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人工智能驱动的可再生能源系统预测性维护和优化，以提高运营效率和使用寿命
可再生能源系统的快速发展需要先进的维护和优化策略，以确保长期的运营效率和可持续性。传统方法通常无法预测故障并优化多样化和动态可再生能源基础设施的性能。本研究探讨了人工智能 (AI) 技术在可再生能源系统的预测性维护和优化中的应用，旨在提高运营效率并延长系统寿命。我们采用多种机器学习算法，包括深度神经网络和强化学习，来开发预测模型和优化策略。这些模型是在从运营中的风电场、太阳能装置和水力发电厂收集的大规模数据集上进行训练的。我们的结果表明，与传统方法相比，人工智能驱动的方法可以以 92% 的准确率预测设备故障，将计划外停机时间减少 35%。此外，人工智能优化的运行参数使所研究系统的整体能源输出提高了 8.5%。所提出的框架还显示出对各种环境条件和系统配置的适应性，表明其在可再生能源领域具有广泛的适用性。这项研究强调了人工智能在彻底改变可再生能源系统的维护实践和运营策略方面的巨大潜力，为更可靠、高效和可持续的清洁能源生产铺平了道路。
量子处理器上的长寿命拓扑时间晶体序
物质的拓扑有序相逃避了朗道的对称破缺理论，其特点是各种有趣的特性，如长程纠缠和对局部扰动的内在稳健性。将它们扩展到周期性驱动系统会产生在热平衡中被禁止的奇异新现象。在这里，我们报告了对这种现象的迹象的观察——预热拓扑有序时间晶体——其中可编程超导量子位排列在方格上。通过用表面码哈密顿量周期性地驱动超导量子位，我们观察到离散时间平移对称破缺动力学，这种动力学仅表现在非局部逻辑算子的亚谐波时间响应中。我们进一步通过测量非零拓扑纠缠熵并研究其后续动力学，将观察到的动力学与底层拓扑序联系起来。我们的研究结果证明了使用嘈杂的中尺度量子处理器探索物质的奇异拓扑有序非平衡相的潜力。
超级衰老社会中健康的寿命业务
根据世界卫生组织（WHO），到2030年，全球六分之一的人将年龄在60岁以上，而60岁及60岁以上的总数将达到14亿亿。日本在发达国家中的老化率最高，截至2023年，其总人口的29％的人口中有29％。到2038年，这一数字预计将上升到33.9％，届时三分之一的人将是老年人，因为总人口的下降和老年人的数量增加了。随着全球衰老的加速，联合国已将2021年至2030年的时期指定为“健康衰老的十年” 5，旨在改善老年人及其家人的生活，并建立对年龄友好的6个社区。健康的寿命是将“将身体，认知和社会功能保持在一个年长的年份中的想法。近年来，抗衰老研究已经进行了进展，该研究的重点是通过探索和理解衰老机制来恢复活力和衰老控制。这对健康的寿命业务的期望提高了，这支持了老年人的健康独立生活。
优化路创遮阳帘的电池寿命 (048561)
为了减轻传感器流量对 Caséta 和 RA2 Select 系统中遮阳帘电池寿命的影响，有以下几种设计方案可供选择：1. 订购带有“插入式”或“面板”电源的 Triathlon 遮阳帘，或改为订购 Sivoia QS 无线遮阳帘。注意：Triathlon 遮阳帘不能现场从电池供电转换为有线供电（插入式或电源面板），因此此选项仅在订购遮阳帘之前可用。2. 尽量减少系统中使用的 Caséta 运动传感器或 Radio Powr Savr 占用传感器的数量；传感器越少，对遮阳帘电池寿命的影响就越小。根据经验，将系统限制为不超过 4 个传感器将导致遮阳帘电池寿命减少 25% 或更少。3. 不要将 Caséta 运动传感器、Radio Powr Savr 占用传感器或由它们控制的负载控制设备添加到 Caséta 或 RA2 Select 系统。这些设备仍将由传感器控制，根据房间的占用状态自动关闭和（可选）打开灯，但它们不能通过移动应用程序、预定事件或与第三方系统集成进行控制。这将最大限度地减少传感器通信对窗帘电池寿命的影响（例如，4 个传感器将导致窗帘总电池寿命减少 10% 或更少）。4. 在 RA2 Select 系统中：a. 改用有线入墙占用传感器，例如 Maestro MS-OPS2H（开关/传感器）或 MSCL-OP153MH（调光器/传感器）设备。这些设备不会与系统通信，但将提供传感器功能并与 RA2 Select 入墙负载控制的美感相匹配。b. 将系统升级到 RadioRA 2，并使用下页第 4.2 节中概述的多通道策略。
eVTOL 的剩余使用寿命数字阴影......
数字阴影能够成功模拟电机的速度和 q 轴电流调节。这种精确的响应确保了数字阴影为 RUL 模型提供的输入与真实组件所经历的输入相当。瞬态模型和硬件响应之间的一致性如图 2 所示。仅从负载和速度设定点，瞬态模型就能够准确预测电机的速度、扭矩和功率响应。然后使用这些计算出的量作为输入来确定关键系统组件的 RUL。数字阴影能够根据操作条件动态更新 RUL 估计，如图 3 所示。这种一致性凸显了数字阴影在镜像实时操作和估计不同操作条件下的组件寿命方面的有效性。这种数字阴影的一个重要方面是它对电机的 RUL 估计的动态适应，这显示出对操作变化的高度响应。当电机在 100 秒内改变速度时，这种反馈尤为明显。图 3 中 RUL 图的斜率降低捕捉到了这一事件，速度降低后，图的后半部分电机扭矩也相应下降。这种响应能力对于维护和运营策略的实时监控和决策至关重要，将数字阴影定位为 eVTOL 动力系统管理的宝贵预测工具
如何建立整个寿命碳基准
1欧洲委员会。 （com（2020）662最终）。 “欧洲的翻新浪潮 - 绿化我们的建筑物，创造就业机会，改善生活”。 可访问：https：//eur-lex.europa.eu/legal-content/en/txt/?uri=celex%3A52020DC0662 2欧盟委员会。 （n.d。）。 ''欧洲绿色协议 - 努力成为第一个气候中立大陆'。 可访问：https：// commiss.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal_en 3欧盟委员会。 （n.d。）。 ''欧盟排放交易系统（EU ETS）。 可访问：https：//climate.ec.europa.eu/eu-action/eu-eu-- emassions-trading-system-system-eu-ets_en 4欧洲委员会。 （n.d。）。 ''建筑产品法规的评论'。 可访问：https：//single-market-economy.ec.europa。 EU/soter/struction/struction-products-crenducty-cpr/eview_en 5指令2024/1275。 指令（EU）2024/1275欧洲议会和2024年4月24日理事会关于建筑物的能源绩效（重铸）。 可访问：https：//eur-lex.europa.eu/legal-content/en/txt/html/?uri=oj:l_202401275#d1e38-57-11欧洲委员会。（com（2020）662最终）。“欧洲的翻新浪潮 - 绿化我们的建筑物，创造就业机会，改善生活”。可访问：https：//eur-lex.europa.eu/legal-content/en/txt/?uri=celex%3A52020DC0662 2欧盟委员会。（n.d。）。''欧洲绿色协议 - 努力成为第一个气候中立大陆'。可访问：https：// commiss.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal_en 3欧盟委员会。（n.d。）。''欧盟排放交易系统（EU ETS）。可访问：https：//climate.ec.europa.eu/eu-action/eu-eu-- emassions-trading-system-system-eu-ets_en 4欧洲委员会。（n.d。）。''建筑产品法规的评论'。可访问：https：//single-market-economy.ec.europa。EU/soter/struction/struction-products-crenducty-cpr/eview_en 5指令2024/1275。指令（EU）2024/1275欧洲议会和2024年4月24日理事会关于建筑物的能源绩效（重铸）。可访问：https：//eur-lex.europa.eu/legal-content/en/txt/html/?uri=oj:l_202401275#d1e38-57-1
电动汽车的 AI 增强型电池管理系统：提高安全性、性能和使用寿命
摘要。电动汽车 (EV) 对于降低碳排放和解决全球环境问题至关重要。电池为电动汽车提供动力，因此电池管理对于安全性和性能至关重要。作为一种自检系统，电池管理系统 (BMS) 可确保运行可靠性并消除灾难性故障。随着电池老化，内阻会增加，容量会降低，因此 BMS 会实时监控电池的健康和性能。电动汽车储能系统 (ESS) 需要复杂的 BMS 算法来保持效率。使用考虑充电时间、电流和容量的电池效率计算，这种方法应该可以可靠地预测电池的 SoC 和 SoH。随着电池老化，内阻会增加，从而缩短恒流 (CC) 充电时间。通过分析这些变化，可以更准确地预测 SoH。用于估计 SoC 和增强 BMS 性能的传统方法（例如深度神经网络）用于最大限度地降低错误率。然而，随着电池老化，AI 方法因其提供精确诊断、故障分析和热管理的能力而备受瞩目。这些 AI 驱动的技术显著提高了充电和放电周期的安全性和可靠性。为了进一步确保安全，BMS 中集成了故障诊断算法。该算法主动解决潜在问题，从而保持电池的效率和安全性。通过在 ESS 中的成功应用证明了所提出的 BMS 算法的有效性，验证了其管理电池状态、提高性能和确保电动汽车运行可持续性的能力。
2024健康寿命全球创新者峰会
全球峰会将在健康寿命领域召集，联系和激发创新。参与者将听取利益相关者的来信，包括学术界，政策专家，行业领导者，企业家和其他人 - 并了解当前和过去健康的寿命催化剂和加速器的大胆，创新的项目。今年，会议将重点关注诸如健康公平，人工智能和获得额外资金之类的主题。
适用于多种应用的耐用且使用寿命长的电池......
• 在 50% 放电深度 (DoD) 下最多可进行 6,000 次充电循环 • 与 AGM 电池相比，循环次数最多可增加 10 倍，续航里程最多可增加 2 倍 • 结构紧凑、重量轻（重量是铅酸电池的 1/3，尺寸是铅酸电池的 1/2） • 可提供 IoT 模块进行持续监控 - 非常适合服务和维护目的 • 与其他锂电池相比，行驶里程最大 • 可与标准 AGM/GEL 电池 1:1 互换 • 对短暂和深度放电具有很强的抵抗力 • CAN 总线通信