XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System暖通空调
纽约市立大学五年资本改善计划 2022-23 财年至 2026-27 财年 纽约市 Reso-A 计划 2023 财年 位于所有五个
CUNY 的资金请求反映了纽约市的新环境现实。COVID 改变了我们的工作和学习方式，我们使用的建筑物必须进行更新以反映这一点。飓风艾达进一步表明了为气候变化造成的恶劣天气条件做好准备的必要性。首要任务是实施我们最近聘请的工程顾问确定的校园暖通空调升级。CUNY 要求 1.5 亿美元用于解决暖通空调系统问题，以提高能源效率、升级通风系统和提高室内空气质量 - 具体设备升级包括空气处理机组、暖通空调控制、供暖和制冷系统、建筑供气和排气扇。此外，CUNY 还要求另外 6000 万美元用于解决整个大学的窗户升级问题。第二项新举措是应急小组。CUNY 需要内部能力来应对紧急情况，例如建筑发电机、树木修剪和泵送设备。CUNY 需要在某些情况下主动而不是被动的能力。请求 1000 万美元用于设备，以补充员工的运营请求。纽约市立大学还需要更新更多教室的技术，以改善课堂体验和远程体验。因此，纽约市立大学要求为老年学院和社区学院再拨款 1000 万美元，以满足智能教室和数字技术升级的需求。
资助机会公告（修订版）能源效率股权计划 2024 财年补助计划
○ 但是，如果维修的目的是为了提高安全性或通过提高效率减少相关的温室气体排放，则对现有化石燃料暖通空调和热水器设备的维修仍然符合条件。 ● 从 24 财年开始，将提供额外资源，以促进涉及电气化的项目，将家庭现有的非电动暖通空调和热水系统转换为电动热泵和热水器。具体来说，将提供额外补贴，以帮助支付可能需要的电气面板或电路升级费用，以支持家庭从化石燃料转换为电加热和热水。 能源效率项目 拟议的能源效率项目应符合以下类别之一。下面提供了所有项目类型的工作范围示例。
规划部门信息提交...
• 场地规划审查 • 沿海概念审查 • 小型使用许可证 • 有条件使用许可证 • 主街户外使用许可证 • 分区验证函 • 暖通空调噪音审查 • 差异 • 区域变更 • 其他规划审查
2023 年 7 月 20 日 091-91C-3019 完成诊断...
条件：在需要完成暖通空调和制冷 (HVACR) 设备电气系统诊断的运行环境 (OE) 中，提供维修零件；通用机械工具包；附加工具、测试、测量和诊断设备 (TMDE) 以及技术手册 (TM) 中指示的设备；描述设备故障的维护请求或设备检查工作表；列出的支持参考；以及监督/协助。此任务的一些迭代应在 MOPP 4 中执行。标准：使用 GO 和 NO-GO 标准、IAW TM 10-8145-222-23 和列出的支持参考，完成暖通空调和制冷 (HVACR) 设备电气系统的诊断，无错误。完成此任务后，设备将完全具备任务能力，或确保完成维护表格以在需要时执行其他维护操作。
美国救援计划 ESSR III 披露.pdf
学区将使用已确定的资金按照 CDC 指南的建议升级暖通空调系统。学区将雇用额外的机械师来确保现有的暖通空调设备得到妥善维护。学区还将为学生和教职员工提供印有学校徽章和品牌的口罩，以鼓励他们遵守 CDC 指南。学区将升级护士套房和指导办公室，以提供额外的区域来服务学生和教职员工，并遵守 CDC 关于社交距离指南的建议。学区将使用资金购买额外的巴士、联系额外的路线，并抵消因 Covid-19 限制和 CDC 指南而导致的学生交通费用不断上涨。学区将增加额外的电子标牌，以确保将信息、资源和警报传达给学生、家长和教职员工。
通过模型预测控制和优化定型比较冰蓄冷和电池对现场光伏建筑的经济性能
整合可再生能源和储能系统提供了一种更节能、更稳定地运行电网系统的方法。热存储和电池是最常见的集成设备。然而，目前尚不清楚哪种集成存储系统在整体经济性方面表现更好。冰蓄冷的初始成本和维护成本较低，但存储充电效率较低，并且只能转移与建筑物冷却要求相关的电力负荷。相反，电池的往返效率相当稳定，电池可用于转移暖通空调和非暖通空调负荷。然而，电池的初始成本较高，寿命较短。本研究提出了一种使用模型预测控制和最佳尺寸的工具，并提供了一个案例研究，用于比较具有冷却冷却器和现场光伏系统的商业建筑的电池和冰蓄冷系统的生命周期经济性。
格雷夫斯县学区设施规划
主要整修包括：屋顶、窗户更换、厨房和主翼管道、卫生设备、热水锅炉、一体式空调机组、排气通风、暖通空调、更换厨房热水器、在 MDF 和 IDF 中安装专用暖通空调、安装更大的厨房抽油烟机和正确的补充空气装置、洗碗机抽油烟机、专用室外空气、控制和仪表、主翼的电力分配、安装中央时钟系统、在学校入口处安装新的视频/对讲门禁系统、现场照明、室内照明、道路、停车场、人行道、更换体育馆看台。6 年级过渡到 MS 后，翻新现有空间以容纳 (2) 资源室 @ 400 SF/EA、(1) 媒体中心扩建 @ 1,490 SF/EA、(1) SBDM 会议室 @ 270 SF/EA 和 (1) 保管接收室 @ 250 SF/EA。
关于量子强化学习在能源领域的应用......
摘要：在过去几年中，深度强化学习已被提出作为一种在节能场景中进行在线学习的方法，例如暖通空调控制、电动汽车能源管理或建筑能源管理等。另一方面，量子机器学习在过去十年中诞生，将经典机器学习扩展到量子级别。在这项工作中，我们提出研究量子强化学习在解决节能场景方面的优势和局限性。作为试验台，我们使用现有的基于节能的强化学习模拟器，并将经典算法与量子提议进行比较。暖通空调控制、电动汽车燃料消耗和充电站利润优化应用中的结果表明，量子神经网络能够比经典神经网络更准确地解决强化学习场景中的问题，以更少的参数获得更好的累积奖励。
认证能源经理 (CEM) - CIET 加拿大
• 能源会计与经济学 • 能源审计与仪表 • 电气系统 • 暖通空调系统 • 电机与驱动器 • 工业系统 • 建筑围护结构 • 热电联产系统与可再生能源 • 楼宇自动化系统 • 控制系统 • 热能储存系统 • 照明 • 锅炉与蒸汽系统 • 维护 • 建筑调试与测量与验证
