XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统配置
FactoryTalk安全系统配置指南
Rockwell Automation认识到，我们行业中目前和本出版物中目前使用的一些术语与技术中的包容性语言不符。我们正在积极与行业同行合作，以找到此类术语的替代方案，并更改我们的产品和内容。在实施这些更改时，请原谅我们的内容中使用此类术语。
EZ-PD™PMG1-B1 开始使用CapSense™ 分开高级传动系统和HV-DCDC应用程序的充电和负载要求 实习 - 供应链工程职位描述 IRHQ57110 使用NFC能源收集技术构建无电池智能锁 降低电池操作的智能设备的功耗 电动电动电池热失控检测的传感器 AN0002-如何在Traveo T2G 中使用efuse处理的API系统调用 einberufung 网络研讨会 - 无电池的物联网设备 SLC39B Xensiv™ - KP467气压传感器 物联网边缘设备的安全体系结构 Aurix™32位微型控制器用于汽车和... optiga™Trust M-数据表 optiga™TPM SLM 9670 TPM2.0 绿色氢：通过综合电源转换解决方案有效电解 “安全启动” SDK用户指南 AN234802- XMC7000家庭中的安全系统配置 在Traveo™T2G家族中使用SMIF MTCOS ID 2.6 Infineon的SLC37 上的本机OS
EZ-PD™PMG1-B1是一种单芯片解决方案，它集成了USB PD控制器，高压微控制器（MCU），Buck-Boost Controller，电池充电器，单个电池监控和保护。它可以通过替换主微控制器和目标充电器来实现USB-C的实现，从而可以通过高压USB-C PD端口供电，并希望使用MCU来提供附加的控制功能。应用程序包括电力驱动的电器，例如电源和花园工具，智能扬声器，相机，真空吸尘器，无绳厨房用具以及吹风机和电动剃须刀等个人护理设备。
GTO 至 GEO 最佳轨迹剖面图和电力推进系统配置
摘要 — 快速可靠的优化轨道转移计算方法对于初始阶段的项目至关重要。它们可以对推进子系统（卫星设计的主要组件之一）进行初步的、现实的规模估算。这篇论文由 ReOrbit Oy 完成，提出了一种最短时间的最优轨道，用于将微型卫星从 GTO 轨道提升到 GEO，假设通过电力推进连续发射。根据此模拟得出的 ∆ v 要求，选择合适的电力推进系统，并详细说明其配置在燃料和推力要求方面的设计。这是通过考虑轨道提升带来的主要贡献，以及 10 年寿命期间每天进行两次的轨道机动所产生的附加物，如位置保持修正和反作用轮去饱和。优化方法是低推力轨道机动的直接-间接混合方法，采用庞特里亚金最小原理将其转录为非线性规划问题。利用 Lyapunov 控制理论获得启动优化器所需的初始猜测。实施轨道平均技术，能够在优化过程中快速计算多条轨迹。动态模型包括 J 2 纬向谐波、太阳辐射压力、太阳和月亮的第三体效应以及高达 1500 公里的大气阻力等干扰。利用圆柱形阴影模型评估日食条件，因为在地球阴影中，太阳能电力推进会经历零推力期。电力推进系统配置是通过权衡研究和不同供应商之间的比较来确定的。选定的方案包括 4 个氙气推进器，配备互补的电源处理单元和推进剂管理系统，总转移时间不到 4 个月。通过在 GEO 中改变推进器的配置，转移轨迹和在轨机动都使用相同的推进系统。
优化多储能系统配置...
针对能源互联网的重要组成部分综合能源微网，本文构建了独立模式下综合能源微网多储能系统优化配置模型，提出了包含储能系统和储热系统额定功率及容量的配置方法。储能系统模型包括供暖期和非供暖期蓄电池寿命估算。模型以经济性为指标，考虑热电机组热电耦合相关约束，包括热电平衡、机组爬升、储能系统及自给概率等，并采用基于机组出力和储能系统功率分配策略的菌落趋化性（BCC）算法模型进行求解。讨论了搭载储能系统的热电联产机组的运行特性。结果表明,提出的多储能系统配置方法无论在供暖期还是非供暖期均具有显著的经济效益和环境效益,并促进了风电的消纳。
用于连续发电的两种混凝土热能存储系统配置的研究
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考虑荷电状态自调节的储能系统配置随机优化方法
摘要：近年来光伏发电发展迅速，由于其波动性和间歇性，光伏发电对电力系统的电能质量和运行产生影响。为了减轻光伏发电对电网的影响，储能系统被应用于光伏电站，基于随机优化方法的容量配置与控制策略成为重要的研究课题。然而概率分布模型精度不足，随机优化方法在控制策略中应用较少。本文提出一种考虑电池荷电状态（SoC）自调节的储能系统（ESS）配置随机优化方法。首先，为减小光伏发电典型场景发电时的抽样误差，建立光伏发电超短期预测误差的分时概率分布模型。在此基础上，针对SoC频繁达到阈值的问题，建立了基于多场景的SoC自调节模型，根据滚动的光伏功率预测对SoC进行调节；构建了储能系统随机优化配置模型，可以降低光伏不确定性对配置结果的影响。最后对提出的随机优化方法进行了验证，分时概率分布模型的拟合误差比t分布的拟合误差降低了15.61%，本文最优配置的预期收益比采用固定概率分布模型的方案高8.86%，比不考虑随机优化方法的方案高16.87%。
优化储能系统配置...
随着风电、光伏等可再生能源的大规模接入，在增加间歇性可再生能源利用的同时，还需要维持电力系统电压的稳定性。储能技术的快速发展使得部署储能系统 (ESS) 来支持电压调节成为可能。本文开发了一种 ESS 优化方法来估算支持配电网电压调节的分布式 ESS 的最佳容量和位置。首先对集成了 PV 和 ESS 的网络电气元件进行建模，以模拟网络的电压曲线。然后采用改进的多目标粒子群优化 (PSO) 算法来最小化整个网络和时间范围内总节点电压与标称水平的偏差与反映相关投资的 ESS 能量容量的加权和。改进的 PSO 算法根据每个粒子与种群中已知最佳粒子的距离自适应地调整与每个粒子相关的惯性权重，并引入小距离的交叉变异操作以避免陷入局部最优解。然后采用动态密集距离排列更新非劣解集并指向潜在的全局最优解，以保持最优Pareto解集的规模和均匀性。为减轻决策者偏好的影响，采用基于信息熵的与理想解相似度排序技术从Pareto解集中选择最优的ESS接入方案和容量组合。基于附加高压电源进口的IEEE 24节点系统对所提出的ESS优化方法进行了测试。模拟了没有ESS以及随机或优化ESS放置的网络电压曲线，以说明优化的ESS在正常运行下进行电压调节和在高压输电故障期间支持应急电源的有效性。
附录A-能源存储系统配置图
宣言的目的历史上，分布式能源资源（DER）是由可以看到和分析逻辑和操作方法的离散组件或功能组件组装的。今天，大部分功能都是按照固件和软件说明的板载计算机来处理的，以实现所需的结果。行业标准（例如IEEE 1547）创建了一组要求，可以通过全国认可的测试实验室来证明，用于该地区EPS。但是，尽管在行业中正在进行努力，但对于EPS来说，对于EPS来说，EPS重要的许多功能对EPS很重要。目前缺乏行业标准来存储储能系统，需要通过对操作手册的详细审查以及经常与制造商进行查询来验证功能。