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World File Search System放电模式
附录D MISO影响研究
a。组合循环（CC）被派出至肩部模型中要求的MW的50％，在夏季峰模型中为100％。b。太阳能在肩部型号中脱机，在夏季峰模型中100％。c。在肩部型号中，将风派出至100％所需的MW，在夏季峰模型中为15.6％。d。在夏季峰值模型中，将电池派发至排放模式下要求的MW的100％，并以充电和放电模式派遣到肩部型号中所需的MW的+/- 100％。e。根据MISO BPM 015-R23的附录E派遣混合动力车。
海马 CA1 的神经模拟实现用于产生 θ 波
神经工程领域的最新进展使得神经假体得以开发，这有助于神经系统疾病患者的功能恢复。在这项研究中，我们提出了一个实时神经形态系统来人工重现海马体 CA1 区域不同神经元群的 θ 波和放电模式。海马 θ 振荡（4-12 Hz）是一种重要的电生理节律，有助于导航、记忆和新颖性检测等各种认知功能。提出的 CA1 神经模拟电路包括现场可编程门阵列 (FPGA) 上的 100 个线性化的 Pinsky-Rinzel 神经元和 668 个兴奋性和抑制性突触。实施的 CA1 脉冲神经网络包括产生 θ 节律的主要神经元群：兴奋性锥体细胞、PV+ 篮状细胞和抑制性中间神经元 Oriens Lacunosum-Moleculare (OLM) 细胞。此外，还使用突发漏积分和放电 (LIF) 神经元模型在 FPGA 上实现了通过穿通通路从内嗅皮层到 CA1 区域、通过 Schaffer 侧支到 CA3 区域以及通过穹窿海马伞到内侧隔膜到 CA1 区域的主要输入。硬件实现的结果表明，所提出的 CA1 神经模拟电路成功重建了 theta 振荡，并在功能上说明了不同神经元群体放电反应之间的相位关系。还评估了内侧隔膜消除对 CA1 神经元群体放电模式和 theta 波特征的影响。该神经形态系统可被视为一个潜在平台，为未来神经假体应用开辟了机会。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
MAN Energy Solutions 与 Energy Dome 合作开发二氧化碳电池技术
Energy Dome 的技术基于二氧化碳在气态和液态之间的封闭热力学转化。在充电模式下，二氧化碳从大气储气罐 Dome 中抽出，并压缩到由电机驱动的制冷压缩机中。压缩产生的热量储存在热能储存系统中，而二氧化碳则在常温下液化并储存在压力容器中，不会产生大气排放。这样无需使用极低温度即可实现高密度能量储存。在放电模式下（每当需要能量时），二氧化碳被加热、蒸发并送入膨胀机，然后再流回 Dome。膨胀机驱动发电机，以便将气候中性的电力输送到电网中。
在家中通过长期无线传输侵入式神经记录，用于发现神经回路和进行自适应刺激
图 2 。丘脑底和皮质导线的解剖和生理定位（示例来自 RCS04）。a、STN 触点相对于微电极映射定义的 STN 边界（蓝色轮廓）的定位。微电极图（绿线）显示 STN 的边界，其由具有典型 STN 单元放电模式和速率的细胞（红点）定义。DBS 导线的预期深度由此图确定，并标记接触号。中间触点（1 和 2）位于 STN（运动区）背侧 4 毫米内。黑点是黑质网状部中的细胞。b、从硬膜下桨状导线记录的体感诱发电位（来自正中神经的刺激），由三个重叠的接触对拼接而成。 8-9 对和 9-10 对之间的 N20 电位反转（箭头）表明触点 9 定位到主电机
使用人工神经网络预测钒氧化还原液流电池的电压和过电位
摘要：本文探讨了经过训练的人工神经网络 (ANN) 在预测钒氧化还原液流电池行为方面的新应用，并将其性能与二维数值模型进行了比较。目的是评估两个 ANN 的能力，一个用于预测电池电位，一个用于预测各种操作条件下的过电位。先前用实验数据验证过的二维模型用于生成数据来训练和测试 ANN。结果表明，第一个 ANN 可以在充电和放电模式下精确预测不同充电状态和电流密度条件下的电池电压。负责过电位计算的第二个 ANN 可以准确预测整个电池域的过电位，在电极膜和域边界等高梯度区域附近的置信度最低。此外，计算时间大幅减少，使 ANN 成为快速理解和优化 VRFB 的合适选择。
Microsoft Word -17。具有自适应电流保护功能的电池管理系统（Suhariningsih）
充电时，锂离子电池通常会出现过热和过度充电。因此，即使放电时，也会发生过度发电，过热和过电流，如果它与特征曲线不匹配（t = -8.75*i+60）。这会损坏电池电池，因此终身电池。这项研究是由电池管理系统（BMS）系统创建的，该系统通过传感器阅读来监视温度和电流。如果充电时温度超过最大极限（45°C），则系统将通过停用MOSFET（开关）来保护系统。保护时会发生。从充电数据的结果中，该系统能够以0.43％的误差保护过热，并计算出充电状态（SOC）值，如果超过85％，误差为0.01％，则将切换到放电模式。出院后，当温度和 / /电流的量超过60，误差为1.74％时，系统将能够保护，如果SOC小于40％，ERRROR为0.018％，则能够切换到电荷模式。
不平衡不确定条件下电池存储系统优化规划的随机线性规划
摘要 — — 电池储能系统 (BESS) 已被研究用于处理电力系统 (如负载和可再生能源) 的不确定参数。然而，在电网不平衡运行下，BESS 尚未得到适当的研究。本文旨在研究电网不平衡不确定条件下 BESS 的建模和运行。所提出的模型管理 BESS 以优化能源成本，处理负载不确定性，同时解决不平衡负载。对三相不平衡不确定负载进行建模，并利用 BESS 在每相上产生单独的充电/放电模式以消除不平衡情况。以 IEEE 69 节点电网为例进行研究。负载不确定性由高斯概率函数开发，并采用随机规划来处理不确定性。该模型被制定为混合整数线性规划，并通过 GAMS/CPLEX 进行求解。结果表明，该模型能够同时处理不平衡不确定条件，最小化运行成本，并满足电网各项安全约束。
重新评估惯性静电约束推力器的喷射模式及其在空间推进中的应用
惯性静电约束 (IEC) 利用强电场来产生和约束等离子体。它已广泛用于进行核聚变反应，并在商业上用作活化分析的中子源。本研究调查了 IEC 推进器的两种不同放电模式，即“喷射”模式和“喷雾”模式。本文比较了 IEC 系统在各种初步设计方案下的放电特性，例如阴极网格设计和阴极网格尺寸。高分辨率图像用于在多个操作点进行强度分析。基本法拉第探针用于定性记录等离子体电流密度的变化。结果表明，在更负的电位下偏置阴极会导致网格吸收的电流和可见等离子体的可见强度增加。电流和光强度逐渐增加，直到发生从“喷射”到“喷雾”的模式转变。换句话说，“喷射”模式始终先于“喷雾”模式。此外，背景压力和施加的阴极电位被证明是 IEC 设备的两个主要操作变量。最后，当设备以“喷雾”模式运行时，记录到更高的电流密度，然而，在“喷射”模式下，喷出的等离子体更加准直。
使用氢在金属中使用氢 -
摘要：基于材料的H 2存储在促进H 2作为低碳能量载体方面起着至关重要的作用，但是对特定应用所需的技术性能的指导仍然有限。金属 - 有机框架（MOF）吸附剂在电源应用中显示出潜力，但需要证明对现有压缩h 2存储的经济承诺。在此，我们评估了材料特性，电荷/放电模式的潜在影响，并提出了MOFS在长期储能应用中部署的目标，包括备份，负载优化和混合功率。我们发现，最新的MOF可以胜过低温存储，在需要≤8个周期的应用中，350 bar压缩存储，但需要增加≥5g/l的吸收，以使每年需要≥30个周期的应用具有成本竞争力。现有的挑战包括规模制造和量化低压存储的经济价值。最后，确定了未来的研究需求，包括整合热力学效应和降解机制。h
啮齿动物海马体内部产生的时间被对数压缩
摘要 韦伯-费希纳定律认为，我们感知到的感觉输入会随着物理输入以对数方式增加。海马“时间细胞”在触发刺激后的一段有限时间内依次放电，记录最近的经验。不同的细胞在不同的延迟下具有“时间场”，延迟时间至少可达数十秒。过去的研究表明，时间细胞代表了一条压缩的时间线，因为延迟后期放电的时间细胞较少，时间场较宽。本文探讨时间细胞的压缩是否遵循韦伯-费希纳定律。使用分层贝叶斯模型研究了时间细胞，该模型同时考虑了试验水平、细胞水平和群体水平的放电模式。该程序允许分别估计试验内感受野宽度和试验间变异性。分离试验间变异性后，时间场宽度随延迟线性增加。此外，时间细胞群体沿对数时间轴均匀分布。这些发现提供了强有力的定量证据，表明啮齿动物海马中的神经时间表征具有对数压缩性，并且遵循神经韦伯-费希纳定律。