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A Python-Based Data-Center Backup-Power Case for Sustainability-Oriented Engineering Education
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AI
DOI：10.3390/su18199823.png)
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摘要
En 中文
工程教育通过将系统假设、计算分析与工程判断在真实情境中相结合的计算案例获益。本研究记录了基于Python的工程教育案例设计，将数据中心备用电源中钒红ox液流电池（VRFB）与柴油发电机（DG）的比较重新构造成结构化计算活动。在逆向对齐原则指导下，该案例结合了容量配置和生命周期成本方程、参数敏感性分析，以及三种调度模式下的供-需功率比分析。在4小时基准测试中，VRFB配置在可靠性等级范围内降低了109万至184万美元的模型生命周期成本，而投资回收期在10.3至11.5年之间。在单独的调度模式演示中，恒功率运行时的供-需功率比为0.55–0.88，电气主导运行时为0.92–1.00，矩形电气主导运行时为0.92–1.07。该案例被设计为48学时本科工程课程中的8学时活动，使用提供的Python模板和固定参数集。通过记录可适应的设计框架、建议的实施条件和方法论边界，本研究可为其他能源、热管理、基础设施和过程系统背景下的可持续性导向工程教育案例开发提供参考。
Keyword:
engineering education for sustainable development
case-based learning
computational modeling
data-center backup power
life-cycle cost
techno-economic analysis
期刊
IF:
3.3
论文数:
10.7W
被引数:
28.4W
机构
暂无机构信息
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