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开发具有模糊逻辑的智能系统的室内微气候控制
摘要该论文介绍了为智能系统模拟模糊逻辑控制器的结果，以监视和管理室内微气候条件。在编程中使用模糊逻辑提供了某些优点，例如对控制系统的数据输入简单性以及减少经典微控制器固有的错误的能力。使用的微处理器系统基于Arduino Uno板型号Arduino Rev3，该型号具有Atmel Atmega328p微控制器，并且紧凑，成本效益且易于使用。在系统中使用模糊逻辑控制器进行有效的微气候调节。在智能系统的开发过程中，采用了LabView软件环境和Arduino IDE。研究将系统分解为几个组件，并在它们之间建立联系以提高软件的效率。决策 - 由系统的功能要求和用于实施的设备确定。
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。
净零气候控制策略将失败...
联邦决策者正在追求昂贵的气候控制和排放政策，这些政策在欧洲大为失败，而美国农场和家庭将被要求为其付款。特朗普总统从意识形态的巴黎气候协议中撤回了美国的负担，美国为减少碳排放量减少了负担，理论上旨在达到无法达到无法达到的排放目标。总统拜登（Biden）在任职的第一天重新加入了协议，从那以后，他的政府通过法规和立法追求了“净零”碳排放的怪异目标。在将美国推荐给零净气候控制议程后，总统和国会通过降低通货膨胀法案恢复了曾经被运输的“绿色新交易”的重大误导性特征。然后，拜登政府使用行政权来限制石油和天然气供应，使化学原料购买和生产更昂贵，并邀请证券交易委员会要求新的“环境，社会，治理”或ESG报告以跟踪从农场到桌子的碳发射。这些联邦倡议和要求将在这里证明昂贵且经济上的破坏性，就像它们在欧洲一样。为了更好地欣赏美国农场和家庭可能会为拜登政府的净零政策和目标支付的真正成本，七叶树学院的经济研究中心开发了一个模型玉米农场，必须由政府的新碳排放规则发挥作用。如预期的那样，农场的运营成本都大大增加。，丙烷与谷物干燥机和加热谷仓所需的一样。卡车，拖拉机和联合收割机所需的柴油燃料变得更加昂贵。和氮肥的价格也需要上升。然后，经济模式追溯了这些额外的运营成本如何影响美国消费者的食品价格。再次上涨，以补偿农民的政府行动。结果是可预测的，毫不奇怪，但是许多美国决策者似乎不愿解决甚至承认它们。必须改变，否则美国将面临可怕的经济后果。
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。
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。
利用季节性能源储存实现经济高效的建筑气候控制的模型预测方法
为了储存夏季剩余的电能供应并满足冬季的供热需求，需要一个高容量的季节性储能系统。这项工作的目的是将一种新型热化学季节性储能概念控制集成到建筑能源系统中。在这项工作中，开发了一个基于状态的模型，包括建筑物、水缓冲区和供热系统。为了阐述长期储存的影响，应用了长期天气预报并改变了供热。由于公共天气预报在几天的时间范围内是可靠的，因此使用测试参考年数据来近似公共预报期以外的天气预报。在此基础上，设计了两个模型预测控制 (MPC) 概念，以便在一年内高效运行该系统。层次结构由上级最佳发电调度 (OGS) 和下级 MPC 组成。这些概念遵循预定的长期石灰储存轨迹，并根据当前公共预测实现可能的短期收益。轨迹跟踪在目标函数或约束中制定。将新型石灰储存模块集成到建筑物的供热系统中，在现实情况下可将运营成本降低 18%，在电价波动较大的情况下，最高可降低 80%。这种降低潜力可以通过开发的控制方法充分利用，但它对控制器参数的变化、电价波动和天气数据非常敏感。此外，通过应用最佳的控制方法和参数集，可以避免更高级别的调度层次结构。
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