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燃煤发电机老化带来的挑战以及储能在电网可靠性中发挥的日益重要的作用
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永磁同步电机（PMSM）磁场定向控制（FOC）在电动汽车（EV）中的应用
[2] Giridharan，Sumitra K. Prof MK。“使用磁场定向控制 (FOC) 降低转矩脉动 - BLDCM 与 PMSM 的比较。” [3] Rafaq，Muhammad Saad、Will Midgley 和 Thomas Steffen。“永磁同步电机转矩脉动最小化技术的最新进展回顾。” IEEE 工业信息学学报 (2023)。 [4] Yashvi N. Parmar，“永磁同步电机磁场定向控制的硬件实现”，国际创造性研究思想杂志 (IJCRT) www.ijcrt.org，第 6 卷，第 2 期，2018 年 4 月，ISSN：2320-2882。 [5] Gupta，Ashish 和 Sanjiv Kumar。“用于 asd 的三相空间矢量 pwm 电压源逆变器分析。”国际新兴技术与先进工程杂志 2.10 (2012)：163-168。[6] Yusivar, Feri 等人。“永磁同步电机磁场定向控制的实现。”2014 年国际电气工程与计算机科学会议 (ICEECS)。IEEE，2014 年。[7] Jacob, Jose 和 A. Chitra。“空间矢量调制多电平逆变器供电 PMSMdrive 的磁场定向控制。”Energy Procedia 117 (2017)：966-973。[8] Faturrohman, Rifal、Nanang Ismail 和 Mufid Ridlo Effendi。“基于 DSP tms320f28027f 的无刷直流电机速度控制系统。”2022 年第 16 届国际电信系统、服务和应用会议 (TSSA)。 IEEE，2022 年。[9] K. Kolano，“PMSM 电机矢量控制的新方法”，载于 IEEE Access，第 11 卷，第 43882 43890 页，2023 年，doi：10.1109/ACCESS.2023.3272273。[10] P ELLEGRINO、G IANMARIO 等人，“P ERFORMANCE
太阳能BLDC电机的设计和分析
摘要 - 对可持续和节能运输的需求不断提高，促使对由可再生能源提供支持的混合动力汽车（HEV）的研究。本研究研究了由无刷直流电机（BLDC）电动机驱动的太阳能混合动力汽车（HEV）的设计和性能分析。通过光伏（PV）面板收获的太阳能通过基于增量电导的最大功率点跟踪（MPPT）算法进行优化，以确保在动态环境条件下有效的能量转换。DC-DC加速转换器调节并将可变电压从PV面板提高到混合储能系统的可用水平，包括太阳能和电池。使用高级调制技术分析了以高效率，低维护和稳健性能而闻名的BLDC电动机，以进行速度和扭矩控制。仿真结果验证了系统的效率和可靠性，突出了其提供环保和具有成本效益的运输解决方案的潜力。索引项 - 混合电动汽车，MPPT，BLDC，DC-DC转换器，MATLAB
筏电机有限的公司身份编号
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使用 BLDC 电机的节能吊扇评论 - ...
摘要 — 多年来，吊扇一直是商业和住宅区必不可少的组成部分，因为它们可以提供通风和放松。然而，随着可持续性和能源效率受到越来越多的关注，对不影响性能的节能吊扇的需求也在增长。这种需求导致无刷直流 (BLDC) 电机在吊扇技术中的使用增加。对由 BLDC 电机驱动的节能吊扇的研究可以从这篇介绍开始。BLDC 电机能够显著降低能耗并提高各种电器的整体性能，这一点引起了人们的关注。本摘要概述了采用无刷直流 (BLDC) 电机的节能吊扇。为了满足对可持续和节能解决方案日益增长的需求，这项创新利用 BLDC 电机的优势，在提高整体性能的同时显著降低功耗。与传统感应电机相比，BLDC 技术提供了更精确的控制、更低的摩擦和更高的效率。本研究探讨了这种吊扇的开发和应用，强调了其节能潜力及其对更可持续和更环保未来的贡献。此外，它还讨论了使用 BLDC 电机的好处，包括运行更安静和使用寿命更长。其中包括先进的电机控制算法，以最大限度地减少能源消耗并确保理想的空气循环。本摘要为详细探索这款创新吊扇的设计、技术和节能优势奠定了基础。
E.DSO 关于 V2G 充电机制的技术论文
AC 交流电 AFIR 替代燃料基础设施监管 CPO 充电点运营商 DER 分布式能源 DC 直流电 DSO 配电系统运营商 EHV 超高压 EU 欧洲 EV 电动汽车 EVSE 电动汽车供电设备 FRT 故障穿越 HV 高压 LFSM-O 电动汽车限频敏感模式 LFSM-U 电动汽车限频敏感模式 LV 低压 MV 中压 NC DC 网络代码 需求连接 NC DR 网络代码 需求响应 NC RfG 网络代码对发电机的要求 OCPP 开放充电点协议 OEM 原始设备制造商 RoCoF 频率变化率 SoC 充电状态 TSO 输电系统运营商 V1G 车对网（单向充电） V2G 车对网 V2X 车对万物
探索发电机下的扩散和流匹配...
最深层生成建模中的最新技术具有利用马尔可夫生成过程，以更结构化和灵活的方式学习复杂的高维概率分布[17]。通过将马尔可夫链方法与深层神经体系结构整合在一起，这些方法旨在利用深网的代表力，同时维持可聊天且理论上扎根的训练程序。与早期生成模型相反，这些模型在很大程度上依赖于直接的最大似然估计或对抗性目标，此类方法采用了迭代的随机变换（通常以马尔可夫的更新表示）来逐渐将初始噪声样本逐渐从所需的目标分布中绘制出来。di效率和流量匹配模型代表了两种突出的生成方法类别，这些方法通过一系列连续转换来结构数据样本。di效率模型[6，13]引入了一个向前的和反向降级过程，通过学习在每个步骤中撤消增量的噪声损坏，将简单的噪声分布逐渐将简单的噪声分布重新定位到复杂的目标分布中。流量匹配模型[10，11，12]直接学习连续的时间变换，这些转换将基本分布转换为规定的流量字段下的目标分布。两个家庭都从良好的可能性和稳定的培训目标中受益，从而使理论上的见解更清晰，样本质量提高了，并且通常比以前的方法（例如gans）更可靠[3，5]。生成器匹配[7]是一个框架，可以在artrary状态空间上使用Markov进程来构建生成性建模。此框架允许以两种方式组合不同的马尔可夫进程：马尔可夫叠加和通过组合单峰发生器创建多模式生成模型。在这项工作中，我们旨在利用生成器匹配框架提供详细的理论比较，并将其匹配模型和流量匹配模型进行详细的理论比较。我们表明，我们的目的是提供生成器匹配的概述，如何连接到分解和流量匹配模型以及某些Markov生成过程的特定属性如何使它们比其他过程更强大。