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World File Search System气候控制
无人机系统在气候控制实验室中的表现
摘要 尽管许多研究都集中于提高自动驾驶能力和将人工智能带入无人机系统 (UAS) 的策略，但与这些飞行器在非常规天气条件下的性能相关的实验活动仍然很少。 气温和海拔直接影响 UAS 应用中小型螺旋桨的推力和功率系数。雷诺数通常在 10,000 到 100,000 范围内，重要的空气动力学效应（例如层流分离气泡）会对推进性能产生负面影响。开发自主 UAS 平台以减少飞行员的工作量并允许超视距 (BVLOS) 操作需要实验数据来验证这些创新飞行器的能力。需要高质量的数据来深入了解 UAS 在非常规飞行条件下的局限性和机遇。本文的主要目的是介绍螺旋桨和四旋翼飞行器在压力气候控制室中的能力特性。使用专用测试装置在各种温度和高度下测量机械和电气数据。测试结果以推力和功率系数趋势的形式呈现。实验数据显示，雷诺数低是导致推力性能下降的原因。此外，还讨论了考虑不同温度的无刷电机性能细节
探索地热能在智能城市建立气候控制
摘要。探索地热能与智能城市发展的交汇处，这项评论强调了地球内在热量在促进可持续的城市环境中的关键作用，尤其是在建立气候控制方面。地热能系统，包括地面源热泵和地热发电厂，成为可行的解决方案，可在城市环境中始终如一，可持续的供暖，冷却和发电。本文通过将地热能源整合到智能城市的多方面应用程序和挑战，突出了其增强城市服务，优化能源利用并显着减少碳排放的潜力。尽管具有技术，财务和监管障碍，战略解决方案，政策和技术进步，这为未来的道路铺平了道路，在该未来中，地热能源实质上有助于实现节能和智能的城市生态系统。探索通过各种案例研究和数据证实，提供了智能城市发展中地热能的当前状态和未来前景的全面概述。
强烈希望成为联合国全球气候与气候控制中心的合作伙伴
“联合国全球大地测量中心的成立对全世界数百万卫星技术用户来说是一个重要的里程碑。作为创始合作伙伴，我们非常欣赏联合国全球大地测量中心团队所做的工作。这对全球大地测量总体而言，对我们作为基础设施组件的参与者和所有者而言，都是如此。与联合国全球大地测量中心的合作将把全球大地测量供应链的重要性提升到国家和国际政治层面。”
使用机器学习在无线电站进行气候控制优化：无线电站的能源节省
在电信基础架构的域中，无线电站（RBSS）内气候控制单元（CCU）的操作对于支持RBS的运行和防止硬件零件的磨损至关重要。但是，CCUS中能量效率的提高仍然引起了研究的关注。本主论文分析了优化RBS中CCU实施的操作和功率节省的方法。主要的目标集中在功率效率和硬件寿命上，为这项研究奠定了基础，从而导致基于机器学习（ML）算法的发展。这些算法用于创建动态预测模型，这些模型负责为托管CCU的特定RB设置最佳温度和风扇速度控制。通过数据驱动的方法涉及数据预处理，探索性分析和模型培训来加强这种ML方法。还通过使用加强学习（RL）方法评估操作方法并评估其对预测模型的贡献，从而加强了工作。结果证明，与传统方法相比，在使用基于RL的方法进行气候控制的同时，粉丝的操作节省了多达70％的能源。开发的算法不仅允许降低能源成本和环境影响，还可以提高电信基础设施的运营可靠性。随着许多RBS在世界范围内部署，这项研究的结果旨在为可持续和绿色的技术做出贡献，并为人工智能（AI）实现现实生活的机会开放。
利用数据驱动的稳健模型预测控制实现混合可再生能源系统的建筑气候控制
虽然可再生能源系统和模型预测控制 (MPC) 的实施可以减少不可再生能源的消耗，但使用 MPC 进行建筑气候控制的一个挑战是天气预报的不确定性。在这项工作中，我们提出了一个数据驱动的稳健模型预测控制 (DDRMPC) 框架，以解决天气预报不确定的情况下使用可再生混合能源系统进行建筑气候控制的问题。控制和能源系统配置包括供暖、通风、空调、地热热泵、光伏板和电力储存电池。从气象站收集历史天气预报和测量数据，以识别预测误差并用于不确定性集构建。数据驱动的不确定性集是使用多种机器学习技术构建的，包括带核密度估计 (KDE) 的主成分分析 (PCA)、结合 PCA 和 KDE 的 K 均值聚类以及狄利克雷过程混合模型 (DPMM)。最后，开发了一个数据驱动的稳健优化问题，以获得具有可再生能源系统的建筑物的最佳控制输入。使用康奈尔大学校园内控制带有可再生能源系统的建筑物的案例研究来展示所提出的 DDRMPC 框架的优势。
酒店自动化系统 | Sacotel Urmet
IT 为气候控制设备提供了广泛的饰面和定制选项。大图显示了 GLT 的 Krystal Touch 系列恒温器；上图为 Simon Urmet 的 NEA Expì 系列带玻璃面板的 GLT 恒温器。