XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System垂直轴
风电与智能电网及储能系统的整合
马来西亚砂拉越 摘要 — 风力发电在许多国家采用可再生能源方面发挥着关键作用。在过去的几十年里，我们看到世界各地的风力发电稳步增长。本文旨在总结风电与传统电网和本地微电网的运行、转换和整合，以便成为早期职业研究人员的一站式参考。这项研究主要基于水平轴风力涡轮机和垂直轴风力涡轮机进行。之后，详细讨论了储存这种电力的类型和方法。最重要的是，本文总结了将风电场与传统电网和微电网连接起来的方式，以清晰地描绘现有技术。分部分讨论了前景和局限性，并强调了未来技术的机会。我们设想，本文将帮助研究人员和工程专业人士简明有效地掌握与风力发电相关的基本概念。
人工智能、算法设计和定价
注意：面板 (a)、(b) 和 (c)：显示了 100 次模拟中按时期 (横轴) 划分的价格 (垂直轴)。从下到上的线条分别表示每个时期价格分布的最小值 (细、黑色、实线)、25% 百分位数 (细、灰色、虚线)、中位数 (粗、黑色、实线)、75% 百分位数 (细、灰色、虚线) 和最大值 (细、黑色、实线)。结果针对静态伯特兰市场，其中有两家公司销售同质商品。结果针对公司 1。模型参数化如下。需求，如果 P ≤ 10，则 Q = 1，否则为零。边际成本 = 2。可行价格存在于一个网格中，该网格包含 100 个元素，间隔均匀，介于 0.1 和 10 之间（含 0.1 和 10）。A 对未来利润赋予零权重（未来折现为零）。更新中当前回报的权重由 α = 0 给出。1.初始条件为 i.i.d。对于每个公司的每个 W ( p )，从 U [10 , 20] 中抽取。在面板 (a) 中，仅显示每 10 个周期。在面板 (a) 中，5000 个周期后的最小值、25 百分位数、中位数、75 百分位数和最大值分别为：5.06、7.33、8.34、9.14 和 10。在面板 (b) 中，500 个周期后的最小值、25 百分位数、中位数、75 百分位数和最大值均等于 2.1291。在面板 (c) 中，500 个周期后的最小值、25 百分位数、中位数、75 百分位数和最大值分别为：2.0282、2.129、2.1291、2.23 和 3.84。面板 (d)：在从 100 次运行中选择的单个模拟中，显示公司 1 的价格（垂直轴）按时期（水平轴）划分，以生成面板 (b)。空心浅灰色圆圈表示（选定的）W (p) 向下更新的价格。实心粗黑色圆圈表示（选定的）W (p) 向上更新的价格。
太阳能风车的设计与制造
学院，安得拉邦，印度。摘要 近年来，由于全球能源危机和全球高排放，可再生能源领域的研究和开发活动大幅增加，尤其是风能和太阳能。风力涡轮机和太阳能在可再生能源领域越来越受欢迎。混合发电系统的设计利用太阳能和风能可再生能源为偏远地区的家庭供电，并用于许多应用，如铁路轨道旁、火车站、高速公路发电和电动汽车充电。该项目的主要目标是设计和制造一种紧凑型风力涡轮机和太阳能电池板，以用作在任何地方发电的有效方式。水平轴风力涡轮机无法用于家庭使用。由于 Savonius 垂直轴风力涡轮机也可以在低风条件下运行，因此它可能是一个更好的选择。根据测试，混合系统是提供“高质量”电力的最佳选择。关键词：Savonius 垂直轴风力涡轮机、太阳能电池板、混合发电…… 1. 简介 任何国家的发展都很大程度上取决于其能源获取。它是一个国家经济发展的重要组成部分。煤炭、石油和天然气是我们的主要能源来源。众所周知，能源对于工业、农业、商业和家庭用途必不可少。世界对能源的需求与日俱增。能源可以通过多种方式从煤炭、化石燃料、石油和其他气体中产生。然而，由于这些能源中的每一种都对环境有害，因此对其使用都有限制。然后，我们可以在太阳能、风能、小水电、生物质能和生物燃料等可持续能源中进行选择。可再生能源在满足能源需求方面具有巨大的潜力。由于保护自然资源是根本目标，因此应建立防止全球变暖和碳排放的系统。国家将通过使用可再生能源而不是煤炭或其他化石燃料发电来节省资金。预计使用这种可再生资源生产能源将降低二氧化碳排放量。如前所述，有几种可再生能源，但风能和太阳能是最常见的。因为它是一种众所周知的能源，并且经常在各地使用。
MUFG投资者节2024年主要问答
零售与数字业务集团问：零售与数字业务集团最大的挑战是什么？您对对业务投资组合评论的需求有何看法？A：最大的挑战是集团公司之间缺乏服务协作和整个团体奖励计划。为了解决此问题，我们将根据当前的中期业务计划（MTBP）来连接小组内提供的服务，以提高客户的粘性。对于我们的业务组合，我们通过投资于财富Navi Inc.和Kanmu Inc.的投资来加强我们的资产管理业务和对年轻一代的方法，这是我们的挑战。我们还将将我们的精力集中在家庭抵押贷款上，因为这是一项极为重要的业务，具有改善客户粘贴的影响。Q：我了解，当前MTBP下，费用比率恶化的主要原因是基础设施投资。您能告诉我们投资将产生什么影响以及何时产生影响？a：在我们的基础设施投资的第一阶段，我们将无缝连接我们集团公司的服务，主要通过直接直接在2024财年结束之前。这将使客户能够与每家公司进行交易，并通过直接使用其服务。在第2阶段，我们将与withnavi合作开发一个为个别定制的建议的平台。我们将在当前的MTBP下处理这些阶段1和2，这将产生前期费用。我们将使用创建的平台在下一个MTBP中生成收益。A.问：完成第1阶段和第2阶段后，您预计的每月活跃用户（MAU）是什么？我们的目标是在2027年3月之前有1000万MAU直接直接。我们希望在第1阶段和第2阶段完成后继续增加数字。展望未来，存款的经济价值将增加。因此，我们将通过增加Direct的MAU来组织整个小组的服务提供结构，并确保存款。问：材料的第10页显示LTV中的变化。垂直轴表示什么？您还可以告诉我们每十年LTV移动的背景吗？a：我们无法提出特定数字，因为我们正在估计LTV。垂直轴显示了我们的收入。此估算涵盖了我们所有的客户，并显示了包括休眠帐户的平均LTV。如果我们专注于活动帐户，则平均LTV启动
第 4.2 节 - 空气质量 - 萨克拉门托市
萨克拉门托谷的主要年度和夏季风型是全海风，通常称为三角洲风。这些凉风源自太平洋，流经海岸山脉的海平面间隙，即卡奎内兹海峡。在冬季（十二月至二月），北风占主导地位。萨克拉门托谷的风向受每个季节的主要风向模式影响。然而，在七月到九月的大约一半时间里，一种称为“舒尔茨涡流”的现象，即卡奎内兹海峡北侧的大型各向同性垂直轴涡流，阻止三角洲风将污染物向北输送出萨克拉门托谷，并导致风型向南绕回，这往往会将空气污染物留在萨克拉门托谷。这种现象的影响加剧了污染水平，并增加了该地区违反州和/或联邦空气质量标准的可能性。
无人机惯性在线测量...
动力学模型及其参数的辨识是机器人技术和系统动力学建模领域的基本问题之一。对于物体具有六个自由度 (6-DOF) 的一般情况，例如无人机 (UAV) 的情况，关键物理参数是飞行器质量和转动惯量。尽管无人机质量及其几何/拓扑结构很容易获得，但考虑到惯性张量无法通过静态试验测量，因此很难辨识。本文介绍了一种基于双线摆和机载集成传感器系统的简单有效的刚体惯性在线估计方法。其中，测试对象（即无人机）由两根细平行线悬挂，形成绕垂直轴的双线扭摆。使用无人机飞行控制器 (FC) 单元的机载传感器记录和处理摆锤振动，以获得用于最终惯性估计阶段的无趋势和无噪声信号。针对与无人机控制箱和完整无人机配置相关的两个典型悬浮物体案例，通过实验验证了所提出的识别算法。
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
，我们专注于冰片遥感中心收集的雪雷达[1]数据集，作为NASA操作Icebridge的一部分。雪雷达从2-8 GHz运行，并且能够在冰盖较大区域的较高区域的冰层中跟踪冰层。传感器连续几年产生历史降雪堆积的二维灰度，其中水平轴代表沿轨道方向，而垂直轴代表层层深度。像素亮度与返回信号的强度成正比。代表表面层的像素通常由于较高的反射和降雪密度变化而更明亮且更明确，而代表更深层的像素通常由于密度和较低的回流 - 信号强度而较深，更嘈杂。在我们的实验中，我们在2012年使用了从格陵兰岛选定的雪雷达弹射线的雷达数据。在许多区域，每个冰层代表一年一度的等铁[2]。因此，我们可以在相应的一年之前指定的冰层。
利用绿色能源节约能源...
摘要 .本文探讨了基于“绿色”能源利用的高层建筑节能技术方案，包括：采用风光互补发电装置和垂直轴涡旋风力发电装置，既利用高空水平风流的能量，又利用上升气流的能量。在分析现有技术的基础上，提出了建设风光互补发电装置节约高层建筑能源的一般原则，包括：为保证安全运行和无远程干扰，建议采用具有捕捉风流的空腔的穹顶设计来封闭风力涡轮机；为保证环境友好和便于管理，建议采用模块化设计的各种垂直涡旋风力涡轮机；为高效利用太阳能，建议将光伏电池集成到穹顶的外部结构中；为降低工程造价，建议利用现有的高层建筑。提出一种涡流风力发电装置，可以利用小风和低位热流，减少低频振动，提高风能利用的稳定性和效率，并且易于安装、维护和修理。
预测实时地热井流量和焓...低温地热井泵网络的最佳操作：Dueling Deeg Q-Network方法
为冰岛首都地区供暖区，在很大程度上依赖地热水，其中一个关键组成部分是位于雷克雅未克附近Mosfellsdalur的Reykjahlíð的深井泵网。但是，该网络的操作尚未完全优化以达到整体效率。电动潜水泵（ESP）和垂直轴泵（VSP）的组合提出了一项计算强度的优化挑战。这项工作通过集成了使用Epanet开发的液压模拟模型与Dueling Dueling Q-Network（DQN）体系结构来应对挑战，在该模型中，神经网络作为核心组件起作用，用作功能近似器，以优化流动流量和动力消耗之间的复杂，非线性关系，实现多型目标。探索了两种不同的方法，与当前的操作相比，该网络的功耗降低了6.5％，同时准确地满足了需求。此优化是在几乎实时实时执行的，这使其非常适合区域供暖系统典型的波动需求条件。