36、食物垃圾制生物燃料与全向轮移动机器人控制器研究

食物垃圾制生物燃料与全向轮移动机器人控制器研究

食物垃圾制生物燃料研究

研究背景与技术选择

随着对生物燃料潜力的认识,相关研究不断推进。研究发现,PSA和水洗涤技术在印度处理食物垃圾制取生物燃料方面效果显著。2018年,印度政府在中央邦印多尔市建立了采用先进蒸汽变压吸附(VPSA)技术的工厂,该工厂通过收集当地酒店垃圾制取生物压缩天然气(bio - CNG)供当地公交车使用。2019年6月8 - 9日,研究人员参观该工厂并收集了2019年2月至4月三个月的垃圾摄入量和生物CNG填充量数据。

研究方法

  • 数据处理 :对收集的数据进行参数选择和相关性分析,采用定量研究方法。数据为一手、定量且描述性的数据,研究属于固定的实地研究,包含纵向研究和非概率抽样。基于垃圾相关数据,考虑有用垃圾的数量,并收集车辆CNG填充记录,将数据整理到Excel数据透视表中提取数据集。
  • 绘图分析 :绘制特定时期内垃圾拒收量和净垃圾量的图表,以及季节对净化沼气和温度变化影响的相关参数图表。

物料流程与工厂描述

  1. 垃圾收集与称重 :市政垃圾车每天从当地酒店收集垃圾并运至工厂,垃圾在能测量数吨重量的称重机上称重。
  2. 垃圾分拣与粉碎 :垃圾被倾倒在进料输送机附近的指定区域,工人手动分拣可生物降解和不可生物降解的垃圾。可生物降解垃圾被送至粉碎台,由5Hp电机将其粉碎成细颗粒,粉碎过程中使用消化器的循环水进行混合。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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