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使用机器学习进行可持续能源管理
技术，塔什干，乌兹别克斯坦摘要全球能源部门正面临越来越多的困难，包括对效率的要求不断提高、供需模式的变化以及缺乏最佳管理分析。利用机器学习 (ML) 处理能源部门的数据可以逐步解决这些问题。ML 算法能够分析设备数据、构建预测模型并解决与可持续性相关的问题。在智慧城市中，机器学习算法的集成可以自动响应电价波动，从而促进对能源消耗的有效控制。采用机器学习的系统可以帮助能源供应商适应变化的可再生能源供应。世界范围内，人们越来越重视低排放能源，从而导致太阳能光伏、风电场和海洋能源系统的装机容量增加。因此，人工智能和机器学习将在有效管理能源部门的挑战中发挥至关重要的作用。微电网的实施带来了重大挑战，需要模型预测控制 (MPC) 等先进的控制技术。本文重点介绍如何将 MPC 用于微电网的能源管理，旨在提供 MPC 方法在可持续能源管理方面的发展的最新概述。 关键词：机器学习、预测模型、可持续管理 1. 简介 在过去的几十年里，世界能源部门面临着越来越大的挑战，例如需求和效率的增加、供需模式的变化以及缺乏最佳管理分析。在发展中国家，这一挑战更加严峻。Debnath KB (2018) 声称，大量温室气体对全球变暖起着至关重要的作用，因为燃烧煤炭、石油和天然气会产生有害的温室效应，从而导致全球变暖和气候变化。为了应对这种气候变化，有必要减少产生的温室气体，如化石燃料产生的二氧化碳排放，并使用替代可再生能源 (RES)，如太阳能光伏 (PV) 板、风力涡轮机和水坝，以极低的运营成本和绿色能源环境发电。实施绿色能源的城市需要智能电网来整合能源，以获得不间断的电力供应，并通过数据驱动的控制系统优化资源管理。另一方面，由于太阳能和风能发电取决于阳光和风速，可再生能源发电可能会出现短缺或过剩。因此，为了持续向负载供电并避免电压和频率波动，本地现场微电网被集成到主电网（称为宏电网）中。当可再生能源发电量减少时，宏电网将提供
利用 PLC 实现变压器自动负荷分配
可配置逻辑设置、PLC 或远程控制是一种用于实际过程的数字计算机。PLC 用于许多行业和机械。与通用计算机不同，PLC 专为多输入而设计，还具有用于疏散、扩展温度、电噪声传输和抗振动冲击的布置。PLC 是一个困难的实时程序的例子，因为输出必须在有限的时间内响应孵化条件而产生，否则将发生意外操作。通过将负载发送到现有变压器的速率之上，无论是两个或多个变压器与现有变压器并联连接。开关并联连接，其中一个修改的负载超过其容量。可靠性随着性能的提高而提高，而不是拥有一个大型单元。当两个变压器并联连接时，存储空间的相关成本是小事。安装另一个变压器通常经济实惠，同样用一个更大的单元替换现有的变压器。两个并联单元的收敛状态下的其余单元的成本也低于主转换器的成本。此外，当然你最好有一个平等的转换器，因为他是忠实的。为此，至少部分负载可以由单个变压器输出电压提供。在这个项目中，我们创建了一个能够分配多个已安装负载源的系统。它是关于增加负载自动添加以下新电源变压器也将工作如果可能的话，减速负载源将自动切断。有三个修饰符在此项目中充当源。第一次，第一个变压器处于工作状态，并将保持其继续提供的状态。第二个转换器将自动执行它的角色，当发生任何损坏错误或当负载容量再次中断时，第一个将被删除。现在再举一个例子，想象第一个变压器再次工作，当负载变得高于平均电压时，2个变压器将自动执行添加到电路中，其他后续负载源将被添加，相反，当负载减少时，变压器将被移除。整个程序通过PLC完全运行。根据我们的要求，我们将发布一个 PLC，它将能够自动更改变压器周期，您将使用它们。电力分配起着非常重要的作用。因为它每天 24/7 工作并将负载馈送到不同的应用，但在某些情况下，变压器的负载会因过载而突然增加。这可能会损坏变压器。这项工作的主要目的是通过应用此方案为能源消费者提供不间断的弱电供应，我们试图避免变压器出现问题。
功能导向、便携式脑机接口训练对中风后手部运动恢复的影响：一项随机对照研究
脑卒中是中国导致伤残调整生命年损失的最高发病率疾病，每年有 200 万新发病例（ Wu et al., 2019 ）。约 66% 的脑卒中幸存者出现上肢运动障碍，导致日常生活活动功能受限、生活质量低下（ Kwah et al., 2013 ；Morris et al., 2013 ），增加家庭和社会的负担。手功能康复是脑卒中康复领域的研究热点和挑战。在所有神经调控技术中，脑机接口（BCI）已被证明对脑卒中后手部运动恢复有效（ Biasiucci et al., 2018 ； Cervera et al., 2018 ； Baniqued et al., 2021 ）。 BCI 的工作流程包括获取脑信号、提取特征、通过外部设备将信号转换为命令以及激活感觉反馈。BCI 设备已经从固定位置设备更新为移动设备（Mattia 等人，2020 年）。然而，便携式 BCI 设备可能更灵活地用于中风康复。在典型的基于脑电图 (EEG) 的非侵入式 BCI 中，通过提取相关特征从大脑正在进行的电活动中实时解码用户的运动意图，例如运动想象 (MI) 或运动尝试 (MA)（Cervera 等人，2018 年）。许多基于 BCI 的运动康复系统传统上包含同侧感觉运动活动（感觉运动节律，SMR，9–15 Hz）的神经活动解码器（Cervera 等人，2018 年）。 SMR 可以在感觉运动皮层 (SMC) 上测量，并受 MI、MA 或运动执行 (ME) 任务的调制（Frenkel-Toledo 等人，2014 年；Yuan 和 He，2014 年）。基于 EEG 的 SMR 中的任务相关调制通常表现为低频成分 [mu 节律（8-12 Hz）和 beta 节律（13-26 Hz）] 中的 ERD 或 ERS（Pfurtscheller 和 Lopes，1999 年）。MI 或 MA 与可使用 EEG 在 SMC（电极部位 C3 和 C4）上记录的 mu 节律振荡的 ERD 相关（Hasegawa 等人，2017 年；Remsik 等人，2019 年）。MI 是一种心理活动，其中特定的运动在头脑中进行，而没有实际运动（Kilteni 等人，2018 年）。运动尝试是指瘫痪肢体在尚未实际运动或运动较少时尝试移动，但患肢在运动阶段的肌电活动比静息阶段高出几个数量级（Antelis et al., 2017）。它们都在 BCI 实验中被广泛用作一种主动神经调节方式。运动尝试主要用于健康参与者（Meng et al., 2018; Chen et al., 2019）。具体而言，一项荟萃分析表明，基于运动尝试的 BCI 似乎比基于 MI 的 BCI 更有效（Bai et al., 2020）。与基于 MI 的 BCI 相比，基于运动尝试的 BCI 具有更优的效果。基于 SMR 的 BCI 可检测响应运动任务的 SMC 的特征性变化，该范式被多项研究采用（Robinson 等人，2018 年；Li 等人，2021 年；Pinter 等人，2021 年）。在 Biasiucci 等人（2018 年）的研究中，他们要求患者尝试伸展患手（手指和手腕）作为运动任务；Chen 等人（2020 年）设计了手腕伸展作为运动任务；Ramos-Murguialday 等人（2013 年）指导他们的患者尝试伸手（即使手臂不按照他们的意图）、抓住并将一个想象中的苹果放在膝盖上，手指伸展是