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离网和on- ...
摘要 - 作为一种可持续且对环保的替代方案，使用离网和网格光伏（PV）电源系统的传统房屋的电气化已成为满足能源需求不断增加的可行选择。这项研究旨在分析和增强光伏（PV）系统，以用于典型房屋的电化，包括离网和网格选项。太阳辐照，系统容量规模，经济激励措施和生命周期成本分析是在本研究对这些系统的性能，生产率和成本效益的深入研究中，将考虑的一些要素。此外，还提供了全面的数值介绍，以深入研究上述问题的技术要素，同时为随后的研究奠定了基础。
能源系统网
储能是一种关键的灵活性措施，可暂时将发电与电力需求分离开来，并被誉为实现基于可再生能源的脱碳能源系统的缺失环节。全球能源系统各级储能容量的建设有望加速脱碳进程。为此，一个连贯的数学框架来确定具有储能的本地化能源系统的碳足迹是必不可少的。本文介绍了一个开源能源系统模拟程序——能源系统网络 (ESN)。可以使用 Python 程序模拟各种能源系统配置，该程序结合了发电、电网、存储和负载等关键能源系统组件。ESN 采用自下而上的集成方法，将能源系统建模与精简的生命周期评估技术相结合，以量化本地化能源系统中所有组件的碳足迹。可以考虑每个组件的生命周期阶段，包括生产、运行和报废处理。通过两个锂离子电池应用的示范案例研究获得了碳足迹值：能源套利和家庭能源系统。能源供应平准化排放量 (LEES) 指标已用于评估每种应用的碳足迹。一种旨在利用电网碳强度差而非能源价格差的非常规能源套利策略设法使 LEES 值比常规变体低约 17%。探讨了屋顶太阳能发电、电池储能系统和能源管理策略对家庭能源系统 LEES 值的影响。与基准情景相比，在对太阳能发电和电池系统进行最佳能源管理的情况下，LEES 最大减少量超过 37%。ESN 的开源可用性有助于提高具有储能的本地化能源系统碳足迹评估的透明度、可比性和可重复性。
研究文章端到...
在运动成像脑部计算机界面（MI-BCI）的研究中，传统的脑电图（EEG）信号识别算法在提取EEG信号特征和提高分类精度方面似乎是不可能的。在本文中，我们讨论了基于多类MI-EEG信号的新分步提取和模式分类的新分步方法的解决方案。首先，通过自动编码器将所有受试者的训练数据合并并扩大，以满足大量数据的需求，同时由于脑电图数据的随机性，不稳定和个人变异性，从而降低了信号识别的不良效果。第二，提出了具有基于注意力的浅卷积神经网络的端到端共享结构。浅卷积神经网络（SCNN）和双向长期记忆（BILSTM）网络分别用于提取EEG信号的频率空间域特征和时间序列特征。十，将注意力模型引入了特征融合层，以动态权重这些提取的时间频率空间域特征，这极大地有助于降低特征冗余性和提高分类精度。最后，使用BCI竞争IV 2A数据集的验证测试表明，分类准确性和KAPPA系数达到82.7±5.57％和0.78±0.074，这可以强烈证明其在分类准确性和降低分数中的优势中的优势在同一互为中，并且在同一内部crovential di di di di di di di di di di di di di di di di di di oferiention n di di di of riention di di;