摘要:近年来,气候变化和全球变暖等环境问题促使各国增加对可再生能源的投资。随着可再生能源渗透率的提高,电力系统的间歇性也随之增加。为了平衡电力波动,需求侧灵活性是一个可行的解决方案。本文回顾了住宅、工业、商业和农业等需求部门的灵活性潜力,以促进可再生能源融入电力系统。在住宅领域,家庭能源管理系统和热泵表现出巨大的灵活性潜力。前者可以释放家用设备(例如湿电器和照明系统)的灵活性。后者将供暖系统的联合热电灵活性整合到电网中。在工业领域,对水泥制造厂、金属冶炼和炼油厂等重工业进行了调查。本文讨论了能源密集型工厂如何为能源系统提供灵活性。在商业领域,超市冰箱、酒店/餐厅和电动汽车商业停车场被指出。大型电动汽车停车场可以被视为巨大的电力储存,不仅可以为上游网络提供灵活性,还可以为当地商业部门(例如购物商店)供电。在农业领域,灌溉泵、农场太阳能站点和变频驱动水泵被视为灵活需求。还调查了畜牧农场的灵活性潜力。
图号and Title Page Figure 2.1: Consumer Pattern of FY (2017) 09 Figure 2.2: Consumer Pattern of FY (2018) 09 Figure 2.3: Consumer Pattern of FY (2019) 09 Figure 2.4: Industrial consumption comparison 11 Figure 2.5: Load curve random days (summer'2019) 12 Figure 2.6: Load curve random days (winter'2019) 13 Figure 3.1: Possible load curve after 10 % industrial load shifting 15 Figure 3.2:不同类型的电器的功率18图3.3:多年来孟加拉国的汽车人力车数19图3.4:孟加拉国的电池市场大小22
我们认为,有必要关注如何满足电力系统需求,并设计出最能实现需求灵活性的机制,以满足这些需求。在设计任何能够实现需求灵活性以满足系统需求的新机制时,需要仔细考虑对具有类似运营和投资信号的其他机制的潜在影响。改善现有需求侧资源性能和开发新功能的方法可以有效地帮助满足电力系统需求,同时支持实现爱尔兰气候行动计划需求灵活性目标,并支持北爱尔兰智能系统和灵活性计划的制定和实施。这些好处将与现有批发市场安排中的需求侧响应相一致,通过鼓励增加兆瓦容量和可用性、响应持续时间以及每天可能的响应次数。
摘要假设丘脑下核(STN)在反应停止信号的快速停止运动中起着核心作用。单单元记录这种作用的证据很少,但仍然不确定该作用与STN解剖学细分所描述的不同功能如何相关。在这里,我们使用非人类灵长类动物解决了知识的差距,以及区分反应性和主动作用抑制,开关和骨骼运动函数的任务。我们发现,STN神经元的特定子集具有与反应性动作停止或切换中因果关系一致的活性。重要的是,这些神经元严格隔离到STN的腹侧区域。在其他细分中编码任务维度(例如运动本身和主动控制)中的神经元。我们建议,STN参与反应性控制仅限于其腹侧部分,进一步暗示了脉冲控制障碍中的这一STN细分。
神经影像学的最新进展使我们更好地了解了人类奖赏系统的功能及其在成瘾患者中的紊乱 [8]。奖赏通路最突出的神经解剖学结构包括前扣带皮层 (AAC)、眶额皮层、腹侧纹状体 (VS) 内的 NAc 和腹侧被盖区 (VTA) [9]。奖赏通路,有时也称为中脑边缘通路,将中脑的 VTA 与前脑基底神经节的 VS 连接起来。从中脑边缘通路释放到 NAc 的多巴胺可调节对奖赏刺激的动机和渴望,并促进强化和与奖赏相关的运动功能学习 [10]。NAc 中中脑边缘通路及其输出神经元的失调在成瘾的发展和维持中起着重要作用 [11]。 NAc 细分为边缘和运动亚区,称为 NAc 外壳和 NAc 核心。NAc 的外壳占据其内侧、腹侧和外侧部分,而核心占据其中央和背部。NAc 中的中棘神经元从 VTA 的多巴胺能神经元和海马、杏仁核和内侧前额叶皮质的谷氨酸能神经元接收输入。当它们被这些输入激活时,中棘神经元的投射会将 GABA 释放到腹侧纹状体上。NAc 位于边缘和中边缘多巴胺能结构、基底神经节和边缘前额叶皮质之间的中心位置。NAc 的这一中心位置影响奖赏相关行为和药物自我给药行为,以及动机、学习和适应性行为 [10, 11]。常见的滥用物质,如可卡因、酒精和尼古丁,已被证明会增加中脑边缘通路内细胞外多巴胺的水平,尤其是 NAc 内的多巴胺水平 [12]。这些中脑边缘通路的多巴胺能激活伴随着奖赏感。这种刺激-奖赏关联表现出对消退的抵抗,并增加了重复导致消退的相同行为的动机。针对中脑边缘系统的神经外科手术已减少或调节 NAc 活动。这些手术包括立体定向消融
中脑腹侧被盖区 (VTA) 的多巴胺能 (DAergic) 神经元受奖励刺激的刺激,并编码奖励预测误差以更新目标导向学习。然而,最近的数据表明,VTA DAergic 神经元在功能上是异质性的,在厌恶信号、显着性和新颖性方面发挥着新的作用,部分基于解剖位置和投射,突出了在动机行为中对 VTA DAergic 传出神经元库进行功能表征的必要性。先前的研究确定了一个由 VTA DAergic 神经元组成的中脑脚间回路,该回路投射到脚间核 (IPN),一个与厌恶、焦虑样行为和熟悉感有关的中脑区域,但最近受到了质疑。为了验证该回路的存在,我们在多巴胺转运体-Cre 小鼠系中结合了突触前靶向和逆行病毒示踪。与以前的报告一致,突触示踪显示来自 VTA 的轴突终末支配尾部 IPN;而逆行示踪显示 DAergic VTA 神经元(主要位于旁黑质区域)投射到伏隔核壳以及 IPN。为了测试 IPN 中是否存在功能性 DAergic 神经传递,我们在 C57BL/6J 小鼠的 IPN 中表达了遗传编码的 DA 传感器 dLight 1.2,并使用光纤光度法在社交和焦虑样行为期间体内测量了 IPN DA 信号。我们观察到在对新但不熟悉的同类进行社交调查期间以及在探索高架十字迷宫的焦虑开放臂期间 IPN DA 信号增加。总之,这些数据证实了 VTA DAergic 神经元向 IPN 的投射,并暗示该回路参与了动机探索的编码。
摘要背景深部脑刺激 (DBS) 正在被研究作为治疗难治性强迫症 (OCD) 的方法。许多不同的大脑目标正在接受试验。这些目标中的几个例如腹侧纹状体(包括伏隔核 (NAc))、腹侧囊、下丘脑脚和终纹床核 (BNST))属于同一网络,在解剖学上彼此非常接近,甚至重叠。关于特定目标中的各种刺激参数将如何影响周围解剖区域并影响 DBS 的临床结果的数据仍然缺失。方法在一项对 11 名接受 BNST DBS 的参与者的初步研究中,我们通过针对患者特定的电场模拟来研究哪些解剖区域受到电场的影响,以及这是否与临床结果相关。我们的研究结合个体患者12和24个月随访时的刺激参数以及术前MRI和术后CT图像数据,计算电场分布,建立个体刺激场的解剖模型。结果 12和24个月随访时,BNST内刺激的个体电刺激场相似,主要涉及内囊前肢(ALIC)、内囊膝部(IC)、BNST、穹窿、前内侧苍白球外核(GPe)和前连合。在12个月的随访中,腹侧ALIC和前内侧GPe的耶鲁-布朗强迫症量表测量的临床效果与刺激之间存在统计学上显着相关性(p <0.05)。结论 许多正在研究的强迫症目标在解剖学上接近。从我们的研究可以看出,脱靶效应是重叠的。因此,ALIC、NAc 和 BNST 区域的 DBS 可能被认为是对同一靶标的刺激。
摘要:一种常见的手术程序,包括各种技术,以最大程度地减少术后并发症并增强结局。本综述着重于腹腔镜和机器人方法在治疗腹股沟和腹侧疝的比较,介绍了该主题的持续情况。系统搜索确定了比较腹腔镜和腹腔疝的腹腔镜和机器人方法的相关研究。包括2000年1月1日以后发表的随机对照试验,回顾性和前瞻性研究。使用了疝气,腹股沟,腹侧,腹腔镜,机器人和手术等搜索术语。总共包括23篇文章以进行分析。结果表明,在腹股沟疝修复中,机器人和腹腔镜技术的短期结局相似,机器人组的术后疼痛较小。但是,手术时间更长,成本更高与机器人修复有关。机器人腹性疝修复具有潜在的好处,包括较短的医院住院,较低的复发和较低的再度手术率。机器人手术提供了诸如住院时间较短,康复速度和术后疼痛减少,包括成本和培训要求在内的挑战需要考虑的优势。应根据个人外科医生的专业知识和资源可用性来量身定制腹腔镜和机器人方法之间的选择,强调对收益和挑战的平衡评估。
缩写:ALFF,低频波动的幅度; AUD,听觉网络;大胆,血氧水平依赖; CO,Cingulo-Obercular网络; Co/sal,Cingulo-opercular/显着网络;丹,背注意网络; DMN,默认模式网络(a,前p,p,postterior,v,腹侧); FC,功能连接; FP,额叶网络; GA,胎龄; ICA,独立组件分析; MN,电机网络; MRI,磁共振成像; Reho,区域同质性; ROI,感兴趣的地区; SAL,显着网络; SMN,感觉运动网络; Van,腹注意网络; VIS,视觉网络。
缩写:ALFF,低频波动的幅度; AUD,听觉网络;大胆,血氧水平依赖; CO,Cingulo-Obercular网络; Co/sal,Cingulo-opercular/显着网络;丹,背注意网络; DMN,默认模式网络(a,前p,p,postterior,v,腹侧); FC,功能连接; FP,额叶网络; GA,胎龄; ICA,独立组件分析; MN,电机网络; MRI,磁共振成像; Reho,区域同质性; ROI,感兴趣的地区; SAL,显着网络; SMN,感觉运动网络; Van,腹注意网络; VIS,视觉网络。