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sfp：在DC中输出的不间断电源
sfp：DC中输出的不间断电源谢谢您选择我们的产品。我们确信您对工作的改善支持将完全满足。DC-UPS SFP动力单元用于确保符合法规305/2011/EU的消防安全系统中的电连续性。其电气和机械特性使其符合标准EN 54-4：1997+A1：2002+A2+A2：2006（火灾检测和火灾报警系统。第4部分：电源设备）。一般说明SFP是一个额外的电源，它具有密封的铅电池，可确保对自动火灾检测系统的更有效的自主权，从而确保在正确的时间进行所有备份情况。它的尺寸和性能使其适用于必须避免长电缆的电源点的系统。sfp是全球在电气连续性领域的数十万个Adelsystem DC-ups产品应用中获得的经验的结果。产品的核心是DC-UP，CBI系列“全部”，它以单个，非常紧凑且高效的设备优化了系统的能量管理。使用“电源管理”设备将功率自动分布在负载和电池之间，该设备将电源重新分配并在需要时将电源加倍。也可以通过按下外部控制接口上的按钮直接从电池中打开设备。每个故障均通过诊断LED眨眼代码报告。坚固的容器保证对IP30的保护等级。主要特征“电池护理”概念始终区分了一个“ CBI”产品范围，可确保随着时间的推移和电池诊断的充电，以确保随着时间的推移有效的系统。一个非常简单的安装和使用设备，但内部复杂，涵盖了所有电气连续性管理功能，同时根据工作温度补偿电池充电。配备了简单但功能性的外部显示器，该产品监视实时自我诊断的系统故障，提供清晰且基本的信息，包括：测量电池内部电阻的测量，短电路中的单元格控制，信号，表明内部连接的意外断开连接，电池脱机信号。所有设备都配备了两个干净的输出触点，用于信号系统或电池故障条件。
太阳能冷藏室 - 10m3 至 25m3
100 毫米高的正冷室 100 毫米高的正冷室 100 毫米高的正冷室 100 毫米高的正冷室 ----性能绝缘性能绝缘性能绝缘性能绝缘 冷却能力：400 千克/天 冷却能力：400 千克/天 冷却能力：400 千克/天 最小自主性：30 小时，35 最小自主性：30 小时，35 最小自主性：30 小时，35 最小自主性：30 小时，35°°°°C 室外温度 C 室外温度 C 室外温度 C 室外温度 内部尺寸：2.40 x 2.00 x 高 2.00 米 内部尺寸：2.40 x 2.00 x 高 2.00 米 内部尺寸：2.40 x 2.00 x H 2.00 m 高 高 高 ----高性能隔热旋转门 1.00 x 2.00 m，带条形窗帘 高性能隔热旋转门 1.00 x 2.00 m，带条形窗帘 高性能隔热旋转门 1.00 x 2.00 m，带条形窗帘 整体式，跨式 整体式，跨式 整体式，跨式 整体式，跨式----安装式制冷机组 230V 单台安装式制冷机组 230V 单台安装式制冷机组 230V 单台安装式制冷机组 230V 单----相 50Hz 相 50Hz 相 50Hz 相 50Hz ---- 制冷功率：+4 时为 2.210W 制冷功率：+4 时为 2.210W 制冷功率：+4 时为 2.210W +4°°°°CCCC ---- 最大功率需求：1.750W 最大功率需求：1.750W 最大功率需求：1.750W 最大功率需求：1.750W 可选装坚固防滑易滑搁板架，4 层，高 2 米，长 6.5 米 可选装坚固防滑易滑搁板架，4 层，高 2 米，长 6.5 米 可选装坚固防滑易滑搁板架，4 层，高 2 米，长 6.5 米 可选装坚固防滑易滑搁板架，4 层，高 2 米，长 6.5 米 2.5 千瓦太阳能发电厂包括 8 个光伏模块 (310 2.5千瓦太阳能发电厂，包括 8 个光伏模块（310 2.5 千瓦太阳能发电厂，包括 8 个光伏模块（310 2.5 千瓦太阳能发电厂，包括 8 个光伏模块（310 Wp Wp Wp Wp，72 多晶硅，72 多晶硅，72 多晶硅，72 多晶硅 6 英寸电池，25 6 英寸电池，25 6 英寸电池，25 6 英寸电池，25----年性能保修） 年性能保修） 年性能保修） 套件中交付的光伏模块支架；10 套件中交付的光伏模块支架；10 套件中交付的光伏模块支架；10 套件中交付的光伏模块支架；10 套件中交付的光伏模块支架；10°°°° 倾斜角 倾斜角 倾斜角 电气安全箱包括直流/交流电涌保护器；直流断路器和交流电气安全箱包括直流/交流电涌保护器；直流断路器和交流电气安全箱包括直流/交流电涌保护器；直流断路器和交流电气安全箱包括直流/交流电涌保护器；直流断路器和交流 30mA/16A 差动开关 30mA/16A 差动开关 30mA/16A 差动开关 30mA/16A 差动开关 密封 AGM 太阳能电池储能（维护 密封 AGM 太阳能电池储能（维护 密封 AGM 太阳能电池储能（维护----免维护） ：11,5 kWh（240Ah 免费） ：11,5 kWh（240Ah 免费） ：11,5 kWh（240Ah 免费） ：11,5 kWh（240Ah----48V）；纯铅技术；使用寿命为 1800 次@30% DOD 48V）；纯铅技术；使用寿命为 1800 次@30% DOD 48V)；纯铅技术；使用寿命为 1800 次 @ 30% DOD 能量管理和电源耦合根据可用情况进行了优化 能量管理和电源耦合根据可用情况进行了优化 能量管理和电源耦合根据可用情况进行了优化 入口功率（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口功率（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口功率（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口功率（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机）电池充电) 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机)电池充电) 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机)电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机）电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机）
智能微电网的电动汽车充电站和可再生能源资源的多目标最佳计划
电台。因此，这些控制变量的最佳计划方法可以解决上述问题，其中尺寸和位置会影响微电网中的功率流，从而导致功率损失，电压偏差和整体成本的变化。许多研究讨论了与微电网中电动汽车的最佳杂交可再生能源。参考文献中的作者。[1，2]提出了一种基于机器学习的可再生微电网的基于机器学习的能量管理，并考虑了电动汽车的充电需求。参考文献中已经提出了一种基于优化的方法。[3 - 5]在当天 - 考虑电动汽车和RER的微电网之前运行。参考。[6]，作者开发了一个模糊的云随机框架，用于根据电动汽车的最大分布来管理使用RER的微电网的能量。通过使用智能聚合器，一种能源管理系统已被优化，用于在微电网中转移电源（车辆到车辆）。7[8]，通过考虑不受控制和智能充电模式对微电网最佳操作的影响来评估EV的行为。在参考文献中讨论了EVS的最佳分配和调度操作问题。[9 - 11]。在参考文献中提出了一种随机能源管理算法。[12]解决电力市场中智能微电网的贡献，同时最大程度地减少总成本并确定RER的最佳尺寸。参考。参考。参考。参考。参考。参考。[13]，作者解释了光伏面板产生的波动功率的效果，并将EV引入了储能，以在紧急条件下为电网提供电网。[14]，作者提议在欧洲三个不同地点进行环境足迹，以通过有效的计划方法与最佳电池存储与电池储存的有效计划方法减少二氧化碳气体的排放，以平衡电力生产和需求之间的间隙。[15]，作者回顾了许多研究的方法，用于管理包括RER，常规分布式发电机在内的微电网能量，以及参与智能家居的需求响应和充电站对系统技术和经济运营的影响。[16]，作者提出了一个有效的计划操作，用于通过与电力市场对电力市场的互动对系统最佳经济运营的相互作用来证明作为价格制造商作为价格制造商的影响，包括RERS，能源存储和常规来源。[17]，作者开发了一种满足最大载荷需求的方法，在不断变化的天气条件下可能的最低成本和动态分析，从而通过从太阳能站的各种系统组合，储能，水电站和常规来源的各种系统组合中获得的最佳配置在OFF-网格中进行瞬时干扰。[18]，作者表达了在
moteane thabo melamu - 电子论文和学位论文
图 4-7：带 VSC 控制的 DC - AC 逆变器 ...................................................................................................... 79 图 4-8：电压源转换器控制 ...................................................................................................................... 80 图 4-9：电压源控制方案 ...................................................................................................................... 80 图 4-10：Simulink 中的 LC 滤波器 ............................................................................................................. 82 图 4-11：带调速器模块的水力涡轮机 MATLAB/SIMULINK ............................................................. 83 图 4-12：佩尔顿水轮机速度三角形 ............................................................................................................. 84 图 4-13：叶片出口速度 ............................................................................................................................. 86 图 4-14：微水力系统 MATLA/SIMULINK ............................................................................................. 87 图 4-15：同步机参数 ............................................................................................................................. 87 图 4-16：同步机额定功率输出 ............................................................................................................. 88 图 4-17：电池组模块........................................................................................................................... 89 图 4-18：双向转换器 .......................................................................................................................... 90 图 4-19：开关开启的双向转换器 ................................................................................................ 90 图 4-20：开关关闭的双向转换器 ................................................................................................ 91 图 4-21：电池存储双向转换器电路 ................................................................................................ 93 图 4-22：电池 DC-DC 双向转换器控制 ............................................................................................. 93 图 4-23：电池电流放电特性 ............................................................................................................. 94 图 4-24：模糊推理进程 ................................................................................................................ 95 图 4-25：模糊规则 ............................................................................................................................. 96 图 4-26：输入成员函数 ............................................................................................................. 96 图 4-27：输出成员函数 ............................................................................................................. 97 图 4-28：模糊逻辑输入和输出 ............................................................................................................. 98 图 4-29：用于电池控制的 Simulink 模块 ...................................................................................................... 98 图 4-30：模糊逻辑表面视图 ................................................................................................................ 99 图 4-31：能量管理算法 ................................................................................................................ 99 图 5-1：系统模型 ............................................................................................................................. 101 图 5-2：恒定辐照度下的 PV 功率输出 ............................................................................................. 84 图 5-3：PV 输出功率瞬态时间 ............................................................................................................. 85 图 5-4：PV 电压 (a) 未升压 (c) 升压和 (b) 占空比 ............................................................................. 85 图 5-5：PV 阵列 (a) 功率，(b) 电流，(C) 电压 ............................................................................................. 86 图 5-6：MHP 功率输出 ............................................................................................................................. 86 图 5-7：MHP 瞬态时间 ............................................................................................................................. 87 图 5-8：电池充电（SOC 增加）................................................................................................ 87 图 5-9：电池 (a) 电压，(b) 电流，(c) SOC，(d) 功率 ........................................................................ 88 图 5-10：系统特性（a）辐照度、PV 功率、(c) MHP 功率 (d) 负载功率 (e) SOC 和 (d) 电池功率 ............................................................................................................................. 89 图 5-11：负载电压 ............................................................................................................................. 89 图 5-12：MHP 功率 ............................................................................................................................. 90 图 5-13：400W/m2 下的 PV 功率 ............................................................................................................. 91 图 5-14：系统 (a) 总功率和 (b) SOC ............................................................................................................. 91 图 5-15：(a) PV_Power (b) Load_Power 和 (c) Battery_Power ................ ...功率 ................................................................................................................................ 92 图 5-17：系统特性 (a) 辐照度、(b) PV 功率、(c) MHP 功率、(d) 负载功率、(e) SOC 和 (f) 电池功率 ............................................................................................................................. 93 图 5-18：电池特性 (a) 电压、(b) 电流、(c) SOC 和 (d) 功率 ...................................... 94 图 5-19: 系统 (a) PV 功率 (b) 负载功率 (c) 电池功率 .............................................. 94 图 5-20: (a) 辐照度 (b) 可再生能源 (c) SOC<20% 和 (d) 电池功率 ............................................................................. 95 图 5-21: (a) 辐照度 (b) 可再生能源 (c) SOC> 80% 和 (d) 电池功率 ............................................................................. 96
使用机器学习工具的COPD患者唾液样本和健康对照组的体外分类 用于可见和红外光电检测的石墨烯 - 锡烯设备 纳米级 基于脉冲拉伸逆变器链的粒子检测器 带有RF和光子模块的SIGE BICMOS技术 使用物联网技术用于具有智能设备功能的设备的弹性能量管理算法，用于智能网格 朝向连贯的O波段数据中心互连 超快速的锗光电二极管具有3-DB带宽265 GHz
抽象的慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种威胁生命的肺部疾病，是全球发病率和死亡率的主要原因。尽管尚未找到治疗疗法，但对反映疾病进展的生物标志物的永久监测对于有效管理COPD起着关键作用。对唾液等呼吸道流体的准确检查是一种有前途的疾病方法，可以预测其即将到来的疾病（POC）环境中的加剧。但是，对患者人口统计和医疗参数的同时考虑对于实现准确的结果是必要的。因此，机器学习（ML）工具可以在分析患者数据并为识别POC环境中识别COPD的全面结果中发挥重要作用。因此，这项研究工作的目的是实施ML工具，从表征COPD患者和健康对照的唾液样本及其人口统计信息中获取的数据以及POC识别该疾病的人口信息。为此，使用了介电常数生物传感器来表征唾液样品的介电特性，随后将ML工具应用于获得的数据进行分类。XGBoost梯度增强算法的高分类准确性和敏感性分别为91.25％和100％，使其成为COPD评估的有前途的模型。将来将该模型整合到神经形态芯片上，将来可以在POC中对COPD进行实时评估，低成本，低能消耗和高患者隐私。此外，在接近患者设置中对COPD的持续监测将使疾病加剧更好地治疗。
智能电网和可再生能源实验室（SRGE），技术学院，塔里·穆罕默德·贝哈尔大学，阿尔及利亚（1）加西大学，工程师
明智的网格和可再生能源实验室（SRGE），技术学院，塔里·穆罕默德·贝哈尔大学，阿尔及利亚，阿尔及利亚（1）加西大学，加西大学，工程教师，电气电子工程师，安卡拉，安卡拉（Ankara）可持续城市运输摘要的电子示威者。许多现代电动汽车使用混合储能系统，结合了多种能源。由于它们的快速充电和放电周期，高功率密度，寿命比电池的寿命更长以及对压力的抵抗，因此超级电容器（SC）是与电池结合使用时HESS的最佳选择。为了提高电动汽车的独立性，SC在突然的功率变化过程中用作储能设备并恢复制动能量。在本文中，通过在制动或反卸载过程中提供负载和功率恢复所需的功率来实施速度管理策略，以提高电动踏板车的性能。这种策略依赖于所谓的开/关控制技术来测量SC和电池的功率共享。为了评估电动踏板车控制策略的有效性和在不同负载下的系统能量管理的有效性，已经创建了MATLAB/SIMULINK模型。调查结果表明，使用超级电容器可以减轻放置在电池上的电压。Streszczenie。wiele nowoczesnychpojazdówElektrycznychu imwa hybrydowychsystemówmagazynowania energii，które生。taktyka opierasięnatak zwanej技术kontroli on/off o do do pomiaru pomiarupodziałuMocysc i baterii。由于快速充电和放电周期，高功率密度，工作周期更长的电池和抵抗力，超级电容器（SC）是HESS与电池结合的最佳解决方案。为了提高电动汽车的独立性，SC在功率突然变化并恢复制动能量的过程中用作储能设备。在本文档中，通过确保在制动或过载过程中确保从负载和功率恢复中获得必要的功率来实施速度管理策略，以提高电气踏板车的效率。为了评估电气踏板车控制策略和系统能量管理在各种负载下的有效性，创建了MATLAB/SIMULINK模型。结果表明，超级电容器的使用舒缓电池上的电载荷。（使用电池和超级电视机进行电池和超级电容器的开创性混合能源管理，用于可持续城市运输）关键词：踏板车电动机，BLDC电机，锂离子电池，超级电容器关键字：电动踏板车，BLDC Engine，Bldc Engine，Lithium lithium lithium简介电动汽车（EV）是针对环境问题和化石燃料繁殖的最重要的解决方案之一，尤其是在城市地区，内部组合发动机（ICE）供应的车辆供应大量[1-2]。在众多亚洲国家中，三轮车辆和踏板车是卫生威士忌，并被认为是最具成本效益的运输方式。这些车辆已经获得了引人注目的态度[4-5]。在城市环境中，它们经常被用作短距离的运输方式，以绕过交通拥堵的目的[3]。在过去的几年中，在轻型电动汽车的领域进行了大量研究，包括三轮车和电动踏板车。尽管如此，电动汽车（EVS）目前在储能系统（ESS）（ESS）中遇到与安全，规模，成本和管理控制问题有关的挑战[7]。电动汽车（EV）的主要组件是储能系统（ESS），该系统通常使用电池，例如镍金属氢化物（NIMH），铅酸和锂离子。然而，配备电池的电动汽车（称为B-EVS）确实具有某些缺点，包括受限的驾驶范围，相对短暂的电池周期寿命以及功率密度降低。为了应对上述挑战[6]，除了在存储设备技术方面的进步外，还必须考虑混合储能系统（HESS）的实施。HESS依赖于两个或多个能源的组合，每个能源具有不同的特征[8]。超级电容器是混合拓扑中使用的另一种储能装置。它被用作额外的力量来源，主要是因为它具有高功率密度和较长的周期寿命[8-9]。因此，超级电容器可用于以下四个原因中的一个或多个，在电动汽车的混合动力系统中使用[10]：