海上风能和波浪能是尚未开发的可再生资源。然而,这些资源的间歇性和高昂的能源成本对其大规模开发构成了一些重大挑战。尽管人们认为储能系统可以减轻或降低能源波动以支持可靠的电网,但所提出的解决方案进一步增加了资本支出。这主要是由于缺乏对海上可再生能源系统与储能系统的系统技术经济评估。此外,先前文献中报道的海上风能和波浪能系统的整合显示出许多好处,例如电力平滑和成本降低。本文研究了海上风能和波浪能的间歇性及其可调度性,并提出了一种等效的储能系统,以实现与风能和波浪能组合系统相同的能源波动水平。这为海上能源农场的电力平滑性能和能源供应的稳定性提供了透彻的了解。通过高保真成本模型对独立的海上风电系统、带有储能系统的风力涡轮机和混合动力装置系统进行了经济评估和比较。此外,研究还针对全球多个地点的三种系统配置的敏感性,这些地点被选定用于应对典型的风和海况。结果表明,与其他两种系统配置相比,混合风能和波浪能发电系统在降低能源波动性和提高海洋能源调度能力方面具有优势,同时成本极具竞争力。此外,该研究旨在为开发商、投资者和政策制定者在开发海洋可再生能源系统的前期规划阶段提供指导和支持。
1 CAFE计划的相关规定,包括DOE建立同等石油的燃油经济价值已由酒吧转移到《美国法典》第49章。L. 103-272(1984年7月5日)。请参阅49 U.S.C.32901 et seq。DOE建立基于石油的燃油经济价值的权力已转移到49 U.S.C.32904(a)(2)(b)。2,《美国法典》第(a)(2)款。32904,EPCA将“电动汽车”定义为“主要由来自便携式电源的电动机电流供电的车辆”。
参加了许多主题的讲座,包括:研究;治疗;伦理;等。2020年2月,丹佛,Co Dahl C,Lawton C,Low-Beer K,Pol Lak M,SmithS。跑步机培训对运动功能,功能性移动性和唐氏综合症婴儿生活质量的影响。论文发表于:克拉克森大学; 2015年12月;纽约州波茨坦。低啤酒K.在patie nt中加强,协调,步态和平衡训练,其中有潜在的小脑共济失调S/P下半部血肿和s骨/coccyx骨折:病例报告。论文发表于:克拉克森大学; 2015年9月;纽约州波茨坦。
摘要:等效电路模型 (ECM) 是模拟锂离子电池行为以监控和控制它们的最常用技术。此建模工具应足够精确以确保系统的可靠性。影响 ECM 精度的两个重要参数是施加的电流速率和工作温度。如果不彻底了解这些参数对 ECM 的影响,则应在校准过程中手动进行参数估计,这是不利的。在这项工作中,开发了一种增强型 ECM,用于高功率锂离子电容器 (LiC),适用于从 −30 ◦ C 的冻结温度到 +60 ◦ C 的高温,施加的电流速率为 10 A 至 500 A。在此背景下,通过对具有两个 RC 分支的 ECM 进行建模,进行了实验测试以模拟 LiC 的行为。在这些分支中,需要两个电阻和电容 (RC) 来保持模型的精度。验证结果证明,半经验二阶 ECM 可以高精度地估计 LiC 的电气和热参数。在此背景下,当电流速率小于 150 A 时,开发的 ECM 的误差低于 3%。此外,当所需功率较高时,在 150 A 以上的电流速率下,模拟误差低于 5%。
本文提出了一种基于滑模观测器的混合储能系统(HESS)动态等效荷电状态(ESOC)估计方法。由于HESS中耦合了不同类型的储能元件和电力电子电路,传统的SOC估计方法不能反映HESS的实时运行特性。针对这一问题,本文基于HESS模型构建了滑模观测器,通过采集相应的电压和电流信号,可以实时准确观测储能元件的内部参数。进一步结合实时电荷平衡的思想定义动态ESOC,以反映HESS的准确可用容量。最后,给出基于MATLAB / Simulink模型的仿真结果,验证了所提出的动态ESOC的可行性。
合作伙伴学校课程等效于下表指示圣劳伦斯大学大学生可用的课程,这些课程已获得批准满足克拉克森一年MBA课程的基础要求:
摘要:能量管理策略对于发挥四轮驱动插电式混合动力汽车(4WD PHEV)的节能效果至关重要。针对4WD PHEV中复杂的多能量系统,提出一种新的双自适应等效消耗最小化策略(DA-ECMS)。该策略通过引入未来驾驶工况类别来调整等效因子,提高驾驶工况的适应性和经济性,优化多能量系统的管理。首先,采用自组织神经网络(SOM)和灰狼优化器(GWO)对驾驶工况类别进行分类,离线优化多维等效因子;其次,采用SOM进行驾驶工况类别识别,并匹配多维等效因子;最后,DA-ECMS完成前轴多能源与电驱动系统的多能量优化管理,释放4WD PHEV的节能潜力。仿真结果表明,与基于规则的策略相比,DA-ECMS经济性提高了13.31%。
Jessie A. Posar、Matthew Large、Saree Alnaghy、Jason R. Paino、Duncan J. Butler、Matthew J. Griffith、Sean Hood、Michael LF Lerch、Anatoly Rosenfeld、Paul J. Sellin、Susanna Guatelli 和 Marco Petasecca
包括偏见,无偏的根平方误差(URMSE)和相关性,包括在图1和图2中。3G-I。 在所有情况下,重建的数据集都比重新分析数据集较低,相关性较高。 URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值,然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。3G-I。在所有情况下,重建的数据集都比重新分析数据集较低,相关性较高。URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值,然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。
等效磁网络(EMN)方法似乎是电动机中磁场的一种更有效的分析方法,比等效磁路方法(EMC)[11]和比有限元方法(FEM)相比,相结合了更高的计算精度和更快的计算速度。W. Shi等。研究了具有V形磁铁结构的PMSM的EMN,该结构可以准确计算磁场分布并模拟电动机的抗磁力化能力[12]。J. Zhang等。 提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机,并建立了其EMN模型,该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布,并用于转子结构的设计和优化[13]。 尽管如此,[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量,电动力(EMF)和扭矩波形以及转子旋转。 然后,介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型,以解决此问题。 H. Kwon等。 研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型,该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。 G. Liu等。 研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。 其正确性通过FEM和实验验证[15]。 但是,在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。J. Zhang等。提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机,并建立了其EMN模型,该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布,并用于转子结构的设计和优化[13]。尽管如此,[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量,电动力(EMF)和扭矩波形以及转子旋转。然后,介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型,以解决此问题。H. Kwon等。研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型,该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。G. Liu等。研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。其正确性通过FEM和实验验证[15]。但是,在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。在[16]中,动态EMN模型用于表面安装的PMSM的多目标优化,这对电动机的快速设计有益。