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World File Search System负荷
通过使用新型轻量级动态优先级控制器，减少商业建筑暖通空调和制冷系统的峰值负荷并进行负荷整形
* 本稿件由 UT-Battelle, LLC 撰写，根据与美国能源部 (DOE) 签订的合同 DE-AC05-00OR22725。美国政府保留，出版商在接受发表本文时，承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本稿件的已出版形式，或允许他人这样做。DOE 将根据 DOE 公共访问计划 ( http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan ) 向公众提供这些联邦资助研究的结果。
Ava 社区能源负荷管理标准合规计划
2024 年 4 月 11 日 Drew Bohan 先生 执行董事 加州能源委员会 1516 Ninth Street Sacramento, CA 95814 主题：Ava 社区能源的负荷管理标准合规计划 亲爱的 Bohan 先生， 根据加州法规第 1623.1(a)(3)(A) 条，Ava 社区能源 (Ava) 特此向加州能源委员会提交其合规计划 (计划)，案卷编号为 23-LMS-01。该计划已由 Ava 董事会 (董事会) 在 2024 年 3 月 20 日举行的正式通知的公开会议上批准并授权提交。随函附上 Ava 的计划和董事会的通过决议。 如果您有任何疑问或需要更多信息，请通过 mquiroz@avaenergy.org 与我联系，或通过 tedmister@avaenergy.org 与 Todd Edmister 联系。 诚挚的， Michael Quiroz 监管分析师 II mquiroz@avaenergy.org
辅助负荷促进以目标为导向的拉伸反射增益调节
自愿运动在执行前需要做好准备。人们已在整个中枢神经系统中观察到了准备活动，最近在人类周围神经系统（即肌梭）的一级神经元中也发现了准备活动。感觉器官中出现的变化表明，拉伸反射增益的独立调节可能是运动准备的重要组成部分。本研究的目的是进一步研究人类受试者优势上肢的短延迟拉伸反射反应 (SLR) 和长延迟拉伸反射反应 (LLR) 的准备调节。具体来说，我们研究了不同的目标参数（目标距离和方向）如何影响目标导向伸手的背景下拉伸反射增益的准备调节，以及任何此类调节是否取决于准备持续时间和背景负荷的方向。我们发现目标距离只会产生很小的反射增益变化。相比之下，SLR 和 LLR 增益都根据目标方向受到强烈调节，从而促进即将到来的自愿运动。当准备延迟足够长（> 250 毫秒）且同向肌肉未负重时，这种以目标为导向的 SLR 和 LLR 增益调节会出现或增强 [即，当背景负荷首次施加在同向肌肉动作方向（辅助负荷）时]。结果进一步支持了伸手准备中相对缓慢进化的过程，该过程可能通过独立控制肌腱运动神经元来调节反射性肌肉僵硬。这种控制可以增强自愿的目标导向运动，并在同向肌肉未负重时被触发或增强。
通过多模态生理数据测量认知负荷
1 请注意，认知负荷不足和超负荷的概念可能具有一定的误导性，因为人类的工作记忆是有限的：认知负荷显然不能低于工作记忆的最小容量，认知负荷也不能超过工作记忆的最大容量。但是，由于这些概念直观易懂，我们有时会引用它们。
楼宇自动化中的暖通空调负荷预测和节能策略
电子邮件：mvrushank1@gmail.com _____________________________________________________________________________________________ 摘要 在不断发展的楼宇自动化领域，有效管理供暖、通风和空调 (HVAC) 系统对于实现最佳能源效率和整体可持续性至关重要。本研究论文致力于细致探索 HVAC 负荷预测的深远意义，并在复杂的楼宇自动化系统框架内描述创新的节能策略。该研究着手全面分析主动管理 HVAC 负荷的预测能力。通过仔细研究尖端技术和方法，该研究旨在解开精确预测 HVAC 负荷变化所涉及的错综复杂的问题。理解和利用楼宇自动化系统的预测潜力是本研究的基石。此外，本文深入探讨了 HVAC 负荷管理范围内的节能策略的多方面探索。通过研究实际应用和成功案例，该研究力求提炼出最有效和可扩展的方法来抑制能源消耗，同时又不损害建筑物居住者的舒适度和幸福感。这些策略包括自适应控制机制、先进的传感器技术以及与新兴智能电网解决方案的集成，从而促进了可持续建筑运营的整体方法。该研究还探讨了预测性暖通空调负荷管理与楼宇自动化系统更广泛目标之间的共生关系。通过这样做，它揭示了预测分析、机器学习算法和数据驱动的决策过程的无缝集成，最终形成智能、响应迅速且节能的暖通空调基础设施。这项研究的意义超越了理论框架，旨在为行业从业者、建筑经理和政策制定者提供可行的见解。通过综合暖通空调负荷预测和节能策略方面的最新进展，本文旨在成为塑造智能和可持续建筑未来轨迹的宝贵资源。总之，本研究论文全面探讨了暖通空调负荷预测与楼宇自动化系统中节能策略的融合。通过对预测技术的细致研究和对可持续实践的细致分析，本研究旨在阐明通往更节能、更具弹性和更智能的建筑运营的道路。关键词：暖通空调负荷预测、节能策略、楼宇自动化系统、预测分析、可持续建筑运营 ______________________________________________________________________________________
肿瘤突变负荷对健康的影响的系统评价和荟萃分析
。CC-BY-NC 4.0 国际许可 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 5 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.02.03.25321619 doi：medRxiv 预印本
低负荷响应 – 分布式光伏发电管理
升级电力系统基础设施——在没有分布式光伏管理的情况下，升级电力系统以解决低负荷事件需要大量的能源存储。虽然大规模存储预计将在未来管理电力系统安全和脱碳方面发挥重要作用，但它是解决不频繁低负荷事件的成本更高的解决方案，并且实施周期较长。州政府正在通过在适当情况下投资电池存储来支持转型，包括 Synergy 投资 1.55 亿美元用于大规模存储，包括 Kwinana Big Battery 和 13 个社区规模的“PowerBank”电池，用于在低压配电系统中进行试验。
机器学习评估长期认知负荷下功能连接的变化
在使用机器学习模型分析高维神经影像数据时，必须意识到黑箱问题。这是由于缺乏对内部算法或输入特征的理解，尽管大多数模型在分类、模式识别和预测方面表现出色，但大多数模型仍基于这些输入特征做出决策。在这里，我们通过选择和解释最相关的输入特征来解决基于功能连接对认知大脑状态进行分类的根本高维问题。具体来说，我们考虑了长期认知负荷下皮质同步的变化。我们的研究强调了这种机器学习方法在构建稳健的分类模型和感知相关的刺激前连接变化方面相对于传统的试验平均统计分析的进步。
从发电、网络和负荷角度系统回顾电力系统弹性
电力系统是现代社会的支柱，但近年来高影响、低概率的自然灾害对电力系统构成了前所未有的挑战。电力系统由发电、网络和负荷组成，每部分都有各自的特点。面对自然灾害，不同的部门需要采取不同的应对措施和策略。本文从四个维度对电力系统的弹性进行了系统的回顾：（1）影响分析。在此维度中，定量分析了典型的灾难性停电事件，并从发电/网络/负荷的角度定性分析了事件对电力系统的影响。（2）影响量化。系统地回顾了不同事件对发电、网络和负荷影响的量化指标。这些系统的量化指标是提高弹性的必要前提。（3）弹性改进。首先从组件级角度介绍适应选项，然后从系统级角度提出最优策略。针对不同类型的自然灾害，各种电源具有不同的发电特性，协调调度不同电源是提高发电弹性的有效手段。系统网络对于连接发电和负荷非常重要，面对自然灾害造成的多变且不确定的影响，系统网络需要具有强大的弹性，包括系统强化、重构实施、微电网制定等。负荷正变得越来越智能和灵敏，这些智能/灵敏负荷具有出色的潜在调节能力，可以提高电力系统的弹性。（4）讨论了电力系统弹性改进的未来研究方向。
全州住宅紧急负荷减少计划基线评估
在电网压力较大期间，电力节约奖励计划的参与者会因减少用电量而获得补偿。该计划的一个关键设计组成部分是，减少量是根据个人客户基线计算的，这构成了向客户结算的基础。基线是一种程序，用于生成参与者在没有事件发生的情况下的消费状况的估计值。对于相对于基线增加负荷的参与者，不会受到处罚。基线提供了一个基础或反事实，可用于估计计划负荷减少量，以计算客户补偿。反事实是参与者如果没有被派去参加该计划会做什么的估计。因此，联合 IOU 要求对用于计算这些基线的方法进行评估，生成一份独立的基线减少量摘要，并为今后使用的替代基线提供建议。本报告总结了 2022 年夏季人口的个人客户基线结果，并提供了 2020 年夏季基线准确性评估的结果。