摘要:地表城市热岛(Suhis)对于评估城市热环境至关重要。但是,Suhis的当前定量研究忽略了热辐射方向(TRD),这直接影响了研究精度。此外,他们无法评估不同土地利用强度对Suhis定量研究的TRD特征的影响。为了弥合这一研究差距,这项研究消除了2010 - 2020年Hefei(中国)的MODIS数据和空气温度数据,从MODIS数据和空气温度数据中量化了大气衰减和每日温度变化因子的干扰。通过比较Hefei的不同土地利用强度下的TRD来评估TRD对SUHI强度定量的影响。结果表明:(1)白天和夜间方向性最高可达到4.7 K和2.6 K,并分别发生在最高和中等城市土地使用强度的区域。(2)对于白天的城市表面,有两个显着的TRD热点,其中传感器天顶角与原来的太阳能天顶角大致相同,而传感器Zenith角度在下午的Nadir附近。(3)TRD可以根据卫星数据评估SUHI强度的结果2.0 K,这约占Hefei总SUHI的31-44%。
本文考虑了一种离散时间调度方法,用于实现连续时间直流微电网系统的功率平衡。高阶动力学和电阻网络分别用于对集中式微电网系统的电力存储单元和直流总线进行建模。采用图上的 PH(Port-Hamiltonian)公式来明确描述微电网拓扑。这种建模方法使我们能够推导出一个离散时间模型,该模型可以保持物理系统的功率和能量平衡。接下来,使用所提出的控制模型制定了受约束的经济 MPC(模型预测控制),以有效管理微电网运行。网络建模方法和基于优化的控制的系统组合使我们能够生成适当的功率分布。最后,通过在不同场景下使用真实数值数据对特定直流微电网电梯系统进行仿真和比较结果,验证了所提出方法的优势。
摘要。新兴的 IT 运营人工智能 (AIOps) 领域利用监控数据、大数据平台和机器学习来自动化复杂 IT 系统中的运营和维护 (O&M) 任务。可用的研究数据通常只包含单一信息源,通常是日志或指标。单一源数据无法描述分布式系统的精确状态,导致方法无法有效利用联合信息,从而产生大量错误预测。因此,当前的数据限制了 AIOps 研究取得更大进展的可能性。为了克服这些限制,我们创建了一个复杂的分布式系统测试平台,它生成由分布式跟踪、应用程序日志和指标组成的多源数据。本文详细描述了基础设施、测试平台和生成数据的实验。此外,它还确定了如何利用这些数据作为开发异常检测、根本原因分析和补救等 O&M 任务新方法的垫脚石。测试平台的数据及其代码可在 https://zenodo 上获得。org/record/3549604 。
该文章的此版本已被接受以供出版,在同行评审(适用)之后(如果适用),并且受Springer Nature的AM使用条款的约束,但不是记录的版本,并且不反映后接受后的改进或任何更正。记录版本可在线获得:https://doi.org/10.1038/s41564-024-01656-3
mbchakkravaarthy@gmail.com _____________________________________________________________________________________________ ABSTRACT This paper presents the design and implementation of a Proportional-Integral (PI) controller for a multi-source energy harvesting system, integrating solar and vibrational energy sources to efficiently manage the charging of a lithium-ion battery.系统利用两个并联连接的100 W太阳能电池板,提供了每个面板8 a至10 a的电流范围。此外,振动能量收获器通过通过全波桥整流器处理的3 V至12 V的总功率输出为50 MW至250 MW,输出电压为3 V至12 V。使用交织的DC-DC转换器从两个来源收获的能量进行调节,以调节功率传输到24 V,100 AH锂离子电池,该电池支持10 A(240 W)的最大充电速率,并可以放电高达1 kW。拟议的PI控制器旨在通过稳定电压波动并增强系统对来自来源的各种能量输入的响应能力来保持最佳性能。它有效地平衡了太阳能和振动能量的功率贡献,同时确保有效的电池充电和放电。本研究还研究了系统对不同环境条件和负载要求的动态反应,以确保在不同情况下进行稳定的操作。仿真结果验证了PI控制器的性能,证明了能量收集效率和整体系统稳定性的提高。这项工作通过将多种能源集成以可靠,有效的能源存储来促进可持续能源系统。Keywords: Multi-source energy harvesting, PI controller design, Lithium-ion battery charging, Solar and vibrational energy, Interleaved DC-DC converter ____________________________________________________________________________________
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。
•AGB是生态系统结构的重要生物多样性变量•蓝绿色,即碳储存在湿地莎草,芦苇床和草中,是陆生碳预算中最小但最重要的组成部分之一。•蓝绿色,尽管占据了全球土地表面的5-8%,但仍有30%的储存土壤碳(Mitsch&Gosselink,2007年),并且潜在的“超级序列”•对内陆帕洛群湿地系统的有限重点是降级
░摘要 - 自动驾驶正在迅速发展,无人驾驶汽车的未来接近成果。当前自动驾驶的最大障碍是导航系统的可靠性和可靠性。导航系统主要基于GPS信号,尽管它高度可用,但在某些情况下,GPS不存在或不可用,例如在隧道,室内环境和具有高信号干扰的城市地区。本文提出了一种自适应决策算法,该算法利用多源数据源集成在GPS贬低的环境中进行导航。该算法可以在不同的数据源(例如LTE或5G)之间进行无缝切换,以便自主驾驶系统即使无法使用GPS信号,也可以保持准确的导航。总体而言,这种方法代表了开发导航系统的合理方法,该方法可以可靠地支持在现实情况下自主驾驶应用程序。关键字:GPS,蜂窝,导航,自动驾驶,5G,LTE。
1医学与药学学院微生物,血液学和免疫学系,DSchang大学,P.O。Box 96, Dschang, Cameroon 2 Laboratory of Tropical and Emerging Infectious Diseases, Buea, Cameroon 3 Molecular Design and Synthesis, Department of Chemistry, KU Leuven, Celestijnenlaan 200F, Leuven B-3001, Belgium 4 Department of Biomedical Sciences, Faculty of Health Sciences, University of Bamenda, P.O.Box 39,Bambili,喀麦隆5综合系统生物学研究所(I2SYSBIO),Valencia的CSIC-大学,Paterna 46980,西班牙6日6医学实验室科学系,Bamenda大学卫生科学学院,P.O. BOX 39,BAMBILI,喀麦隆7动物生物学系,科学系,DSchang大学,P.O。 box 067,Dschang,喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室,国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学,甘尼医科大学,甘尼医学院,341000,中国>Box 39,Bambili,喀麦隆5综合系统生物学研究所(I2SYSBIO),Valencia的CSIC-大学,Paterna 46980,西班牙6日6医学实验室科学系,Bamenda大学卫生科学学院,P.O.BOX 39,BAMBILI,喀麦隆7动物生物学系,科学系,DSchang大学,P.O。 box 067,Dschang,喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室,国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学,甘尼医科大学,甘尼医学院,341000,中国>BOX 39,BAMBILI,喀麦隆7动物生物学系,科学系,DSchang大学,P.O。box 067,Dschang,喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室,国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学,甘尼医科大学,甘尼医学院,341000,中国
摘要:本文介绍了多源自动充电电动自行车(MSSCEB),这是一种新型的电动汽车,通过动能捕获和太阳能光伏面板整合了双重动力。MSSCEB在电动机上运行,消除了手动踩踏板,并在运动过程中结合了再生制动系统以利用动力学。同时,嵌入的高容量太阳能电池板将阳光转换为补充电荷。这种多源方法可以在操作过程中连续充电,从而大大扩展了车辆的范围而无需外部充电。基于Arduino微控制器的高级电气控制单元(ECU)智能地管理实时电池开关和电源流,从而确保了生成的能量的最佳利用。MSSCEB代表了可持续城市运输的范式转变,提供了环保,方便且扩展的移动解决方案,与全球为可持续运输的努力保持一致。