本文介绍了一种新型的混合企业线性编程(MILP)模型,用于在瑞典的Day-Ahead(DA)电力和频率封装储备(FCR)市场中堆叠电池储能系统(BESS)。该模型包括一个详细的日历和周期电池降低和市场技术需求建模,旨在最大程度地利用电池所有者从参与DA和三个FCR市场,正常运营(FCR-N)以及FCR(FCR-D)的潜在利润,以及进行上下调查的障碍(FCR-D)。为提出全面的结果,使用一分钟分辨率的真实数据对2022年进行连续的每日优化。模拟了五种利用模式,包括参与无FCR市场(仅DA),只有DA和FCR-N,只有DA和FCR-D上调,只有DA和FCR-D下调,以及DA和所有FCR市场。对于DA和多FCR市场的收入堆叠中的最大潜在利润可能为1MW-1MWH BESS的K€708,这是没有FCR参与情况的22倍。由多FCR市场参与导致的年度退化占电池容量损失的1.7%。考虑优化问题中的退化会使衰老减少29%,而不会对利润产生重大影响。所提出的模型可以作为评估电池操作策略和算法的盈利能力和可持续性的基准。
我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法,以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来,而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试,我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明,通过仔细的复杂目标,多目标算法可以优于单目标搜索,并提供更多样化的解决方案。但是,对于许多靶标化合物,单目标设置是等效的。尽管如此,我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
摘要:维护设备对于增加生产能力和减少生产时间至关重要。随着数字化的出现,行业能够访问大量数据,这些数据可通过实施预测性维护来确保其长期的生存能力和竞争优势。因此,本研究旨在使用来自汽车行业公司的公司的大数据来证明对机器人单元的预测维护应用。开发了一个超参数长期记忆(LSTM)模型,结果表明该模型能够以良好的精度预测失败的一天。分析了进行实际工业计划所固有的困难,并提出了改进建议。
a Bash Biotech Inc,600 est Broadway,Suite 700,圣地亚哥,CA 92101,美国 b 生命科学实验室,KTH-Royal Institute of Technology,斯德哥尔摩 SE-17165,瑞典 c 病理学和肿瘤生物学系,人类生物学高级研究中心(WPI-ASHBi),京都大学,京都 606-8501,日本 d 泌尿外科,东京大学医学院,东京 113-8654,日本 e 血液学和再生医学中心,卡罗琳斯卡医学院,斯德哥尔摩 SE-17177,瑞典 f 医学生物学系,Atat € urk 大学医学院,埃尔祖鲁姆 25240,土耳其 g 宿主-微生物组相互作用中心,牙科、口腔和颅面科学学院,伦敦国王学院,伦敦 SE1 9RT,英国h 哥德堡大学萨尔格伦斯卡大学医院分子与临床医学系,哥德堡 SE- 41345,瑞典 i 查尔姆斯理工大学生物与生物工程系,哥德堡 SE-41296,瑞典 j 生物创新研究所,哥本哈根 N DK-2200,丹麦 k 郑州大学药学院先进药物制备技术教育部重点实验室,郑州 450001,中国
夏尔默斯技术大学的生命科学系,SE412 96哥德堡,瑞典B天津工业生物技术研究所,中国科学学院,蒂安金300308,pr中国C中国生命科学学院,中国科学学院,北欧科学学院,北北方,北方,北部。深圳高级技术研究所,中国科学院,深圳518055,中国Pr中国e工程生物学主要实验室低碳工业研究所,工业生物技术学院,中国科学院,中国科学院DK2200哥本哈根,丹麦G Novo Novo Nordisk生物维护基金会,丹麦技术大学DK2800 Kongens Lyngby,丹麦
当今大多数产品都具有多个功能,但是这些功能是通过在系统中整合不同的单功能设备和/或材料来实现的。在一种单个材料中同时具有多个功能具有许多潜在的优势,例如一种可以存储能量,具有自感应或自我修复能力或任何其他身体功能的结构材料。这将带来质量和资源节省,使能源更高,因此更可持续。本文介绍了如何使用碳纤维的电气和电化学性质在高性能载荷中同时使用碳纤维来进行碳纤维的微型审查。通过该碳纤维复合材料还可以存储像锂离子电池一样的能量,用作应变传感器,具有电气控制的致动和形状,并用作能量收割机。
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性(即性能稳定性)这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近,一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法,例如在不同条件,时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中,环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养(DMSCC)实现了微环境的精确维护和操纵,同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里,我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起,以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果,酿酒酵母CEN.PK113-7D,具有用于细胞内ATP水平的生物传感器,暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期,每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道,以评估种群,亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低,但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量,但随着时间的流逝,稳定性最低,在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化,并且很容易适应新的生物,生物传感器,培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母,种群异质性,动态环境,尺度降低,生物传感器,活细胞成像,微流体单细胞培养,营养振荡
逐步淘汰航运业的化石燃料对于减少温室气体排放至关重要。基于可再生能源的合成燃料是可持续海运业的一个有前途的选择,可再生甲醇是最广泛考虑的能源载体之一。然而,可再生甲醇的供应仍然有限,而且与传统燃料相关的成本明显高于传统燃料,这也是因为燃料合成必须依赖二氧化碳作为资源。通过使用船上碳捕获,可以避免燃烧过程中二氧化碳的释放,这种闭式循环减少了对碳源的需求。本文通过分析使用内燃机和相连的燃烧前和燃烧后碳捕获技术的整体船舶能源系统来研究这种情况。通过建立一个混合整数优化框架来优化船舶推进系统的设计和运行,研究了这些技术对完全可再生能源系统的技术经济性能的影响。所选案例研究的推进需求包括在波罗的海运营的渡轮的典型运行概况。将捕获情况与仅基于可再生甲醇的系统进行比较,可以发现封闭式碳循环系统具有显著的成本优势。基线情景的年成本降低了近 20%,燃烧后情况下的总捕获率为 90%,燃烧前情况下的总捕获率为 40% 左右。广泛的敏感性分析表明,这些成本优势在各种技术和经济边界条件下都具有稳健性。在燃烧前情况下,工艺热需求减少与发动机热供应增加相结合可能会使捕获率超过 90%。结果表明,将可再生燃料与船上碳捕获相结合可以为成本效益高、可持续的航运创造机会。
本文旨在提出一种配备储能装置的电网形成转换器与水力发电机之间的协调控制策略,以促进未来电力系统中转换器的频率支持。这样,就可以利用转换器系统的快速动态特性,同时最大限度地减少与转换器系统相关的储能要求。电网形成转换器频率控制器的拟议调整标准有助于转换器系统与水力发电机之间的自然协调。将所提出的控制策略的有效性与文献中现有的传统下垂方法进行了比较。最后,使用 PSCAD 中的详细时域仿真模型验证了分析结果。
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。