XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化模型
含风电微电网的经济调度优化……
摘要：微电网经济功率优化调度是新型电力系统优化的重要组成部分，对降低能源消耗和环境污染具有重要意义，微电网不仅要满足基本供电需求，还要提高经济效益。本文考虑发电成本、放电成本、购电成本、售电收入、电池充放电功率约束、充放电时间约束，提出了多场景下风光储微电网联合优化模型，并给出了相应的基于粒子群优化的模型求解算法。此外，以白洋淀地区王家寨项目为例，验证了所提模型和算法的有效性。对多场景下的风光储微电网联合优化模型进行了探讨和研究，并给出了多场景下的最优经济功率调度方案。我们的研究表明：（1）蓄电池可以起到削峰填谷的作用，可以使微电网更具经济性；（2）当购电价低于可再生能源发电成本时，如果允许风电、光伏弃风，微电网将产生更高的经济效益；（3）限制微电网与主网之间的交换功率，会对微电网的经济性产生负面影响。
数据驱动的数字焊接预测性维护方法...
摘要 数字焊接机（DWM）是一种先进的材料成型工具。DWM 的寿命和健康状况与其安全性和可靠性密切相关。针对 DWM 寿命预测准确率不高的问题，提出了一种基于免疫算法（IA）和带注意机制的长短期记忆网络（LSTM）的模型。首先，评估并筛选 DWM 寿命的退化特征指标。然后，利用线性回归构建健康指数，定量反映 DWM 的寿命状态。使用优化模型预测剩余寿命，并使用 5 个指标与各种模型进行比较。最后，基于产品检验和生产调度对 DWM 进行预测性维护。得到目标函数的最优解，计算出数字焊机的最佳预测维护方法。在寿命预测过程中，优化模型与传统LSTM模型相比，均方根误差降低了20%，均方误差降低了35.8%。平均绝对误差降低了14.2%，平均绝对百分比误差更接近于0，判定系数提高了23%。结合实际的产线安排，可以在最合适的时间对DWM进行维护，以最大限度地降低维护成本。
在指数跟踪策略中生成 Alpha
我们可以看到，使用 Boosted.ai 信号作为筛选标准的三个回测（bt_Aggregated Signals Strategy、bt_Positive Signals Strategy 和 bt_Best 100 Signals Strategy）表现优于基准，即使没有设置目标回报约束。这些初步结果表明，Boosted.ai 信号集提供了有关投资组合资产未来表现的宝贵信息，并且我们成功地将这些信息整合到 Raise Partner 优化模型中。
采用 Open RAN 实现集成接入和回程的联合路由和能源优化
摘要 — 能源消耗占移动网络运营商运营费用的主要部分。随着 5G 及更高版本的密集化，能源优化已成为一个至关重要的问题。虽然文献中广泛研究了能源优化，但对于综合接入和回程 (IAB) 的节能技术的见解和算法有限，IAB 是一种自回程架构，可简化密集蜂窝网络的部署，减少光纤接入的数量。本文提出了一种用于 IAB 网络中动态联合路由和能源优化的新型优化模型。我们利用开放无线接入网络 (O-RAN) 架构引入的闭环控制框架来最小化活动 IAB 节点的数量，同时保持每个用户设备 (UE) 的最小容量。所提出的方法将问题表示为二进制非线性程序，将其转换为等效的二进制线性程序并使用 Gurobi 求解器进行求解。该方法在基于意大利米兰市网络运营商收集的两个月流量的开放数据构建的场景中进行评估。结果表明，所提出的优化模型可将 RAN 能耗降低 47%，同时保证每个 UE 的最小容量。索引术语 — 能源优化、综合接入和回程、O-RAN、5G
KSallam@sharjah.ac.ae； karam.sallam84@gmail.com
(b) 研究补助金 • Radwan, I.、Goecke, R. 和 Sallam, K，首席研究员“用于提高摩托车驾驶员道路安全的高级驾驶辅助系统”CRC-P，2023 – 2025 年，1,263,707.30 澳元”。 • 能力系统中心内部，首席研究员，Sallam，Chakrabortty，Moustafa，Ryan，“安全系统的试点优化模型”，能力系统中心，新南威尔士大学堪培拉分校，澳大利亚，2019- 2020 年，20,000 澳元。 • 能力系统中心内部，首席研究员，Sallam，Chakrabortty，Moustafa，Ryan，“雾云计算的试点优化模型”，能力系统中心，新南威尔士大学堪培拉分校，澳大利亚，2019- 2020 年，17,000 澳元。 • 实验室建设补助金，Munasinghe、Ma、Elgendi、Rojas 和 Sallam“网络工程实验室设备”，堪培拉大学，澳大利亚，2022 年，170,000 澳元。 • 设备购买补助金，Ambi、Dharmendra、Ahmed、Ram、Hamed 和 Sallam“脑机接口传感器”，堪培拉大学，澳大利亚，2021 年，49,580 澳元。 • 设备购买补助金，Sallam、Elgendi 和 Ambi“NVIDA JetPack”，堪培拉大学，澳大利亚，2021 年，7,878.51 澳元。
加拿大净零排放建筑供热和天然气网络的未来
城市、地区、国家和全球范围内的战略决策。我们专注于全经济能源系统优化模型。我们参与开发了使用各种平台的交钥匙大型能源系统模型。全球许多知名公共和私人组织都曾寻求我们的专业知识，无论是发达国家还是发展中国家。此外，我们还使用我们的专有模型提供咨询服务，专注于分析复杂而长期的问题，例如能源安全、电气化、能源转型和气候变化缓解。
风电与储能系统容量优化配置...
随着风电大规模接入电力系统，系统频率稳定性问题凸显，电池储能系统以其快速响应能力被视为提高系统调频性能的关键解决方案。此外，风储联合调频系统建设已发展多年，其中风储系统的容量优化配置越来越受到重视。但现有的容量配置大多忽略了风电机组参与一次调频引起的二次频率跌落，值得进一步研究。本文从SFD角度研究风储联合调频系统的最优容量，基于风储联合调频模型，推导了考虑SFD的两级系统频率响应时域表达式。接下来考虑风储联合调频的技术经济特点，以两阶段最大频率偏差之和及储能成本最小为目标，建立储能容量配置优化模型。采用多目标群体算法（MSSA）对优化模型进行求解，得到风储联合调频参数设定值及最优储能容量。在MATLAB中验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，所提模型能有效改善系统调频效果，保证容量优化配置，具有较好的经济性。
在住宅能源系统中灵活资产的最佳操作
本文使用滚动地平线方法提出了一种优化模型和算法，以最佳控制灵活资产。这种方法基于每次迭代的预测范围的成本最小化。检查了一个电池储能系统，（bess），带有车辆到家（V2H）功能的电动汽车（EV）以及家用热水（DHW）。将优化模型应用于案例研究，并将资产与僵化的家庭负载和来自光伏系统（PV）的输入一起模拟。为了捕获灵活资产运营的长期价值，在实时价格（RTP），使用时间（TOU）和容量订阅（CS）定价方案中模拟了2021年的每个月。在这种方法下，与参考案例相比，发现BES的使用降低了2％的年度成本，并且可灵活的DHW每年降低2.55％。智能电动机的智能充电降低了5.7％，如果采用双向V2H充电，则为6.1％。与普通的智能充电相比，启用V2H的几个月可节省较低的成本。具有施加的费用/放电效率，为了使V2H有利可图。在所有资产都存在的情况下，每年降低成本为7.93％。尽管降低了电网关税成本，但似乎具有5 kWh/h负载限制的CS方案似乎限制了柔性资产的灵活性潜力，因为无论使用时间如何，都会惩罚较大的负载。
运营要务：明智投资以加强美国空军基地抵御中国和俄罗斯的攻击
注：在这种情况下，帕累托边界是一组投资组合，可为给定的投资水平提供最多的出动次数。 APO = 瞄准点优化； APT = 资产配置工具； CONOPS = 作战概念； GF-VAM = 地面部队脆弱性评估模型； Lean-START = 用于分析所需运输的精益战略工具； PRePO = 预置需求计划优化； TAB-ROM = 战区空军基地弹性优化模型；TAB-VAM = 战区空军基地脆弱性评估模型；WRM = 战争储备物资。
找到共享自主
摘要：共享的自动驾驶电动汽车（SAEV）电流和车辆到网格（V2G）策略都具有减少温室气体排放的巨大潜力。这些概念具有互补的价值，它们甚至更有前途。据我们所知，尚未对具有V2G可行性的SAEV进行充电基础架构进行研究。对于这种构建，挑战在于，移动性需求（主要用于SAEV）和能源（用于收费基础设施的任何安装）都对此问题产生了重大影响。必须考虑具有V2G操作的SAEV的最佳充电基础架构（CI）分配，必须考虑移动性要求和网格约束。在本文中，我们发现优化模型是解决CI分配问题的最常用方法。我们对文献中已经提出的V2G和SAEVS位置优化模型进行了单独的检查，用于使用该模型，并考虑了哪些约束（对于移动性和电网）。我们发现SAEV和V2G模型具有重叠的元素，但在各自的角度仍然脱节。SAEVS的CI分配主要考虑到移动性，但倾向于忽略网格限制或影响。另一方面，V2G的CI分配专注于分销网络和网格，忘记了移动性需求。要利用SAEV-V2G潜力，未来的研究应结合流动性和网格方面，以找到具有V2G可行性的SAEV的最佳CI位置。