总中断延迟方面都有最大界限。该问题被形式化为采用自适应算法的离散调度问题。所提出的框架主要由一种动态程序形式的调度机制组成。本文提出了两种调度方案：非抢占式和抢占式。我们将所提出的算法的性能与文献中的其他方案进行了比较。模拟结果表明，能耗方面有所改善，表现为电费总节省。
人工智能用电量激增：重新思考电网规划和管理的机会
人工智能计算需求的空前快速增长预计将使全球年度数据中心 (DC) 增长率从 7.2% 提高到 11.3%。我们预测了几个电网 5 年的人工智能 DC 需求，并评估它们是否能实现所需的人工智能增长（资源充足性）。如果不能，则考虑采取几项“绝望措施”——通过牺牲新 DC 可靠性来实现更多负载增长并保持电网可靠性的电网政策。我们发现两个 DC 热点——EirGrid（爱尔兰）和 Dominion（美国）——将难以容纳人工智能增长所需的新 DC。在 EirGrid 中，放宽新 DC 可靠性保证可将可用功率提高到 1.6 倍至 4.1 倍，同时保持新 DC 的实际功率可用性为 99.6%，足以满足 5 年的人工智能需求。在 Dominion，放宽可靠性保证可同样增加可用的 DC 容量（1.5 倍至 4.6 倍），但不足以满足 5 年的 AI 需求。新的 DC 仅获得 89% 的电力可用性。对其他美国电网（SPP、CAISO、ERCOT）的研究表明，有足够的容量来满足预计的 AI 负载增长。我们的结果表明需要重新考虑充分性评估以及电网规划和管理。新的研究机会包括协调规划、包含负载灵活性的可靠性模型和自适应负载抽象。