该项目的目的是在过载情况下自动分配变压器的负载,保护变压器免受损坏并提供不间断电源。由于过载,电流过大,绕组过热,可能烧毁,因此效率会下降。因此,通过微控制器并联另一个相同额定值的变压器,通过分配负载来保护变压器。微控制器将第一个变压器上的负载与参考值进行比较。当负载超过参考值时,第二个变压器将共享额外的负载。因此,两个变压器高效工作并防止损坏。在这个项目中,三个模块用于控制负载电流。第一个模块是传感单元,用于感测负载电流,第二个模块是控制单元。最后一个模块是微控制器单元,它将读取来自传感器模块的模拟信号并执行一些计算,最后向继电器发出控制信号。该项目的优点是保护变压器、不间断电源、短路保护和维护目的。
1 浦那 COEP 科技大学电气工程系主任 2、3、4、5 浦那 COEP 科技大学电气工程系学生 摘要:在改进电力系统中变压器的工作方式方面,可编程逻辑控制器 (PLC) 变得非常重要。它们帮助我们管理电流,确保电网保持稳定可靠。本摘要讨论了如何使用 PLC 专门在变压器之间共享负载,解释了这为何重要以及它的工作原理。PLC 就像智能负载共享系统背后的大脑。它们使用复杂的指令并快速处理数据以确保变压器均匀分配负载。使用 PLC 使我们能够密切关注电力的分配方式并根据需要进行调整,尤其是在电力需求上升或下降时。基于 PLC 的负载共享通过将传感器、开关和通信工具连接在一起来工作。这让 PLC 能够收集有关用电量和系统状况等信息的实时信息。有了这些数据,他们就可以做出明智的决定,决定如何平衡变压器之间的负载。为了使基于 PLC 的负载共享工作良好,我们需要创建适合每个变压器需求的自定义指令。这些指令告诉 PLC 如何读取数据、预测用电量变化并相应地调整负载共享。PLC 还可以帮助系统的不同部分顺利地相互通信。这意味着它们可以轻松共享信息并协同工作以平衡整个电网的负载。使用强大的通信工具,PLC 可以创建一个统一的系统来监控和控制变压器的工作方式,无论它们位于何处。PLC 的一大优点是它们非常灵活。它们可以调整以适应不同情况和不同类型的电力系统。这意味着基于 PLC 的负载共享可以轻松添加到现有电网中,从而更容易处理电力需求的变化和增长。简而言之,使用 PLC 在变压器之间共享负载是使电力系统更好地运行的一种明智方法。它们帮助我们密切关注事物,根据需要进行调整,并确保一切顺利运行,从而提高整个系统的效率、可靠性和弹性。关键词:PLC、继电器、远程控制、
解决方案 AI 的价值取决于其在生产系统中的使用能力以及随着时间的推移而不断改进的能力。近年来,AI 和 ML 技术在执行疾病诊断和合同审查等复杂认知任务方面表现出显著的进步。考虑到可以让人类工作者专注于由 AI 完成的初始“准备工作”的更高级别任务,许多企业正在扩大 AI/ML 计划,以保持市场竞争力,并在基础设施、解决方案和人才方面进行大量投资。编排解决方案已准备好扩展支持 AI 的系统所需的运营和支持基础设施 - 无需重新架构基础设施即可管理数百到数百万个 AI 端点。
摘要 — 在分层结构的云/边缘/设备计算环境中,工作负载分配会极大地影响整个系统的性能。本文讨论了大都市地区急诊室 (ER) 或重症监护室 (ICU) 产生的面向 AI 的医疗工作负载。目标是优化 AI 工作负载到云集群、边缘服务器和终端设备的分配,以便在救生紧急应用中实现最短的响应时间。特别是,我们为分布式云/边缘/设备计算系统中的 AI 工作负载开发了一种新的工作负载分配方法。开发了一种高效的调度和分配策略,以减少总体响应时间以满足多患者的需求。我们从综合边缘计算基准 Edge AIBench 中应用了几个 ICU AI 工作负载。涉及的医疗保健 AI 应用包括呼吸急促警报、患者表型分类和生死威胁。我们的实验结果证明了现实生活中的医疗保健和紧急应用中的高效率和有效性。
该方法首先分析物理系统复杂性,以确定与管理复杂性相关的关键需求。然后引入合适的需求分类,以帮助将需求转化为 DT 系统应满足的需求。还引入了分层聚合作为管理复杂性的主要架构方法。分层聚合允许关注点分离、计算负载分配、增量开发和模块化软件设计。设计框架分为六个步骤:1)需求和约束分析,2)物理系统分解,3)服务分配,4)性能和质量考虑,5)实施考虑以及6)验证和确认。
Swanson 指关节植入物是一种灵活的髓内柄一体式植入物,作为切除关节成形术的辅助手段,帮助因类风湿性、退行性或创伤性关节炎而致残的手部恢复功能。负载分配柔性铰链的中间部分设计用于帮助保持适当的关节间隙和对齐,具有良好的横向稳定性和最小的屈伸限制。植入物不固定在骨头上,而是通过封装过程变得稳定。它充当动态间隔器、内部模具和柔性铰链。Swanson 指关节植入物有 11 种尺寸可供选择,可充分满足各种解剖要求。提供颜色编码的尺寸套件(非无菌提供,不适合植入),以便在手术期间确定合适的尺寸。
本文通过负荷调度和可用能源的优化利用来探讨智能家居能源管理。本研究考虑了三种能源:国家电网、光伏 (PV) 能源和存储单元。光伏阵列可以在给定的工作点为负载提供最大功率,其中输出功率随温度、辐射和负载而变化。因此,提出了一种实时控制器来跟踪最大功率。提出了一种智能家居中的能源管理算法,以实现尽可能降低电费的主要目标。该算法涉及通过为每个负载分配优先级来调度负载。根据负载的优先级和可用能量为它们提供所需的功率。得到的结果表明,使用基于模糊的 MPPT 为光伏系统供电表明系统效率提高。结果还表明,使用基于负荷调度的能源管理可以显着降低电费。
摘要 - 为建筑物的负载提供电力的能源系统基础设施需要弹性才能承受和从极端停电中恢复(例如,在恶劣天气事件中,数以百万计的人无力的网格故障)。建筑物水平的电气配电系统(BEDS)从建筑物的能源(包括网格,太阳能光伏(PV)面板和电池)中分发功率,包括照明,HVAC和插头负载。带有存储的床可以通过在中断期间向关键负载分配当地电力来提供弹性。需要定量指标来评估与新床和存储系统技术相关的弹性改进。在本文中,我们将现有的度量(POSC)(POSC)应用于存储的床并提出改进POSC的新型指标。通过基于模拟的案例研究,我们演示了这些指标如何受床设计的影响以及如何使用它们来设计弹性系统。索引条款 - 建筑物,弹性,发电机分配,指标。