当您想购买新商品或想进行重大投资时,您是否想知道要购买的价格背后是什么?这并不容易。我们通常只考虑纯粹的经济价值,这有时可能是购买购买的第一个重要障碍。,但是如果您略微
从化石燃料的公共汽车过渡到电池电动巴士(E-Buses)公共交通工具对公共汽车运营商提出了重大挑战。Transjakarta是印度尼西亚最大的公交运输系统,计划到2030运输系统中电子总线的能源消耗和运营范围各不相同,因为驱动动态,地形和操作需求是每条路线所独有的。能源消耗和运营需求会影响成本,这对于运输运营商特别关注。这项研究为12 m的公交车提供的途径提供了详细的能耗,范围和成本分析,该路线计划在Transjakarta BRT系统中用于电气。它提供了建议,首先是通过电力进行电力的路线,并探讨可以修改哪些成本因素,以增加每公里的成本的E-BUSS的竞争力。为了准确对每条路线的总拥有成本(TCO)进行建模,我们使用专有路线开发工具,计算模拟工具和路线级别范围分析。
首先,使用外部服务提供商的公共行动因国家/地区而异。在美国,空军的传统原则是支持国家维护,并且仅在有限条件下使用外部服务提供商,例如航空后勤中心(ALC)能力不足。备件的供应由集中的国家系统确保,其核心由国防后勤局(DLA)区域中心提供的政府提供的材料组成。外包的使用涉及子系统(发动机、航空电子设备)的维护服务,而不是系统本身。外包服务的监管框架是联邦采购法规 (FAR),由针对武装部队的特定条款(国防联邦采购法规补充 - DFAR)和针对空军的具体指令进行了规定。
性能指标引擎特定功率W/kg 158 1000 1000发电机组包括柴油发动机和交流发电机燃料存储系统特定能量kWh/kg 8.4 6.0 6.0 CAT C175-16,C175-20,C175-20 ESS ESS ESS WH/kg 200 200可能需要加固的燃料电池系统Btms w/kg w/kg gg gg w/kg gg gg w/kg kg gg 123 123,000年6月6日,00千kg (柴油)或生命周期(FCS)H 20,000 25,000 25,000 TBO:大修成本之间的时间指标4级或fcs $/kW 250 323 60 20%的4个修改引擎大修的津贴 Maintenance $/MWh 5.3 8.3 8.3 Reported as O&M, Includes SCR catalyst replacement Drivetrain Components Alternator $/kW 59 Included in Genset Rectifier $/kW 90 DC Link $/kW 1.5 DC-DC Converter $/kW 75 75 Need 2 for 2-WD drivetrain Inverter $/kW 75 75 75 Need 2 for 2-WD drivetrain AC Motor $/kW 120 120 120 120对于2-WD传动系统变速箱$/kW 70 70 70需要2对2-WD传动系统功率调节$/kW 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 6.25 5 3润滑$/kg $/kg/kg $/kg/kg/kg/kg 0.49报告为o&m,燃料成本量为5%的燃料成本(urea y 0.1%),5%的燃料(urea and oe y 5.18)参数经济寿命年15 15 15挽救价值的标价价格%23 23 23 23 23 23 FCS的零救助值和电池内部收益率(IRR)%7 7 7 7 7 7通货膨胀%2 2 2 2安装成本乘数1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 30%安装附加费
概述公共交通部门中电池电力汽车的部署在减少运输的排气排放方面起着重要作用[1]。在过去的十年中,技术的引入迅速加速,受国家能源政策的影响,并受环境要求的驱动,而不是商业考虑。但是,目前有各种障碍,可以广泛采用电动巴士。一个重大的挑战是电池的能量密度相对较低,这与公交车上的价格问题直接相关[2]。电池技术的最新发展提高了电动巴士的潜力,成为公共交通的可行解决方案。本出版物正在构建总拥有成本(TCO)模型,包括对资本支出和OPEX的分析,并评估一个小型中间大小的城市的公共交通,Offenburg是否适合过渡到电动公交车。估计成本的未来发展,并将进行基于学习曲线的投影。本研究打算通过基于先前的研究引入最新数据来介绍新的未来前景[3]。通过新的TCO结果,我们想找出现有柴油巴士和当前电动巴士之间的运营成本差异,并研究未来的前景,以使小型和中型城市中电动巴士的经济可行性。
视频人工智能系统的成本和收益如何?视频人工智能:初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么?成本是多少?长期收益是什么?在本白皮书中,我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能?主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据,您可以作为一家公司脱颖而出,目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI),您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之,人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上,可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据,以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外,可以轻松检索现有视频片段。因此,您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时,会产生额外的数据。从长远来看,这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时,重要的是要正确评估总购置成本。换句话说,就是总拥有成本 (TCO)。当然,这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术,但为了使软件正常运行,外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型(本地、远程或云)的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要,因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果,确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案,而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地,也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与(公共)云中的软件相结合也是可能的。同样,正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
作者要感谢美国能源部(DOE)氢和燃料电池技术,以及Neha Rustagi,Sunita Satyapal,尤其是Fred Joseck,尤其是他们在这几年中持续的支持,以开发场景评估和区域化分析(SERA)模型。作者还想感谢Brian Bush在全国可再生能源实验室中多年来开发Sera Model的发展,范德比尔特大学的Yuche Chen为他支持运营和维护成本文献审查的支持,以及国家可再生能源实验室的Aaron Brooker,以提供汽车模型的指导和支持。作者还要特别感谢Neha Rustagi在氢气和燃料电池技术和杰克·沃德(Jake Ward)和杰克·沃德(Jake Ward)的车辆技术中,他们的重要努力,以帮助与商用车辆电气相关的多个平行分析项目,以帮助协调和催化协作。
AH-1000 AHRS 的设计旨在提供无与伦比的可靠性和性能,与类似系统相比,尺寸和重量显著减小。这使得 AH-1000 能够为 ARINC-705 AHRS 提供最低的总拥有成本体验。
摘要 不断上涨的电价促使移动网络运营商寻找新的节能无线接入网络 (RAN) 解决方案。在本研究中,我们重点研究一种特定类型的 RAN,其中独立的太阳能电池板用作电网能源的替代能源。首先,我们描述这种基于混合能源的无线接入网络 (HEBRAN),并制定一个优化问题,旨在降低该网络的总拥有成本 (TCO)。然后,我们提出了一个框架,该框架提供了一种经济高效的算法来选择 HEBRAN 的太阳能电池板和电池的适当尺寸,以及两种新颖的开启/关闭算法,用于在网络运行期间调节电网电力的消耗。此外,我们创建了 HEBRAN 优化问题的简化模型,以便在混合整数线性规划 (MILP) 求解器中对其进行求解。结果表明,我们的算法优于 MILP 解决方案和经典的开启/关闭方法。此外,我们的研究结果表明,迁移到 HEBRAN 系统是可行的,并且对移动网络运营商来说具有成本效益。
纳米制造/特性分析设施使一系列科学和工程学科的研究和开发活动成为可能。构建、成像和测量微纳米级和纳米级材料、设备和系统所需的工具和支持基础设施的收集非常复杂且成本高昂,维护和优化成本也很高。因此,这些设施通常以共享使用模式运行。我们讨论了成功创建和维持此类设施必须考虑的关键因素。这些因素包括需要长期愿景和机构承诺,以及管理人员对设施运营的实际参与。我们考虑了启动、运营和资本重组成本,以及成本回收和工具时间分配算法。获取详细而全面的项目和工具利用率数据对于理解和优化设施运营至关重要。只有这种数据驱动的决策方法才能最大限度地发挥设施对机构目标的影响。我们使用美国国家标准与技术研究所 (NIST) NanoFab 作为我们的测试案例来说明这些概念,但这里介绍的方法和资源应该对所有面临这一艰巨任务的人都有用。
