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World File Search System高压电源
利用太阳能光伏发电的电动汽车充电系统...
随着人们对环境问题的日益关注、能源节约和全球变暖，政府、企业和个人都开始将可再生能源视为重要支柱。如今，公众和学者都非常关注电动汽车。可再生能源包括地热能、水力发电和海洋能，以及风能和太阳能。DC-DC 双向转换器或升压转换器是电力电子转换器的例子，它们可以控制捕获能量的流动，并可用于各种应用。为了捕获这些能量，这些转换器是必不可少的。过去，所有这些转换都是由可控硅整流器 (SCR) 管理的。MOSFET 和 IGBT 等现代开关现在可以在很宽的频率范围内工作 [1]。双向 DC-DC 转换器是不间断电源 (UPS)、燃料电池汽车和插电式混合动力汽车 (PHEV) 电源转换系统的重要组成部分。通过将低压电池转换为高压电源来为家用设备充电时，必须使用 DC-DC 转换器。双向 DC-DC 转换器有两种类型：隔离式和非隔离式 [2]。单相非控制整流器广泛应用于许多电力电子转换中。它们通常用作非调节直流电压的中间源，随后进行调节以产生调节直流或交流输出。它们通常被证明是强大而高效的功率级。然而，它们确实有许多缺点。主要问题是它们无法调节输出直流电压和电流幅度，而输入交流电压和负载参数保持不变。它们可以
高质量的光电离探测器灯（PID）
光电子化是吸收高光电离的术语是气体或蒸气分子吸收高能光子的术语，该术语通过气体或蒸气分子具有能量光子，该分子具有电离电位较低或近似于光子离子化电位或近似光子能量的电离电位。这导致源提供的能量电离。这导致该分子的电离。如果在该分子的区域应用了电场。如果将电场应用于离子化的分子物种区域，则产生的电流是离子化的分子物种，那么产生的电流与分子在样品环境中成比例的浓度成正比成比例。这为样本环境提供了一种简单的方法；这提供了一种简单的方法，用于定量分析比源/灯的光子能量低的光子磅，对各种气态或蒸气量的各种气态或蒸气分析的电离潜力低。该技术是源/灯的非破坏性能量。该技术是非破坏性的，因此可以与其他检测器一起使用，以便与其他检测器一起使用以扩展分析。扩展分析。PID灯。对于手持式探测器，RF版本为较小尺寸和低功率驱动电路的需求提供了解决方案。在一般DC操作中是固定安装仪器（例如气相色谱仪）的首选选项，其中需要连续监测，并且可以支持高压电源。Excelitas在RF和DC版本中都为标准设计制造了广泛的PID灯。客户也可以从我们的设计专业知识中受益，因为Excelitas技术团队可以与OEM合作设计和制造产品，以达到其特定的维度和性能要求。
人工智能在电气工程中的应用概述报告
*电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU aniladyasa@gmail.com U31T ** 电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU kailashchandrasenapati@gmail.com U31T *** 电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU sonalitripathy95@gmail.com U31T 摘要：本文首先认识到心智和认知之间的区别，并假设认知是心智的一个方面，提出了一个可分离性假设作为工作假设，该假设假定认知架构可以从更通用的认知架构中分解出来。思维，从而避免了对“强人工智能”假设提出的许多哲学异议。因此，寻找一个能够解释所有有趣认知现象的架构层次可能是徒劳的。计算机辅助工程已应用于当前的电气工程，主要涵盖电力系统和电机与驱动器领域，并用于展示人工智能在这些领域的应用潜力。与计算机模型不同，有几个相互作用的层次，这种相互作用使得即使是相对简单的认知现象，用一个层次来解释也是相当不完整的。由于人工智能技术具有永久和一致的能力，以及便于记录和复制的能力，因此可以在高压电源和其他电气工程领域的新技术开发中赋予这一特性。关键词：人工智能（AI）、神经网络、可分离性假设
优化储能系统配置...
随着风电、光伏等可再生能源的大规模接入，在增加间歇性可再生能源利用的同时，还需要维持电力系统电压的稳定性。储能技术的快速发展使得部署储能系统 (ESS) 来支持电压调节成为可能。本文开发了一种 ESS 优化方法来估算支持配电网电压调节的分布式 ESS 的最佳容量和位置。首先对集成了 PV 和 ESS 的网络电气元件进行建模，以模拟网络的电压曲线。然后采用改进的多目标粒子群优化 (PSO) 算法来最小化整个网络和时间范围内总节点电压与标称水平的偏差与反映相关投资的 ESS 能量容量的加权和。改进的 PSO 算法根据每个粒子与种群中已知最佳粒子的距离自适应地调整与每个粒子相关的惯性权重，并引入小距离的交叉变异操作以避免陷入局部最优解。然后采用动态密集距离排列更新非劣解集并指向潜在的全局最优解，以保持最优Pareto解集的规模和均匀性。为减轻决策者偏好的影响，采用基于信息熵的与理想解相似度排序技术从Pareto解集中选择最优的ESS接入方案和容量组合。基于附加高压电源进口的IEEE 24节点系统对所提出的ESS优化方法进行了测试。模拟了没有ESS以及随机或优化ESS放置的网络电压曲线，以说明优化的ESS在正常运行下进行电压调节和在高压输电故障期间支持应急电源的有效性。
伽马射线闪烁光谱
伽玛射线对象：了解伽玛射线与物质的各种相互作用。使用已知能量的伽马射线校准伽马射线闪烁光谱仪，并使用它来测量“未知”伽马射线的能量。使用正电子歼灭辐射来确定电子的质量并观察相关的伽马射线。读数：实验室手册（请参阅补充阅读）“核科学实验” AN34，EG＆G ORTEC提供了有关许多本科核试验的背景和技术的精彩动手讨论。所描述的设备类似于实验室中可用的设备。在本文末尾给出了其他读数。设备：NAI：具有集成前置放大器（2），高压电源，堪培拉型号2000电源的TL闪烁体和光电倍增管检测器，NIM BIN，NIM BIN，NIM BIN，CANBERRA 2015A放大器/单通道分析仪模块（2） （PCA-II）CompuAdd 286个人计算机，Analyzer软件，监视器的董事会。背景：在本实验中，您将通过检测腐烂产生的伽马射线来研究核的放射性衰变。γ射线检测是一个多步骤过程：伽马射线进入NAI：TL闪烁体晶体，在其中产生了快速移动的自由电子，进而通过在晶体中行驶时在路径中激发离子而失去能量。这种激发能以各种方式释放出来，其中一种是可见光的发射（荧光）。因此，进入闪烁体的单个高能伽马射线会产生低能光子的闪光。这些光子针对光电倍增管的光敏表面，它们通过光电效应弹出电子。电子被收集在光电培养基中并放大以产生电流脉冲，该脉冲转换为电压脉冲，其高度与光电子的数量成正比，因此与到达管的光子数量成正比，这又与快速电子的初始能量成正比。当放射性源位于闪烁体附近时，光电层流会产生一系列脉冲，每个脉冲对应于单个核的衰变。每个脉冲的幅度与伽马射线释放的电子能量有关。使用单通道分析仪研究这些脉冲。单个通道分析仪（SCA）计数电压脉冲的数量