XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机组
空气处理机组和变风量箱故障检测工具现场测试结果
摘要 建筑供暖、通风和空调 (HVAC) 设备经常无法满足设计时所设想的性能预期。此类故障通常会在很长一段时间内被忽视。此外，人们对各种不同且往往相互冲突的性能指标的组合寄予了更高的期望，例如能源效率、室内空气质量、舒适度、可靠性、限制公用设施的峰值需求等。为了满足这些期望，商业和住宅建筑中使用的流程、系统和设备正变得越来越复杂。这一发展既需要使用自动诊断来确保无故障运行，又通过提供强大且足够灵活的分布式平台来执行故障检测和诊断 (FDD)，从而为各种建筑系统提供诊断功能。本报告中描述的研究工作的目的是开发、测试和演示可以检测空气处理单元 (AHU) 和变风量 (VAV) 箱中常见机械故障和控制错误的 FDD 方法。这些工具的设计足够简单，可以嵌入到商业楼宇自动化和控制系统中，并且仅依赖于这些系统中常见的传感器数据和控制信号。AHU 性能评估规则 (APAR) 是一种诊断工具，它使用一组源自质量和能量平衡的专家规则来检测 f
机组人员培训记录
1. 如果事件仅在飞行模拟器中执行，请在备注部分输入相应的飞机名称并注明模拟器类型（在 2B60 模拟器中进行的飞行/评估）。 2. 需要记录的事件列于第 10-28 段。 3. 对于不满意的评估，请说明未令人满意地执行的具体任务以及由于失败而施加的任何限制。向指挥官提供重新培训和重新评估的建议。 4. ACM 的首字母缩写表明 ACM 知道表格上的条目和任何备注，并了解任何状态变化。ACM 会立即在任何导致状态变化的条目上签名，例如不满意的评估或停职。ACM 会尽快为常规条目（例如分配到单位或满意的评估）签名。 5. 第 10-28 段中列出的项目是唯一需要指挥官签名的事件。
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
全女性机组人员退役 C-2A 灰狗号
海军联邦信用合作社由 NCUA 提供联邦保险。1 信贷和抵押需经批准。2 CARFAX 是 CARFAX, Inc. 的注册商标。3 TruStage® 汽车和家庭保险计划通过 TruStage Insurance Agency, LLC 提供，并由领先的保险公司签发。所提供的保险不是押金，不接受联邦保险，也不由海军联邦出售或担保。产品和功能可能有所不同，且并非在所有州都可用。折扣并非在所有州都可用，且折扣因州而异。某些折扣仅适用于特定保险范围。在法律允许的范围内，申请人将单独承保；并非所有申请人都有资格。海军联邦信用合作社对 TruStage、Liberty Mutual 或其附属公司、子公司和保险公司合作伙伴提供的任何产品或服务概不负责。 AUT-4210544.1-0122-0224 4 海军联邦信用合作社对由 CARFAX、TruStage、Liberty Mutual、SiriusXM 或 TrueCar 运营的海军联邦汽车购买服务提供或通过其提供的任何产品、服务、购买或租赁概不负责。© 2022 海军联邦 NFCU 14083 (3-22)
韩国电力系统中考虑调速抽水蓄能电站的储备约束机组组合及经济效应
摘要：韩国政府已宣布了净零碳排放的目标，重点是可再生能源的扩张。然而，由于基载发电机的循环能力低和可变可再生能源 (VRE) 的可变性，基载发电机的高比例和可变可再生能源 (VRE) 的比例不断增加可能会导致电力系统运行出现问题。为了保持系统可靠性，政府正计划建设抽水蓄能水电站 (PSH)，为系统提供灵活性。本研究基于鸭形曲线现象和旋转备用需求的增加，评估了不同类型的 PSH：可调速 PSH (AS-PSH) 和定速 PSH (FS-PSH) 所获得的运营成本节省。在本研究中，考虑到 AS-PSH 和传统发电机的运行特性，使用混合整数规划制定了备用约束机组组合。为了考虑鸭形净负荷环境，通过风力涡轮机和光伏模块的物理模型计算了预计的 VRE 输出数据。非 PSH、FS-PSH 和 AS-PSH 建设方案的运营成本分别为 43,129.38 韩元、40,038.44 韩元和 34,030.46 韩元。造成这一差异的主要因素被确定为 AS-PSH 泵送模式的主要储备。
航空公司 (FAR 121) 机组人员疲劳报告
关于使用 ASRS 数据的注意事项 使用 ASRS 数据时需注意某些事项。所有 ASRS 报告均为自愿提交，因此不能视为对类似事件全部群体的测量随机样本。例如，我们每年会收到几千份高度偏差报告。这个数字可能占到所有高度偏差的一半以上，也可能只是总发生次数的一小部分。此外，并非所有飞行员、管制员、机械师、乘务员、调度员或航空系统的其他参与者都同样了解 ASRS 或可能同样愿意报告。因此，数据可能反映出报告偏差。这些偏差并不完全为人所知或无法测量，可能会影响 ASRS 信息。诸如近距离空中相撞 (NMAC) 之类的安全问题可能似乎在区域“A”比区域“B”更集中，这仅仅是因为在区域“A”中运行的飞行员更了解 ASRS 计划，并且更倾向于在发生 NMAC 时报告。任何类型的主观、自愿报告都会有这些与定量统计分析相关的限制。从 ASRS 数据中可以了解到的一件事是，收到的有关特定事件类型的报告数量代表了正在发生的此类事件的真实数量的下限。例如，如果 ASRS 在 2010 年收到 881 份轨道偏差报告（这个数字纯粹是假设的），那么可以肯定的是，至少有 881 份
带集成热泵的空调机组
交付：根据设备尺寸和运输可能性，设备可以按以下方式交付：1) 热泵回路/冷却回路在工厂组装并预先填充制冷剂。 这意味着蒸发器、冷凝器、压缩机以及视情况而定的回收交换器的腔体可以作为一组组装和交付在公共框架上。2) 热泵回路/冷却回路已组装，但在各个腔体的法兰处中断。 这意味着蒸发器、冷凝器、压缩机或视情况而定的回收交换器的腔体是单独交付的，并且必须在安装后在中断的位置焊接回路并用制冷剂填充回路。3) 即插即用设计。 这意味着设备已完全组装并安装在公共框架上；热泵回路/冷却回路已组装并填充制冷剂。 MaR 系统已完全连接并经过测试。
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/ )。
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
重新审视综合车辆和机组人员调度的丰富性
摘要 近几十年来，各个领域（航空业、公共交通）的综合车辆和机组人员调度取得了长足进步。随着信息和通信技术以及通用求解器的不断改进，可以制定出这些问题越来越丰富的版本。在公共交通中，排班、延迟传播或休息日模式等问题已成为这些综合问题的一部分。在本文中，我们旨在重新审视早期结合休息日模式的公式，并研究现在是否可以使用标准求解器进行求解，以及在多大程度上结合其他方面可以使问题设置更加丰富，同时仍然保持可能的可解性。这尤其包括延迟传播等问题，在公共交通中，延迟传播通常指（主要）干扰后的二次延迟。此外，我们研究了一个强大的版本来支持增加丰富性是可能的说法。提供了数值结果来强调预期的进展。