Comparison of Multi-Technology Routes and Construction of Virtual Simulation Environment for Energy Storage Power Station Using 3D Visualization Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper constructs a three-dimensional model of energy storage power station through threedimensional visualization technology, and builds a virtual simulation environment of energy storage power station by inputting realistic environmental parameters.Four different energy storage technology routes, namely lithium-electronic battery energy storage, lead-acid battery energy storage, pumping energy storage and air compression energy storage, are selected, and the energy storage performance of the four technology routes is explored in depth based on the constructed virtual environment.At the same time, the energy storage performance of four different technology routes in the virtual environment of the energy storage power station is compared using the energy storage capacity and energy storage efficiency as the measurement indexes, and the energy storage technology routes suitable for the environment of this paper are highlighted based on the comparison results.In the energy storage simulation, the net energy storage capacities of the four technology routes in the virtual environment of this paper are 728.99MW,724.18MW, 461.50MW and 393.45MW, respectively.Compared with the other three energy storage technology routes, the lead-acid battery energy storage capacity fluctuation is smaller, and the energy storage capacity is higher, with a higher degree of adaptability to the virtual simulation environment in this paper.At the same time, the average energy storage efficiency of lead-acid battery in four quarters is 99.71%, compared with the next highest efficiency of lithium-electronic battery energy storage efficiency increased by 14.29%, which further indicates that the lead-acid battery energy storage technology route in this paper builds the best performance of the virtual simulation environment of the energy storage power station.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle