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太阳能抽水蓄能电站水泵机组最优参数的确定
摘要。本文介绍了 0.1...10 MW 容量水力发电站在能源系统中的重要性及其优势。基于有关此问题的已发表资料，分析了混合可再生模块化闭环可扩展 (h-mcs-PSH) 和壳牌能源北美公司 (SENA) 提出的小型抽水蓄能电站的参数，该电站采用波纹钢上水库和浮动膜下水库，并考虑到乌兹别克斯坦共和国的条件，指出了它们的使用效果。提出了一种基于最大限度利用光电厂功率和最小化消耗能量的标准来确定抽水机组最佳参数和运行模式的图分析方法，以向小容量水电站的抽水机组提供太阳能电池板电力。给出了基于该方法的计算结果。
随机优化技术在机组组合问题中的应用——综述
摘要 — 由于现有的能源生产方式加剧了气候危机，可再生能源将取代相当一部分煤炭或核电站，以防止温室气体或有毒废物进入大气。这种相对快速的能源生产转变主要是受日益增加的政治和经济压力推动的，需要能源供应商付出巨大努力来平衡生产波动。因此，在电网和微电网的随机机组组合 (UC) 关键领域进行了大量研究。机组组合一词包括多种优化技术，在本文中，我们将回顾该领域的最新发展。我们首先概述不同的问题定义和随机优化程序，然后评估最近对该主题的贡献。因此，我们比较了几篇论文的提案和案例研究。索引术语 — 机组组合、随机优化、微电网、能源生产规划、不确定性
考虑 PEV/BEV 和可再生能源的基于利润的机组组合问题新解
摘要。工业、住宅和商业部门的日负荷需求日新月异。此外，电动汽车的加入也完全影响了现实电力部门的运营。因此，以最低的生产成本满足这种随时间变化的负荷需求非常具有挑战性。拟议的研究工作侧重于现实电力系统基于利润的机组组合问题的数学公式，考虑到电池电动汽车、混合动力汽车和插电式电动汽车的影响，并使用强化哈里斯霍克斯优化器 (IHHO) 解决该问题。工厂之间的协调被称为工厂的机组组合，其中采用最经济的发电站模式，以获得较低的生产成本和更高的可靠性。但随着工业化的发展，环境受到了严重影响，因此为了保持发电和环境之间的平衡，人们采用了一种新的思路，即通过考虑可再生能源，以较少的环境危害（即较少的烟气排放）来生产低成本、高可靠性的电力。
印第安角 1、2、3 号机组和 ISFSI，现场副总裁组织变更通知
自 2023 年 12 月 1 日起，Holtec Decommissioning International 任命 Frank Spagnuolo 先生为印第安角能源中心 (IPEC) 站点副总裁 (SVP)。Spagnuolo 先生承担 IPEC 退役站点的权力和责任。Spagnuolo 先生向 Holtec Decommissioning International、SMR、LLC 和 Holtec Palisades、LLC 总裁 Kelly Trice 汇报工作。
Infilex AC 空气处理机组控制器 NC-bus 通信规格/说明
JCS：日本电线电缆制造商协会标准 JIS：日本工业标准 KPEV：古河电工株式会社提供的电缆标准 注： *1 上面显示的配线长度是从 Infilex AC 到连接设备的总配线长度，包括与外部端子块之间的配线。*2 电源线和地线连接到 M3 螺丝端子。将端子接线片压接到电线末端。*3 通信线和输入/输出线连接到无螺丝推入式端子。剥去电线护套并连接电线。护套剥去长度：8 mm（不能使用针式端子。）*4 RTD（Pt1000）温度输入为两线制。考虑测量误差，因为电线电阻会导致测量误差。例如，1.25 mm 2 尺寸的电线会导致约每 10 m 测量误差为 0.1 °C。通过设置 Infilex AC 纠正测量误差。*5 当阀门/阻尼器连接到系统公共接线时，阀门/阻尼器工作电流流过公共线。因此，规格如上所示。对于 20 m 长的 IV 1.25 mm 2 电缆，需要 4 线连接以防止工作电流流过公共线。
唐纳德·C·库克核电站，1 号和 2 号机组，应急计划，第 40 版。
8.1 正常的现场运行组织 ................................................................................................ 20 B.2 轮班应急协调 ...................................................................................................... 23 8.3 应急协调继任路线 .............................................................................................. 23 B.4 不可委派的应急协调员职责 ................................................................................ 23 B.5 应急响应组织 ...................................................................................................... 24 8.5.a 技术支持中心 ...... ., ...... ., ................................................................. " .................... 24 B.5.b 运行支持中心 ............................................................................................. 28 8.5.c 应急运行设施 ............................................................................................. 30 8.5.d 应急新闻中心/联合信息中心 ............................................................................. 34 8.5.e 联络 ............................................................................................................. 36 B.6 总体组织和沟通 ............................................................................................. 36 8.7 工厂人员增补 ................................................................................................ 36 B.8 场外机构和B.9 场外群组 ................................................................................................ 38
基于自动故障检测和诊断的空气处理机组数字孪生预测性维护框架
建筑行业是全球能源消耗最多的行业，因此成为能源效率举措的优先事项。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统是建筑物的核心。稳定的空气处理机组 (AHU) 运行对于确保高效率和延长 HVAC 系统的使用寿命至关重要。本研究提出了 AHU 的数字孪生预测性维护框架，以克服目前在建筑物中使用的设施维护管理 (FMM) 系统的局限性。数字孪生技术在设施管理行业中仍处于起步阶段，它使用建筑信息模型 (BIM)、物联网 (IoT) 和语义技术为建筑设施制定更好的维护策略。实施预测性维护框架需要三个模块：基于 APAR（空气处理机组性能评估规则）方法的 AHU 运行故障检测、使用机器学习技术的状态预测以及维护计划。此外，在挪威一栋教育建筑的真实案例研究中，对所提出的框架进行了测试，使用 2019 年 8 月至 2021 年 10 月之间的数据，以验证该方法的可行性。还通过 FM 系统获取了检查信息和以前的维护记录。结果表明，不断更新的数据结合 APAR 和机器学习算法可以检测故障并预测空气处理系统的未来状态
LAC230524-02 NOP Scattergood 发电站 1 号和 2 号机组绿色氢气现代化项目
南海岸空气质量管理区 (South Coast AQMD) 工作人员很高兴有机会对上述文件发表评论。我们的评论是对拟议项目可能对空气质量产生的影响的分析的建议，这些影响应包含在环境影响报告 (EIR) 草案中。请在 EIR 草案完成并公开发布后将其副本直接发送给南海岸 AQMD，因为提交给州信息交换所的 EIR 草案副本不会被转发。此外，请发送与空气质量、健康风险和温室气体分析相关的所有附录和技术文件以及所有排放计算电子表格的电子版本，以及空气质量建模和健康风险评估输入和输出文件（不是 PDF 文件）。任何延迟提供所有支持文件供我们审查的情况都将需要在评论期结束之后进行额外的审查时间。拟议项目的目标工作人员建议牵头机构彻底重新评估和重新定义拟议项目的目标。虽然追求 100% 无碳目标是应对气候变化的必要条件，但减少氮氧化物 (NOx) 等其他有害污染物排放的目标也不容忽视。必须在这些目标之间取得平衡，确保拟议项目的目标与洛杉矶 100% 可再生能源研究中概述的全面环境考虑相一致，该研究优先减少所有污染物，以加速建设可持续和清洁能源的未来。CEQA 空气质量分析人员建议牵头机构在准备空气质量和温室气体分析时使用南海岸 AQMD 的 CEQA 空气质量手册和网站 1 作为指导。还建议牵头机构使用 CalEEMod 2 土地使用排放软件，该软件可以估算典型土地使用开发产生的污染物排放，并且是加州空气污染控制官员协会维护的唯一软件模型。南海岸 AQMD 已经制定了区域和本地重要性阈值。南海岸空气质量管理部门工作人员建议牵头机构量化标准污染物排放，并与
VERA-Grizzly 堆芯外计算：瓦茨巴机组 1 号循环 1-2
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府、其任何机构及其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，亦不保证其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定的商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或偏爱。本文表达的作者的观点和意见不一定表明或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
基于自动故障检测和诊断的空气处理机组数字孪生预测性维护框架
建筑行业是全球能源消耗最多的行业，因此成为节能举措的重点。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统是建筑的核心。稳定的空气处理机组 (AHU) 运行对于确保高效率和延长 HVAC 系统的使用寿命至关重要。本研究提出了 AHU 的数字孪生预测性维护框架，以克服目前在建筑中使用的设施维护管理 (FMM) 系统的局限性。数字孪生技术在设施管理行业仍处于起步阶段，它使用建筑信息模型 (BIM)、物联网 (IoT) 和语义技术来为建筑设施制定更好的维护策略。实施三个模块来执行预测性维护框架：基于 APAR（空气处理单元性能评估规则）方法的 AHU 运行故障检测、使用机器学习技术进行状态预测和维护计划。此外，在挪威一栋教育建筑中使用 2019 年 8 月至 2021 年 10 月之间的数据对所提出的框架进行了实际案例研究，以验证该方法的可行性。还通过 FM 系统获取检查信息和以前的维护记录。结果表明，不断更新的数据与 APAR 和机器学习算法相结合可以检测故障并预测空气处理单元 (AHU) 组件的未来状态，这可能有助于维护计划。消除检测到的操作故障可每年节省数千美元的能源，因为消除了已识别的操作故障。� 2022 作者。由 Elsevier B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。