摘要 基于电力电子 (PE) 的可再生能源越来越多地融入电力系统,与以同步发电机组为主的电力系统中的故障电流相比,对故障电流的传统水平和特性产生了重大影响。可再生能源丰富的电力系统的安全运行需要对高可再生能源份额的各种场景中的故障电流进行适当的估计。虽然使用详细而复杂的时域动态模拟可以计算故障电流,但从操作角度来看,由此产生的建模复杂性和计算负担可能不够。因此,有必要开发替代的更快的数据驱动故障电流估计方法来支持系统操作员。为此,本文利用基于人工神经网络 (ANN) 的工具来估计电力电子可再生能源渗透率高的电力系统中的短路电流特性。使用 DIgSILENT PowerFactory 离线生成针对不同可再生能源渗透率的短路,同时考虑可再生能源的控制要求(例如,故障穿越要求)。生成的数据集用于训练 ANN,以提供渗透水平与短路电流特性之间的映射。使用改进的 IEEE 9 总线测试系统应用该方法证明了其有效性,可以仅基于基于电力电子的可再生能源的渗透率高精度地估计短路电流(亚瞬态电流、瞬态电流和峰值电流)的分量。
情感神经反馈训练可以自我调节情绪调节的定义电路。最近研究了这种方法是针对精神疾病的额外治疗方法,对症状和行为产生积极影响。在神经反馈训练之后,一个关键的方面是将自我调节策略转移到实验室外部,以及如何继续在非控制环境中加强这些策略。在这个迷你审查中,我们讨论了自然主义设置下的情感神经反馈的当前成就。为此,我们首先简要概述了情感神经反馈协议的最先进。然后,我们将虚拟现实作为朝着“野外”协议和使用移动神经技术的最终进步的最终目标的过渡步骤进行讨论。最后,我们讨论了有关情感神经反馈方案的公开挑战,包括便利性和可靠性,注意力和工作量中的环境影响等主题等。
在可再生能源的高渗透下,电网正面临着诸如生产延迟,风能和太阳能放弃等发展问题。随着可再生能源安装的持续增长,例如风能,光伏(PV)以及发电能力的增加,迫切需要在大规模上增加峰值负载和频率调节能力,以减轻大型可再生能源整合引起的消耗问题,然后需要大量的可再生能源集成,然后需要增加相关量和频率调节设备的发电企业。因此,峰值负载和频率调节企业必须对设备资产进行科学成本管理。本文介绍了生命周期成本的概念,发展和观点(LCC)在高估的可再生能源电网中的设备资产管理,并在设备资产管理过程中探究成本收集和估算方案。
肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因,可以分为小细胞肺癌和非小细胞肺癌(NSCLC)。NSCLC是最常见的组织学类型,占所有肺癌的85%。NSCLC中常见的Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因(KRAS)突变与预后不良有关,这可能是由于对大多数全身疗法的反应不良,并且缺乏靶向药物。有关新的小分子KRAS G12C抑制剂,AMG510和MRTX849的最新发表的临床试验数据,表明这些分子可能有可能有助于治疗KRAS突变的NSCLC。同时,在免疫治疗过程中,在患有KRAS突变的患者中观察到了免疫效率。在本文中,综述了本文的发病机理,治疗状况,免疫疗法的进展以及KRAS突变NSCLC的靶向治疗。