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电解器建模和实时控制以优化氢气生产
我们提出了一种方法，通过解决基于模型的最优控制问题，以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题，我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器，然后在实际系统上实施。每分钟，控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题，该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本，同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本，然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
基于高斯的定向粒子群优化
粒子群优化 (PSO) 是一种迭代搜索方法，它使用随机步长将一组候选解决方案围绕搜索空间移动到已知的最佳全局和局部解决方案。在实际应用中，PSO 通常可以加速优化，因为梯度不可用且函数评估成本高昂。然而，传统的 PSO 算法忽略了从单个粒子的观察中可以获得的目标函数的潜在知识。因此，我们借鉴了贝叶斯优化的概念，并引入了目标函数的随机代理模型。也就是说，我们根据目标函数的过去评估拟合高斯过程，预测其形状，然后根据它调整粒子运动。我们的计算实验表明，PSO 的基线实现（即 SPSO2011）表现优异。此外，与最先进的代理辅助进化算法相比，我们在几个流行的基准函数上实现了显着的性能改进。总体而言，我们发现我们的算法实现了探索性和利用行为的理想特性。
镍基高温合金增材制造激光重熔工艺模拟与优化
摘要：镍基高温合金具有优异的耐腐蚀和耐高温性能，在能源和航空航天工业中广受欢迎。镍合金的直接金属沉积 (DMD) 已达到技术成熟度，可用于多种应用，尤其是涡轮机械部件的修复。然而，DMD 工艺过程中的零件质量和缺陷形成问题仍然存在。激光重熔可以有效地预防和修复金属增材制造 (AM) 过程中的缺陷；然而，很少有研究关注这方面的数值建模和实验工艺参数优化。因此，本研究的目的是通过数值模拟和实验分析来研究确定重熔工艺参数的效果，以优化 DMD 零件修复的工业工艺链。热传导模型分析了 360 种不同的工艺条件，并将预测的熔体几何形状与流体流动模型和选定参考条件下的实验单轨观测值进行了比较。随后，将重熔工艺应用于演示修复案例。结果表明，模型可以很好地预测熔池形状，优化的重熔工艺提高了基体和 DMD 材料之间的结合质量。因此，DMD 部件制造和修复工艺可以从此处开发的重熔步骤中受益。
合成基因优化的计算工具
1. 易用性：咨询非技术学者，了解他们对每种工具的熟悉程度 2. 程序操作系统：多个操作系统上的程序分别在每个操作系统上进行测试。仅列出可运行的操作系统 3. 维护/更新：这些程序是否仍在更新也通过文档注明
优化和实现表面电极离子陷阱连接
摘要我们描述了表面电极离子陷阱连接的设计，这是大尺度离子陷阱阵列的关键元素。使用双目标优化方法设计电极，该方法保持了总伪电量曲率，同时最小化沿离子传输路径的轴向伪电势梯度。为了促进在多个陷阱区域中的平行操作的激光束输送，我们在此X结陷阱的每个臂上实现了集成的光学器件。提出了商业铸造制造的陷阱芯片的布局。这项工作建议在可扩展实现中改善离子陷阱连接性能的路线。与集成的光学解决方案一起，这有助于互连的二维阵列中的模块化陷阱离子量子计算。
电网级电池存储的技术经济优化……
可再生能源的日益整合使得电网平衡变得具有挑战性，因为它们具有间歇性。可再生能源可能会被削减，尤其是在生产超过需求或电网内出现输电和/或配电网络拥塞时。但是，如果使用电池存储，削减就变得没有必要，前提是电池存储具有足够的可用存储容量，可以在发电过剩时存储能量，并在高峰时段需求高时将其释放到电网。因此，电池存储的能量可以抵消昂贵且对环境有害的峰值电厂（例如开放式/联合循环燃气轮机）的供应。我们以英国为例，研究了利用大容量电池存储取代开放式和联合循环燃气轮机发电厂，利用风能削减能源的技术经济前景。我们开发了一种用于确定和优化锂离子型电池的技术经济模型。优化旨在确定存储在何种成本和规模下可以商业上适用于电网级能源应用。结果表明，在风电日均弃风率为 15% 且电池成本为 200 英镑/千瓦时的基本假设下，优化后的 1.25 GWh 电池每年可满足 285 GWh 的峰值需求，其对应的净现值为 2240 万英镑，内部收益率为 1.7%，回收期为 14 年。但是，要实现 8% 的内部收益率（投资的最低门槛收益率），电池成本必须低于 150 英镑/千瓦时。对弃风、放电深度、电池效率以及电池成本和收入等参数的敏感性分析表明，本研究考虑的所有技术经济参数都对电池储能用于电网的商业可行性有重大影响。关键词：电池储能系统 (BESS)、弃风、技术经济优化、开式/联合循环燃气轮机、电网级储能
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，并且优化
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素，该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型，特别是随机森林和决策树，来分析历史农业数据，预测最佳作物，并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型，它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践，并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估，该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具，确保长期可持续性和生产力的提高。
高山太阳能光伏装置的优化市场价值
太阳能光伏 (PV) 是全球增长最快的可再生资源。然而，其全部潜力可能会因与市场需求和相关生产概况的不匹配而受到阻碍。在本研究中，我们使用两个瑞士电力系统的软链接优化模型，探索了阿尔卑斯山地区创新光伏布局的案例研究。使用 Swissmod（一种电力调度和负荷流模型）和 OREES（一种采用进化策略优化光伏布局的电力系统模型），我们根据多年的天气数据、各种二氧化碳价格并考虑未来欧洲电力基础设施的发展，模拟了优化光伏布局的市场价格。与低海拔光伏布局策略相比，山地布局具有更高的市场价值和更少的所需面积。更高的市场价值是由更好地与需求保持一致所驱动的，特别是在需求最高的冬季。我们发现，优化的高山布局提供的面板容量收入（欧元/千瓦/年）平均比城市光伏装置的收入高 20%。此外，瑞士山区可容纳超过 1 GW 的发电容量，收益甚至更高（33%）。阿尔卑斯山的光伏装置具有更高的市场价值和更高的价值因素，可能成为非常有利可图的投资，从系统角度来看也很有价值。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。