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World File Search System混合系统
河流水电光伏电池混合系统作为本地负载的能源供应商
摘要：混合水能系统通常与抽水蓄能系统一起进行分析，抽水蓄能系统可以促进从其他来源积累能量。尽管缺乏水库，但径流式水电站也因其投资成本低、建设时间短和对环境影响小而对混合系统具有吸引力。在本研究中，研究了一个混合系统，该系统包含径流式小水电站 (SHP)、光伏系统和电池，用于为当地负载提供服务。考虑使用变速运行的低功率和低水头方案。本研究的新颖之处在于提出了一种专用的径流式水电站稳态模型，该模型适用于不同水文条件下的能量生产分析。基于 150 kW 容量的实际 SHP 的计算表明，简化方法可能导致对生产能量的估计高估 43%。此外，使用实际河流流量数据对混合系统运行进行为期一年的分析表明，流量平均周期对能量平衡结果有显著影响。通过将平均时间从一天增加到一个月，系统能量短缺和过剩可能会被低估约 25%。
考虑经济和环境参数的岛屿独立混合系统规模确定：案例研究
1吉塔贡工程与技术大学电气和电子工程系（CUET），邦格拉德郡4349，吉塔贡工程大学机械工程系（CUET）机械工程部（CUET），纽约市3349年，孟加拉国3孟加拉国3号能源810，澳大利亚5工程设计小组（EDRG），机械工程学院，马来西亚大学工程学院，马来西亚约翰·巴鲁（Johor Bahru）81310，马来西亚约翰（Johor）6高级复合材料中心（CACM）马来西亚Nologi，Jalan Sultan Yahya Petra，吉隆坡54100，马来西亚8通信和IT研究中心，研究所，国王Fahd Petroleum＆Minerals，Dhahran，Dhahran 31261，沙特阿拉伯 * 通讯地址：mabrur.rashedi@cdu.edu.au
水电-风电-太阳能混合系统发电调度：系统综述与展望
摘要：近二十年来，在“绿色复苏”全球目标的推动下，水电、风电、太阳能等清洁能源取得了长足发展，可能成为各国实现低碳能源体系的重要手段。本文对典型水风光互补实践项目——可再生能源发电的发展情况进行综述，并分析了互补系统中大型电站发电规律描述与预测、风险管理、协调运行等一些关键问题。针对这些问题，本文系统总结了水风光互补系统的研究方法与特点，并从风电电站集群出力的预测与描述、大规模可再生能源并网运行带来的风险、集群模式下水风光互补系统的长期与短期协调建模及解决思路等方面阐述了其技术实现过程。最后，基于上述分析，从发电预测、风险管理、集群调度等角度探讨了目前研究的不足，并展望了未来的工作方向。水电、风电、太阳能等能源互补的混合系统正逐渐兴起，成为未来富有成果的研究领域。
打破障碍：一种用于预测痴呆症的基于统计和机器学习的混合系统
方法：我们基于统计和机器学习（ML）方法开发了一种混合诊断系统，该方法使用患者电子健康记录预测痴呆症。本研究使用的数据集是从瑞典国家衰老和护理（SNAC）的国家研究中获得的，其样本量为43040和75个功能。新构建的诊断提取物通过统计方法（F-SCORE）从数据集中的有用功能的子集。对于分类，我们基于五个不同的ML模型开发了一个集合投票分类：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。为了解决ML模型过度拟合的问题，我们使用了交叉验证方法来评估所提出的诊断系统的性能。各种评估措施，例如准确性，灵敏度，特异性，接收器操作特征（ROC）曲线和Matthew的相关系数（MCC），用于彻底验证设计诊断系统的效率。
混合系统可增强汽车驾驶场景中基于脑电图的实时动作解码
驾驶过程中大脑同时发生的复杂过程使得这种人类行为成为神经人体工程学中研究最多的现实活动之一。人们已经尝试过多种方式来解码汽车驾驶过程中的大脑活动，无论是离线还是在线，最终目标是开发基于大脑的辅助设备系统。脑电图 (EEG) 是这些研究的基石，它提供了最高的时间分辨率来追踪那些潜在于明显行为的大脑过程。特别是在研究驾驶等现实场景时，EEG 受到诸如稳健性、舒适性和高数据变异性等因素的限制，这些因素会影响解码性能。因此，可以将额外的外围信号与 EEG 相结合，以提高可重复性和基于大脑的动作解码器的整体性能。在这方面，已经提出了用于检测驾驶场景中的制动和转向动作的混合系统，以提高单一神经生理测量的预测能力。这些最新结果代表了技术成熟度水平的概念证明。它们可能为提高周围信号（例如脑电图 (EOG) 和肌电图 (EMG)）的预测能力铺平道路，这些信号是在现实场景中收集的，即使只是在标准实验室环境中离线收集，也可以通过 EEG 测量获得信息。此类混合系统在神经人体工程学的其他领域具有广阔的可用性，值得进一步研究。
增强电网稳定性和可持续性：基于储能的混合系统实现无缝可再生能源整合
面对不断增长的全球能源需求，转向可再生能源已成为一种可持续的解决方案。然而，可再生能源融入电网带来了间歇性和不稳定性等挑战。基于储能的混合系统概念将可再生能源系统与储能相结合，为克服这些障碍提供了一种有希望的方法。这些混合系统通过确保持续的能源供应、补偿可再生能源的可变产出以及为电网提供辅助服务来增强电网稳定性。此外，它们为更具弹性和可靠性的能源基础设施铺平了道路，促进了相当一部分可再生能源的无缝整合。本文全面探讨了基于储能的混合系统，讨论了它们的结构、功能以及它们在增强电网稳定性和促进可再生能源畅通整合方面发挥的关键作用。
文章 并网光伏风电混合系统与储能系统的电源管理
可再生能源 (RES)，例如太阳能光伏 (PV) 和风力发电，由于其间歇性，无法始终满足动态负载需求。电池储能系统 (BESS) 与 RES 集成，以满足动态负载需求。需要适当的电源管理才能使系统高效可靠地运行。本文介绍了光伏-风能-电池混合系统在并网和孤岛运行模式下的电源管理。电源管理系统 (PMS) 在不同环境条件、负载条件和运行模式下保持功率平衡。采用充电状态 (SOC) 和电池充电/放电控制方法，确保 BESS 高效性能和安全运行。我们考虑并实施了不同情况，例如 RES 相对于负载需求和电池容量的剩余/不足功率，以使用 MATLAB/Simulink 平台验证 PMS 的性能。
一种用于实现随机二进制尖峰时间相关可塑性的 CMOS-忆阻器混合系统
本文介绍了一个完全实验性的混合系统，其中使用定制的高阻态忆阻器和采用 180 nm CMOS 技术制造的模拟 CMOS 神经元组装了一个 4 × 4 忆阻交叉脉冲神经网络 (SNN)。定制忆阻器使用 NMOS 选择晶体管，该晶体管位于第二个 180 nm CMOS 芯片上。一个缺点是忆阻器的工作电流在微安范围内，而模拟 CMOS 神经元可能需要的工作电流在皮安范围内。一种可能的解决方案是使用紧凑电路将忆阻器域电流缩小到模拟 CMOS 神经元域电流至少 5-6 个数量级。在这里，我们建议使用基于 MOS 阶梯的片上紧凑电流分配器电路，将电流大幅衰减 5 个数量级以上。每个神经元之前都添加了这个电路。本文介绍了使用 4 × 4 1T1R 突触交叉开关和四个突触后 CMOS 电路的 SNN 电路的正确实验操作，每个电路都有一个 5 个十进制电流衰减器和一个积分激发神经元。它还演示了使用此小型系统进行的一次性赢家通吃训练和随机二进制脉冲时间依赖可塑性学习。
自旋-光机械-晶体混合系统中非常规量子声-物质相互作用
我们预测了一系列不寻常的量子声学现象，这些现象是由完全可调固态平台中的声音-物质相互作用引起的，在该平台中，金刚石中的一系列固态自旋与一维光机械晶体中的量化声波耦合。我们发现，通过使用在光机械相互作用中引入位置相关相的空间变化激光驱动器，可以原位调整机械能带结构，从而导致非常规的量子声音-物质相互作用。我们表明，当自旋与能带共振时，可以发生准手性声音-物质相互作用，可调范围从双向到准单向。当固态自旋频率位于声学带隙内时，我们证明了一种奇异的极化子束缚态的出现，它可以介导长距离可调、奇邻域和复杂的自旋-自旋相互作用。这项工作扩展了目前对量子声子的探索，可以在量子模拟和量子信息处理中得到广泛的应用。
火电-水电-风电-太阳能混合系统日前调度的多阶段稳健优化
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中，具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性，包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题，采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。