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使用粒子群优化算法实现并网住宅太阳能发电系统的日前最优能源调度
摘要 本文提出了并网住宅光伏系统的日前优化能源调度技术，以符合电价并优化家庭运营效益。该解决方案被视为优化问题，目标是最大化家庭能源效益，优化变量是电力调度率，即出售给电网的光伏电力与供应负载后的额外光伏能源之比。之后，使用粒子群优化 (PSO) 解决公式化的非线性优化问题。使用位于尼泊尔拉利特布尔的典型并网太阳能供电系统（具有太阳能光伏系统和电池储能系统）进行验证分析。研究结果表明，建议的能源调度策略与启发式优化方法相结合，可成功实现多种能源的优化能源调度，从而在分时电价下实现财务效益最大化。
拟议的 B-cycle 2.0 最终方案设计
图 1. B 循环 2.0 核心支柱概述 ............................................................................................................................................. 2 图 2. 这些协议涵盖的 B 循环认证参与者 ............................................................................................................................. 2 图 3. B 循环管理原则 ............................................................................................................................................................. 3 图 4. B 循环 1.0 面临的挑战 ............................................................................................................................................. 4 图 5. B 循环 2.0 框架 ............................................................................................................................................................. 5 图 6. 按电池类型划分的可能收集率增长 ............................................................................................................................. 6 图 7. 动态管理生态系统 ............................................................................................................................................. 6 图 8. B 循环 2.0 方案设计 ............................................................................................................................................. 10 图 9. 分阶段方案扩展 ............................................................................................................................................. 11 图 10. 按场景划分的可能投资 ................................................................................................................................ 13 图11. 基于情景建模的可能回扣 ...................................................................................................................................... 14 图 12. 指示性生态调节加工回扣 ...................................................................................................................................... 15 图 13. 指示性加工回扣绩效层级 ...................................................................................................................................... 15 图 14. 指示性加工回扣绩效奖金 ...................................................................................................................................... 16 图 15. 指示性征收率 ...................................................................................................................................................... 17 图 16. 拟议的公式化方法 ...................................................................................................................................... 18 图 17. 年度审查流程 ................................................................................................................................................................................................... 19
定价电池储能系统在能源、储备和按绩效付费调节市场中的最佳参与
摘要 — 出于评估不同市场中电池储能服务的最佳分配及其对市场运营的影响的需要，本文提出了一个优化框架，以协调独立公用事业规模定价电池储能系统 (BESS) 在能源、旋转备用和基于性能的监管市场中的运行。整个问题被表述为一个双层优化过程，其中所有市场的结构都考虑到联合运行限制进行建模。研究了按绩效付费监管市场中定价者 BESS 的战略竞价行为。此外，还介绍了一种在优化中建模自动发电控制 (AGC) 信号的特定方法。虽然公式化的问题是非线性的，但它被转换为混合整数线性规划 (MILP) 以找到最优解。使用从真实市场数据创建的测试用例场景对所提出的框架进行评估。案例研究结果显示了 BESS 的定价行为对能源、备用和监管市场联合运营的影响。索引术语 — 电池储能系统 (BESS)、竞价策略、定价者、基于绩效的监管市场、双层优化、混合整数线性规划
反射性高斯脱落
新型视图合成由于基于越来越强大的NERF和3DGS方法而经历了重大进步。但是，反光对象的重新构造仍然具有挑战性，缺乏适当的解决方案来实现实时，高质量的渲染，同时适应反射。为了填补这一空白，我们引入了一个反光的高斯裂（ref-gaussian）框架，并具有两个组件：（i）基于物理的递延渲染，通过公式化的分裂近似来赋予像素级材料的渲染方程； （ii）首次意识到高斯跨度范式内的反射函数的高斯基间反射。为了增强几何形状建模，我们进一步引入了材料感知的诺尔传播和初始的人均阴影阶段，以及2d gaus-sian原始阶段。在标准数据集上进行的广泛实验表明，在定量指标，视觉质量和计算效率方面，参考文献超过了现有方法。此外，我们表明我们的方法是反射性场景和非反射场景的统一解决方案，超越了以前的替代方案，仅着眼于反思场景。另外，我们说明Ref-Gaussian支持更多的应用程序，例如重新设计和编辑。
电力系统中边际瓶颈识别...
为了量化对应于给定调度策略 p * 的电力系统能力，[2] 提出了可调度区域 (DPR) 的概念，该概念似乎既有效又鼓舞人心。另一方面，一个有趣的问题是哪个约束最有可能被违反。这个主题还没有得到广泛的研究，[3] 报告了开创性的工作，其提出通过将 p * 投影到 DPR 的每个边界来确定这个约束。到 p * 距离最近的边界将是最危险的瓶颈。然而，WPPE 的相关性是预测 WPG 的固有性质，却被忽略了。为了弥补这一空白，本文提出了一种在考虑 WPPE 相关性的情况下识别电力系统边际瓶颈的方法，从而对本研究课题进行有益的补充，并为电力系统运营商提供有用的信息。该方法基于用椭圆凸集表示风力发电区域 (WGR) 的公式化，该区域描述了实现的风力发电区域可能落入的空间。然后将识别过程公式化为三级最大-最大-最小问题。利用所提出的方法生成适当的初始点，可以通过基于迭代线性规划 (ITLP) 的算法来解决该问题。在两个测试系统上的仿真表明
2023 年州立法会议立法和行政...
• 对于 2024 财年，新墨西哥州高等教育机构正式要求增加 5% 的 I&G 资金、全额资助 10% 的薪酬增长以及全额资助 1% 的雇主对教育退休委员会 (ERB) 的缴款。法规要求 2024 财年的雇主缴款增加 1%。• 高等教育部建议按公式分配 5% 的“新”I&G 资金，但未就薪酬或 ERB 资金提出建议。• 执行委员会建议按公式分配 2% 的“新”I&G 资金，并增加 4% 的薪酬。执行委员会未就 ERB 资金提出建议。• LFC 建议按公式分配 1% 的“新”I&G 资金，部分资助 5% 的薪酬增长，比例为 I&G 工资的 80%，部分资助 1% 的雇主对 ERB 的缴款，比例为 I&G 成本的 85%。此外，LFC 建议对有针对性的教师薪酬增加（全州 600 万美元，HSC 100 万美元）和学生支持服务（全州 250 万美元）进行“非公式化”I&G 调整。以下 LFC I&G 总额包括 ERB、有针对性的教师薪酬和以下各校区的学生支持服务。• 如果低级公共课程在新墨西哥州公立学院和大学之间不能完全转学和接受，LFC 建议的拨款条款将允许减少机构的一般基金拨款，最高可达 3%。
脑启发人工智能中的规划
本文概述了规划作为一种认知功能的工程和神经科学模型。目的是呈现工程和神经科学中现有的规划模型，作为实现类脑人工智能规划功能的参考。根据调查结果，我们还将从挑战和架构的角度提出类脑人工智能下一步的研究和开发应该做的事情。 预计将来会根据本文提出具体的研究要求。 规划是通用智能的一项重要认知功能，因为它允许系统在未知情况下无需新学习即可（现场）解决问题。在一般智力的讨论中，计划被认为是流体智力的典型功能。 自人工智能诞生以来，工程界一直在研究规划，符号化问题也有解决方案。然而，目前解决非公式化现实问题仍然很困难。除了人类之外，苏格兰乌鸦等动物也以能够解决复杂的规划问题而闻名，其他动物也必须进行某种形式的规划才能在野外生存。在哺乳动物的大脑中，前额叶皮层已知参与计划。 下面，我们首先概述规划，介绍工程模型，然后展示神经科学模型调查的结果。最后，我们考虑创建规划大脑模型的策略。具体来说，问题和评估基准
改善未来低惯性电力的频率调节……
现代电力系统正在见证可再生可变发电 (VG) 源的渗透率空前增长。太阳能光伏和风能等转换器接口 VG 的使用率不断提高，同时取代了传统的同步发电机 (SG)，这给电网运营商在动态处理频率稳定性和调节方面带来了新的挑战。减少 SG 的数量，同时增加非同步、无惯性的转换器接口 VG，会降低电网的自然惯性，而这对于保持频率稳定性至关重要。为了解决惯性不足的问题，研究人员普遍建议对 VG 源或储能系统实施补充控制策略，以模拟自然惯性（虚拟惯性 (VI)）。或者，VG 源可以在其最大功率点以下运行（卸载模式），从而提供备用裕度，在电力电子设备的帮助下，如果发生意外情况，可以快速部署备用裕度，以提供快速频率响应。本文回顾了文献中提出的解决低惯性问题以提高频率稳定性的最新解决方案。此外，它还重点介绍了 VI 大小和位置优化问题的公式化以及解决优化问题所采用的技术。最后，确定了需要进一步研究的文献空白。
流行音乐的同质化：社交媒体的算法如何阻止创造力和创新
本文研究了社交媒体对流行音乐均质化的影响，认为Spotify，YouTube和Tiktok等平台有助于缩小该类型中的创造性可能性。通过分析算法，受众行为和行业实践的作用，该研究强调了社交媒体对病毒内容和大众呼吁的重视如何扼杀艺术多样性和创新。算法以广泛的主流吸引力将音乐优先考虑，从而创建了一个反馈循环，从而增强了流行趋势，同时将实验性或利基类型边缘化。观众的参与进一步推动了这种同质化，因为艺术家越来越多地量身定制其作品，以适应算法的偏好和观众的期望。行业实践，尤其是专注于生产“ Tiktok友好型”的习惯，通过赞成公式化的生产而不是创造性的冒险来加剧这一趋势。这项研究强调了这些动态对全球音乐文化的影响，在这种文化中，符合全球流行标准的压力威胁到侵蚀当地音乐传统。本文结束了结论，提倡保持艺术多样性的策略，包括替代性发行模型，对独立艺术家的支持以及开发促进更广泛的音乐表达方式的算法。
情景规划悖论
摘要 十多年来，未来研究学者在学术贡献的开端不断重复这样的观点：没有足够的理论来支持混乱的情景方法论。这种策略是公式化的，其净效应很奇怪，作者将其称为情景规划悖论。贡献新理论据称是为了解决理论的“惨淡”状态，而贡献新的类型学据称有助于给方法论混乱带来秩序。随着时间的推移，这种贡献策略就会失效。解决理论和方法论问题的努力最终会失败，而这首先促使人们重新陈述这一主张。事实上，该领域已经远离了其所谓的目标。理论的“惨淡”状态鼓励学者采用不一定与共同核心挂钩的理论，而这无助于未来研究中形成共同的基础理论视角。感知到的混乱让位于类型学，而随着类型的增加，它们会加剧它们本应解决的混乱。最终结果是理论仍然惨淡，方法仍然混乱，这并非任何人所期望的。该领域的这一方向是站不住脚的，也是站不住脚的；要么该领域接受这一说法作为真理陈述，而解决办法是大大增强经验主义，要么拒绝这一说法，并将该说法产生的赏金重新解释为理论和方法的丰富性，而不是隐含的匮乏