1 Los Angeles, City of Intermountain Millard 1 8.11% 820.0 900.0 900.0 ST BIT 1986 2 Los Angeles, City of Intermountain Millard 2 8.11% 820.0 900.0 900.0 ST BIT 1987 3 PacifiCorp Huntington Emery 1 5.12% 517.5 450.0 450.0 ST BIT 1977 4 Deseret Gen. & Tran.Coop。Park Red Hills Iron 1 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2015 26 Dominion Renewable Energy Enterprise Iron ENTS1 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 27 Dominion Renewable Energy Escalante I Beaver ESCS1 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 28 Dominion Renewable Energy Escalante II Beaver ESCS2 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 29 DOMINION可再生能源Escalante III Beaver Esc3 0.79%80.0 80.0 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 30 DOMINION RENION RENEWABLE ENERION ENERGION ENTRABLE IROINR ICOR IROIN SPRINGS IS 0.79%80.0 80.0 80.0 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 PV SOL 2016 31 DOIMNION RENEWABLE ENEMION RENEWABL 32 Three Peaks Power LLC Three Peaks Iron TPP 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2016 33 Sigard Solar Sigurd Solar Sevier SGSOL 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2020 34 AES Distributed Energy Clover Creek Juab CLVR 0.79% 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2021 35 Greenbacker Renew.能量石墨I碳394 0.79%80.0 80.0 80.0 PV SOL 2022 36 Steel Solar,LLC钢盒Elder SS8 0.79%80.0 80.0 80.0 80.0 80.0 PV SOL 2024 37 Elektron Solar,LLC Elektron tueele Elkele Elkele Elks 0.79%80.0.0.0.0.0.0.0.0 80.0 sol 202224 38 38 38 38 38 38 38 38 Elder RS 0.79%80.0 80.0 80.0 PV SOL 2024 39马蹄太阳能,LLC马蹄太阳能Tooele HSS 0.74%75.0 75.0 75.0 75.0 75.0 PV SOL 2024 40犹他州协会。mun。Power Sys。mun。Power Sys。NEBO发电厂犹他州GT1 0.64%65.0 65.0 65.0 65.0 CT NG 2004 45 AES分布式能量Latigo latigo san Juan ltigo 0.61%62.1 62.1 62.1 62.1 62.1 wnd WND 2016Bonanza Uintah 1 4.94% 499.5 458.0 458.0 ST BIT 1986 5 PacifiCorp Huntington Emery 2 4.93% 498.0 459.0 459.0 ST BIT 1974 6 PacifiCorp Hunter Emery 3 4.90% 495.6 471.0 471.0 ST BIT 1983 7 PacifiCorp Hunter Emery 1 4.83% 488.3 446.0 446.0 ST BIT 1978 8 PacifiCorp Hunter Emery 2 4.83% 488.3 446.0 446.0 ST BIT 1980 9 PacifiCorp Lakeside Utah ST2 2.81% 284.4 273.0 281.0 CA NG 2014 10 PacifiCorp Currant Creek Juab ST1 2.72% 274.5 254.0 269.0 CA NG 2006 11 PacifiCorp Lakeside Utah ST01 2.23% 225.9 209.0 215.0 CA NG 2007 12 First Wind O&M Milford Wind Corridor Millard 1 2.01% 203.5 203.5 203.5 WT WND 2009 13 PacifiCorp Lakeside Utah CT21 1.83% 185.4 178.0 183.2 CT NG 2014 14 PacifiCorp Lakeside Utah CT22 1.83% 185.4 178.0 183.2 CT NG 2014 15 PacifiCorp Lakeside Utah CT01 1.81% 182.7 169.0 174.0 CT NG 2007 16 PacifiCorp Lakeside Utah CT02 1.81% 182.7 169.0 174.0 CT NG 2007 17 Greenbacker Renewable Energy Corp. Appaloosa I Iron AS1A 1.98% 200.0 200.0 200.0 PV SOL 2024 18 PacifiCorp Currant Creek Juab CT1A 1.45% 146.2 135.0 143.0 CT NG 2005 19 PacifiCorp Currant Creek Juab CT1B 1.45% 146.2 135.0 143.0 CT NG 2005 20 Cove Mountain Solar Cove Mountain 2 Iron GEN01 1.21% 122.0 122.0 122.0 PV SOL 2020 21 PacifiCorp Gadsby Salt Lake 3 1.12% 113.6 104.5 104.5 ST NG 1955 22 Milford Wind LLC Milford Wind Corridor Millard 1 1.01% 102.0 102.0 102.0 WT WND 2011 23 Hunter Solar Hunter Solar Emery HUSOL 0.99% 100.0 100.0 100.0 PV SOL 2020 24 Milford Solar I Milford Solar 1 Beaver MS1 0.98% 99.0 99.0 99.0 PV SOL 2020 25 Utah Red山丘更新。。 0.68%
由于其短期变化性高,孤立工业电网中的太阳能光伏电力面临着电网可靠性的挑战。存储系统可以提供电网支持,但成本高昂,需要仔细评估电力容量需求。电池尺寸确定方法现在是许多研究的重点,详细建模和复杂优化在全球范围内呈上升趋势。然而,尽管太阳变化可能是不确定性和电池尺寸过大的根源,但它很少作为场景的输入。本研究利用小波变化模型和两个变化指标提出了几种太阳变化场景。这些场景被用作两种尺寸确定方法的输入,以比较最终的电池容量,并得出关于建模复杂性和场景识别作用的结论。结果表明,忽略光伏电站的平滑效应会导致对电池功率支持的估计过高 51%。另一方面,复杂的动态建模可能会使电池功率容量降低 25%。经济分析表明,可变性情景和电池尺寸方法的适当组合可以将平准化电力成本降低 3%。
基于多个电流水平下的增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算,用于在线应用 M. Maures a,* 、A. Capitaine a 、J.-Y. Delétage a 、J.-M. Vinassa a 、O. Briat aa Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, IMS, UMR 5218, F-33400 Talence, 法国 摘要 本文提出了一种基于增量容量 (IC) 峰值跟踪的高 C 速率健康状态 (SoH) 诊断方法的扩展。使用一组经过不同老化协议的 11 个 NCA 锂离子电池。以 C/20、C/10、C/5 和 C/2 进行充电和放电循环,然后用于 IC 分析。给出并建模了 IC 峰值变化与 SoH 之间的相关性,并显示它们是所有测试 C 速率的准确估计量。 1. 简介 由于对新可再生能源解决方案的强劲需求,如交通运输领域的电动汽车 (EV) 和多电动飞机 (MEA),或能源领域的电网电池存储,锂离子电池市场正达到历史最高水平。与其他应用相比,这些系统中的电池将面临更为严酷的工作条件:更高的功率和更大的温度变化,这两者都会严重影响电池的退化 [1,2]。因此,有必要跟踪它们的健康状态 (SoH) 并确定何时达到其使用寿命(对于特定应用)。SoH 通常定义为电池在给定时间的最大容量与其初始最大容量之比 [3]。存在不同的估算方法来量化电池的 SoH [4]:基于容量或阻抗、使用弛豫电压或基于增量容量 (IC) 或差分电压 (DV) 曲线。IC 分析提供了有关电池内部退化模式的重要信息 [5,6],因为每个峰值都是电池内部材料相变的结果 [7]。然而,正因为如此,IC 曲线通常是通过非常缓慢的充电/放电获得的 [8,9],这限制了它们的实用性。尽管如此,还是有人提出了基于 IC 峰的几何特性来量化电池 SoH 的估算方法。特别是,[8,9] 表明特定 IC 峰和谷的位置与 SoH 之间存在线性相关性,而 [8] 也表明
在时空中,事件 A 和 B 可以有三种因果关系:A 先于 B ,B 先于 A ,或者 A 和 B 有因果分离,即它们位于一个类空区间。量子力学允许存在与这些情况都不对应的因果结构。启发式地,这可以描绘为将 A 和 B 之间的顺序置于量子叠加中。更准确地说,已经提出了几种使用“过程矩阵”或“量子开关”来实现不确定因果顺序的方法 [1– 6]。虽然这些方法在数学上并不严格等价,但它们都支持一个基本思想:不确定因果顺序本质上是一种量子现象,它为迄今为止主要在时空理论中探索的概念提供了新的启示。最近,在几种量子开关的实现中已经通过实验观察到了这种现象 [7–12]。为了准确衡量量子理论为因果关系研究带来的新元素,可以将因果序的量子控制视为提供非经典通信优势的一种资源,即量子开关中的两个噪声信道可以比任何单个信道传输更多的信息 [13]。这种方法的好处是可以立即阐明量子开关的物理意义,但它依赖于一个目前尚未解决的问题,即任何局部方是否可以操作性地实施这种量子控制 [14]。在本文中,我们假设实证研究已经给出了一个积极的启发式方法:通过量子开关对因果序的量子控制已经通过实验获得。接下来,我们努力从理论上更好地理解此类设置所展示的优势。特别地,一个长期存在的问题涉及这种优势的起源:为了否认量子开关是一个独立的资源,有人认为,两个信道的单程量子叠加,在没有不确定因果顺序的情况下,已经导致了类似的结果[15,16]。在第二部分介绍基本的数学概念之后,我们探讨了这种非因果顺序的有争议的起源。
本研究的主要目的是在控制工作记忆容量 (WMC) 和加工速度的情况下,检查 450 名 7–8 岁、11–12 岁和 14–16 岁儿童的抑制控制与年龄相关的变化,以确定抑制是否是一个独立因素,而远远超出了其对其他两个因素的可能依赖性。这项检查很重要,原因有几个。首先,关于抑制控制与年龄相关的变化的实证证据是有争议的。其次,还没有研究通过控制这些年龄段中加工速度和 WMC 的影响来探索抑制功能的组织。第三,抑制的构造在最近的研究中受到了质疑。多组验证性分析表明,抑制可以组织为一个一维因素,其中加工速度和 WMC 调节某些抑制任务的变异性。抑制过程对处理速度和 WMC 的部分依赖表明,即使在控制 WMC 和处理速度并解决一些方法问题时,抑制因素也能部分解释抑制任务的差异。
学习模块,Rise具有良好的能力,可以培训撒哈拉以南非洲的卫生工作者,以有效地识别和管理MPOX案件。我们的培训计划将确保公共卫生预防措施得到加强和广泛传播。在塞拉利昂(Sierra Leone),ICAP正在用MPOX准备支持MOH,包括增强医疗设施通过增强的指导能力来检测和报告可疑案件的能力;培训有关MPOX病例识别,管理和感染预防和控制方案的卫生劳动力;并在国家和社区层面开发风险交流信息以传播。 在2023年,MSH通过全球美国国际开发署药物,技术和制药服务(MTAPS)计划(2018- 2025年),培训了刚果民主共和国(DRC)的319人,以防止,检测和/或对MPOX做出反应。在塞拉利昂(Sierra Leone),ICAP正在用MPOX准备支持MOH,包括增强医疗设施通过增强的指导能力来检测和报告可疑案件的能力;培训有关MPOX病例识别,管理和感染预防和控制方案的卫生劳动力;并在国家和社区层面开发风险交流信息以传播。在2023年,MSH通过全球美国国际开发署药物,技术和制药服务(MTAPS)计划(2018- 2025年),培训了刚果民主共和国(DRC)的319人,以防止,检测和/或对MPOX做出反应。
以及全岛要求,在此拍卖中设置了许多位置限制区域和相关的位置所需数量。这次拍卖的地区是北爱尔兰,爱尔兰(不包括大都柏林)和大都柏林地区。包含这些领域的原因是传输系统有限制,可以将电力流限制为需求领域。拍卖中针对这些领域的所需数量基于系统运营商的分析,使用详细的批准方法,其最终值在监管机构设定的拍卖中使用。与需求曲线相似,每个位置区域的最终拍卖所需的数量都需要根据储量,非参与能力和其他考虑因素进行调整。
摘要 — 本研究对循环实验过程中两种锂离子电池的电气性能变化进行了比较。实验包括一系列完全充电/完全放电循环,充电和放电阶段为恒定电流和恒定电压。对这两种电池进行的测试的主要区别在于每次循环充电后的休息时间。对于一个电池,这个时间为 1 小时,而对于另一个电池,这个时间为 1 分钟。分析包括容量、充放电时间、休息期间的电压变化和内阻。结果表明,就分析的特性而言,这两种电池的退化行为没有显著差异,这可能主要是由于相对于与容量恢复等现象相关的时间常数,休息时间相对较短。索引词 — 电池老化、循环测试、内阻、休息时间、效率、电压弛豫。
德克萨斯 A&M 大学是美国最大的大学之一。其地理位置、主校区的规模以及对 Aggie 学位的不断增长的需求(仅今年一年就有超过 65,000 名新生申请)为该大学的发展提供了独特的优势。近年来,教职员工和学生都表达了对增长的担忧,最近一项关于学生体验的研究发现,基础设施和服务差距是高质量学生体验的潜在威胁。2023 年 10 月,校长 Mark A. Welsh III 宣布需要对大学的能力进行全面分析,以了解德克萨斯 A&M 的发展得到了怎样的支持,并探索其持续增长的门槛。一个跨职能委员会探讨了大学的能力,并对当前挑战进行了评估,并提出了缓解这些挑战的建议。
成立于 2021 年的独立实体,旨在开发电力传输设施,帮助科罗拉多州输送清洁能源。权力包括输电规划、建立走廊、与公共和私人实体合作以及发行债券。CETA 旨在提高电网可靠性、支持清洁能源目标并促进经济发展。