XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System超标
修订 4 - 波音 787 系列 - 型号验收报告
豁免（部分）第 8857 [787-8] 号和第 10962 [787-9] 号 §25.841(a)(2)(i)(ii) - 免除以下要求：在因发动机故障引起减压期间，飞机座舱压力高度不得超过 25,000 英尺超过 2 分钟，或不得超过 40,000 英尺持续任何时间。在 FL390 以上飞行时，如果发生非包容性旋翼爆裂事件，则座舱压力很可能会超标，因为下降到 FL250 需要 2 分钟以上，如果故障发生在该高度以上，则可能超过 40,000 英尺。根据机队服务经验，波音公司认为非包容性故障是罕见事件，FAA 的分析也支持这一观点。波音公司观察到，JAA 和 EASA 都没有实施类似的限制。坚固的结构和系统设计以及快速下降的能力是确保飞机乘客安全的关键，也是 787 设计的固有组成部分。其他威胁最小化理念包括飞行员的自动压力需求面罩、电力、乘客氧气、客舱压力控制和扰流板启动等关键系统的分离和冗余。波音公司还提交了减压暴露积分的分析，以表明乘客的严重程度指标低于机械系统协调工作组报告建议的临界值，FAA 已将其作为临时政策采纳。
塑造我们的电力未来路线图
• 2022 年提高了可再生能源目标。到 2030 年，我们必须有 80% 的电力来自可再生能源（高于 2021 年制定的 70% 的目标）。 • 2022 年引入了碳预算。这些预算以五年为一个时间段，规定了爱尔兰可以排放的碳排放总量的上限。电力行业不再仅仅以实现 2030 年的目标为目标，现在还必须在五年时间内不超标碳排放的情况下实现这一目标。 • 2023 年气候行动计划 (CAP23) 规定了实现 80% 可再生电力和碳排放目标所需的可再生能源发电量。CAP23 要求爱尔兰连接 9 吉瓦的陆上风力发电、5 吉瓦的海上发电和 8 吉瓦的太阳能光伏发电。它还要求 2 吉瓦的海上风力发电专门用于生产氢气（该发电未连接到电网）。与《塑造我们的电力未来》1.0 版相比，陆上风电和太阳能光伏发电分别增加了 3.3 吉瓦和 6.5 吉瓦。海上风电目标没有变化。
使用电力流路由器减少 BESS 容量，以适应次级输电系统中的可再生能源
摘要 — 可再生能源 (RES) 在次级输电系统中的广泛使用导致了严重的电能质量问题，例如电压超标，从而导致可再生能源的大幅削减。这是由于可再生能源固有的可变性和次级输电系统的高 R/X 比。为了充分利用可再生能源，通常使用电池储能系统 (BESS) 来减轻 RES 大幅波动的负面影响。功率流路由器 (PFR) 可以被视为一种通用类型的网络侧控制器，也已被证实可以增强电网容纳可再生能源的灵活性。在本文中，我们研究了 PFR 在帮助 BESS 容纳可再生能源方面的价值。使用有无 PFR 的情况下实现零可再生能源削减所需的最小 BESS 容量来评估 PFR 的性能。在多周期优化模型中考虑了 BESS 的运行约束和 PFR 的端电压特性。通过在改进的 IEEE 30 总线子传输系统上进行数值模拟，对所提出的模型进行了测试，结果表明，通过在单条线路上安装 PFR，可以减少 15% 的 BESS 容量。索引术语 — 功率流路由器、电池储能系统、可再生能源容纳、子传输系统
myCAvax 现在是 VFC 疫苗管理系统
自 2024 年 6 月 10 日起，加州 VFC 计划已转向新的疫苗订购和管理系统 my CA vax。供应商必须使用 my CA vax 进行所有 VFC 疫苗管理活动，例如提交新的疫苗订单；退货、转移、浪费、装运事件；或温度超标表。访问 my CA vax 在系统转换之前在 MyVFCVaccines 中确定的主要和备用疫苗协调员，他们之前没有 my CA vax 访问权限，于 6 月 10 日收到来自 no-reply-mycavax@cdph.ca.gov 的欢迎电子邮件，并被指示在 7 天内完成密码设置。如果员工在 MyVFCVaccines 上被列为主要或备用疫苗协调员，并且已经通过参与 VFA 计划、LHD 317 疫苗计划或 Bridge Access 计划 (BAP) 获得了 my CA vax 的使用权，那么他们现在可以访问 my CA vax 主页上的 VFC 计划图块。如果需要，大量和非常大量 VFC 提供商可以通过联系 VFC 计划来请求一名额外的疫苗协调员。EZIZ 培训要求必须由额外的协调员完成，并且请求必须由 VFC 审查，然后才能批准和处理对 my CA vax 的访问。关键提供商操作：如果是 my CA vax 的新用户，请尽快完成密码设置并登录以熟悉现在可用的所有 VFC 功能！
提高高比例可再生能源接入低碳能源系统电压调节能力的控制策略
摘要：在低碳能源系统中，由于高比例可再生能源接入会导致系统电压调节能力下降，因此一旦发生电压超标现象，容易造成大面积可再生能源脱网、停电事故。为了提高低碳能源系统的电压调节能力，本文提出了一种两级送端电网过电压抑制策略。首先，研究高比例可再生能源接入低碳能源系统送端电网过电压现象的发生原理，提出一种由整流站集中控制和分布式电源电网灵活资源控制两级组成的过电压控制策略。然后，利用PSO算法和一致性算法对建立的控制模型进行求解。最后，基于实际运行电网数据建立仿真系统，通过仿真验证所提出的控制策略。结果表明，本文提出的控制策略在各种运行工况下，均能有效抑制交流母线暂态过电压，提高高比例可再生能源送端电网的运行稳定性。此外，在白天过电压调节过程中，可以充分发挥柔性调节设备的潜力，缩短电压超限持续时间，降低电压超限峰值，有助于降低电网可再生能源浪费率。
量化小型农业流域最佳管理实践有效性的监测和建模方法
传统农业实践会产生非点源水污染。在流域实施最佳管理实践 (BMP) 对改善水质至关重要。评估 BMP 的有效性需要监测和建模。明尼苏达州引入了一项非点源管理水政策变更，对小型流域进行了 16 年的监测和建模，以确定 BMP 的有效性。单独监测小型流域并未显示水质改善；由于景观 BMP 的碎片化和滞后时间，水质改善不明显。多宾斯溪被选为哨兵流域，以追踪超过几年的水质变化，以解释滞后时间。多宾斯溪是位于雪松河源头的一个小型农业流域。这是一个重要的大型流域，是导致墨西哥湾缺氧的原因之一。2016 年实施了一项监测和建模计划，其中包括对流域战略位置的沉积物和营养物进行分析。我们主要演示如何在主要最佳管理措施 (BMP) 实施之前，在暴雨径流期间证明水质超标。我们预计，随着时间的推移，土地利用变化和财政激励措施将导致水质变化，但必须设计适当的方法并获得财政支持才能真正有效。
Bridgeport Energy LLC NSR 许可证 015-0191 - CT.gov
4. 许可证持有者应在达到最低催化剂温度后立即开始注入氨，从而将启动和关闭期间的排放降至最低。5. 在启动或关闭期间，不得绕过氧化催化剂。6. 启动应定义为从开始燃烧点火到 180 分钟结束的时间段。7. 关闭应定义为从燃气轮机关闭过程开始到燃烧过程停止的时间段。8. 恢复运行应定义为由于故障或过程临界警报导致涡轮机负载降至最低稳定状态运行负载（保持符合稳定状态排放限值的最低负载）以下的事件，并且不关闭装置，而是恢复到稳定状态运行负载。9. 启动、关闭、恢复运行或设备调整事件均不得超过 180 分钟。第三部分。允许排放限值 许可证持有者不得导致或允许本设备在任何时候超过此处规定的排放限值，该限值根据本许可证第 IV 部分中定义的适用平均期或经批准的烟囱测试协议中的规定确定。由于启动、关闭、运行和设备调整而导致的以下任一情况的超标：(1) 下表中的排放限值，或 (2) 为本许可证制定的排放限值，均不得视为“联邦允许排放”，因为该术语在 42 USC 9601(10) 中有使用。
Bridgeport Energy LLC NSR 许可证 015-0190 - CT.gov
4. 许可证持有者应在达到最低催化剂温度后立即开始注入氨，从而将启动和关闭期间的排放降至最低。5. 在启动或关闭期间，不得绕过氧化催化剂。6. 启动应定义为从开始燃烧点火到 180 分钟结束的时间段。7. 关闭应定义为从燃气轮机关闭过程开始到燃烧过程停止的时间段。8. 恢复运行应定义为由于故障或过程临界警报导致涡轮机负载降至最低稳定状态运行负载（保持符合稳定状态排放限值的最低负载）以下的事件，并且不关闭装置，而是恢复到稳定状态运行负载。9. 启动、关闭、恢复运行或设备调整事件均不得超过 180 分钟。第三部分。允许排放限值 许可证持有者不得导致或允许本设备在任何时候超过此处规定的排放限值，该限值根据本许可证第 IV 部分中定义的适用平均期或经批准的烟囱测试协议中的规定确定。由于启动、关闭、运行和设备调整而导致的以下任一情况的超标：(1) 下表中的排放限值，或 (2) 为本许可证制定的排放限值，均不得视为“联邦允许排放”，因为该术语在 42 USC 9601(10) 中有使用。
使用CNN模型和超参数优化算法提高分类的精度
卷积神经网络（CNN）是一种广泛使用的深度学习模型，对于图像识别和分类任务特别有效。CNN的性能不仅受其建筑的影响，而且受到其超参数的严重影响。因此，优化超参数对于改善CNN模型性能至关重要。在这项研究中，作者提出了利用优化算法，例如随机搜索，使用高斯工艺的贝叶斯优化以及使用树状结构化parzen估计器进行贝叶斯优化，以微调CNN模型的超标仪。将优化的CNN的性能与传统的机器学习模型进行了比较，包括随机森林（RF），支持向量分类（SVC）和K-Nearest Neighbors（KNN）。在这项研究中使用了MNIST和Olivetti Faces数据集。在MNIST数据集的训练过程中，CNN模型的最低准确度达到97.85％，超过了传统模型，在所有优化技术中，最大准确度为97.50％。同样，在Olivetti Faces数据集上，CNN的最低准确度为94.96％，而传统模型的最高准确度为94.00％。在训练测试程序中，CNN表现出令人印象深刻的结果，在MNIST数据集上达到了超过99.31％的准确率，而Olivetti Face face Dataset的准确率超过98.63％，其最大值分别为98.69％和97.50％。此外，该研究还将CNN模型的性能与三种优化算法进行了比较。结果表明，与传统模型相比，将CNN与这些优化技术集成可显着提高预测准确性。
柴油 - 运输与环境
自 2015 年 9 月柴油门事件爆发以来，柴油车已被证明是欧洲各城市二氧化氮污染水平高的主要原因，导致 68,000 名欧洲人因呼吸二氧化氮含量高的空气而死亡。事后进行的数百次实际排放测试表明，自 2010 年以来在欧洲销售的所有轿车和货车中约有 80%（3700 万辆）污染严重，氮氧化物排放超标 300% 以上。几乎所有欧洲汽车制造商（包括戴姆勒、雷诺和菲亚特）都因涉嫌操纵排放测试而陷入丑闻。基于道路 PEMS 测试的新实际驾驶排放 (RDE) 法规已于 2017 年 9 月生效，预计将在 2019 年后降低新车的氮氧化物排放量。然而，ICCT 最近进行的测试表明，一些新型柴油车经过专门设计和校准以通过新的更严格的测试，而在 RDE 测试条件之外，氮氧化物排放量大约超过限值的 26 到 40 倍，从而破坏了任何空气质量效益，尤其是在城市地区。柴油车现在陷入了一个恶性循环。新的排放测试和法规最终要求更好的后处理系统，从而增加了制造成本。柴油车陷入了两难境地：一是担心有毒空气，二是法律压力要求执行空气污染限制，目前许多国家都提出了柴油禁令。