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World File Search System凸侧
电力系统需求侧灵活性
摘要：近年来，气候变化和全球变暖等环境问题促使各国增加对可再生能源的投资。随着可再生能源渗透率的提高，电力系统的间歇性也随之增加。为了平衡电力波动，需求侧灵活性是一个可行的解决方案。本文回顾了住宅、工业、商业和农业等需求部门的灵活性潜力，以促进可再生能源融入电力系统。在住宅领域，家庭能源管理系统和热泵表现出巨大的灵活性潜力。前者可以释放家用设备（例如湿电器和照明系统）的灵活性。后者将供暖系统的联合热电灵活性整合到电网中。在工业领域，对水泥制造厂、金属冶炼和炼油厂等重工业进行了调查。本文讨论了能源密集型工厂如何为能源系统提供灵活性。在商业领域，超市冰箱、酒店/餐厅和电动汽车商业停车场被指出。大型电动汽车停车场可以被视为巨大的电力储存，不仅可以为上游网络提供灵活性，还可以为当地商业部门（例如购物商店）供电。在农业领域，灌溉泵、农场太阳能站点和变频驱动水泵被视为灵活需求。还调查了畜牧农场的灵活性潜力。
电力系统需求侧灵活性
摘要：近年来，气候变化和全球变暖等环境问题促使各国增加对可再生能源的投资。随着可再生能源渗透率的提高，电力系统的间歇性也随之增加。为了平衡电力波动，需求侧灵活性是一个可行的解决方案。本文回顾了住宅、工业、商业和农业等需求部门的灵活性潜力，以促进可再生能源融入电力系统。在住宅领域，家庭能源管理系统和热泵表现出巨大的灵活性潜力。前者可以释放家用设备（例如湿电器和照明系统）的灵活性。后者将供暖系统的联合热电灵活性整合到电网中。在工业领域，对水泥制造厂、金属冶炼和炼油厂等重工业进行了调查。本文讨论了能源密集型工厂如何为能源系统提供灵活性。在商业领域，超市冰箱、酒店/餐厅和电动汽车商业停车场被指出。大型电动汽车停车场可以被视为巨大的电力储存，不仅可以为上游网络提供灵活性，还可以为当地商业部门（例如购物商店）供电。在农业领域，灌溉泵、农场太阳能站点和变频驱动水泵被视为灵活需求。还调查了畜牧农场的灵活性潜力。
电力的需求侧管理...
图号and Title Page Figure 2.1: Consumer Pattern of FY (2017) 09 Figure 2.2: Consumer Pattern of FY (2018) 09 Figure 2.3: Consumer Pattern of FY (2019) 09 Figure 2.4: Industrial consumption comparison 11 Figure 2.5: Load curve random days (summer'2019) 12 Figure 2.6: Load curve random days (winter'2019) 13 Figure 3.1: Possible load curve after 10 % industrial load shifting 15 Figure 3.2：不同类型的电器的功率18图3.3：多年来孟加拉国的汽车人力车数19图3.4：孟加拉国的电池市场大小22
TSO 需求侧白皮书
我们认为，有必要关注如何满足电力系统需求，并设计出最能实现需求灵活性的机制，以满足这些需求。在设计任何能够实现需求灵活性以满足系统需求的新机制时，需要仔细考虑对具有类似运营和投资信号的其他机制的潜在影响。改善现有需求侧资源性能和开发新功能的方法可以有效地帮助满足电力系统需求，同时支持实现爱尔兰气候行动计划需求灵活性目标，并支持北爱尔兰智能系统和灵活性计划的制定和实施。这些好处将与现有批发市场安排中的需求侧响应相一致，通过鼓励增加兆瓦容量和可用性、响应持续时间以及每天可能的响应次数。
基于凸优化算法的电动汽车动力电池优化策略
摘要：随着电动汽车产业的发展，电动汽车为人们提供了更多的选择，但电动汽车的性能还有待提高，使得大部分消费者持观望态度，因此寻找一种能够有效提高电动汽车性能的方法具有重要意义。针对目前电动汽车的性能问题，提出一种凸优化算法对电动汽车的电机模型和动力电池参数进行优化，提高电动汽车的整体性能。对比了所提凸优化算法、双环DP优化算法、非线性优化算法的性能。结果表明：经凸优化算法优化后的电动汽车氢气消耗量为95.364 g，低于优化前DCDP优化算法的98.165 g和非线性优化算法的105.236 g，也明显优于优化前电动汽车的125.59 g。凸优化算法优化的计算时间为4.9 s，低于DCDP优化算法和非线性优化算法。上述结果表明凸优化算法具有更好的优化性能。使用凸优化算法对动力电池进行优化后，电动汽车的整体性能更高。因此，该方法可以有效改善目前电动汽车动力电池的性能，使新能源汽车迅速发展，改善我国日益严重的环境污染和能源危机。
用户级差分私有随机凸优化
我们在用户级别的隐私下研究了差异化私有随机凸优化（DP-SCO），每个用户可以持有多个数据项。用户级DP-SCO的现有工作要么需要超多项式运行时[Ghazi等，2023b]，要么要求用户数量在问题的维度上以额外的严格影响[Bassily and Sun，Sun，2023]在问题的维度上生长。我们为用户级DP-SCO开发了新的算法，这些算法在多项式时间内获得了凸面和强烈凸功能的最佳速率，并要求用户数量仅在维度上对数增长。我们的算法是第一个在多项式时间内获得非平滑函数的最佳速率。这些算法基于多通道DP-SGD，与集中数据的新型私人平均估计程序合并，该过程在估算梯度的平均值之前对较高的删除步骤进行了分类。
凸的混合量子处理器上非平衡稳态的优化
1新加坡国立大学量子技术中心，新加坡3科学驱动器2，新加坡117543 2量子量子信息和计算机科学和量子学院联合中心，NIST/马里兰州，马里兰州，马里兰州大学公园，20742，美国20742，美国3美国高性能计算研究所（IHPC）16-16 Connexis, Singapore 138632, Republic of Singapore 4 MajuLab, CNRS-UNS-NUS-NTU International Joint Research Unit, Singapore UMI 3654, Singapore 5 National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1 Nanyang Walk, Singapore 637616, Singapore 6 School of Electrical and Electronic Engineering Block S2.1, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798，新加坡7物理学系印度理工学院 - 孟买，孟买，孟买400076，印度8量子信息卓越中心，计算，科学和技术卓越中心，印度孟买孟买，孟买，印度400076
网络中学习增强的分散在线凸优化
本文研究了网络化多智能体系统中的学习增强分散式在线凸优化，这是一个尚未得到充分探索的具有挑战性的场景。我们首先考虑一种线性学习增强分散式在线算法（LADO-Lin），该算法以线性方式将机器学习（ML）策略与基线专家策略相结合。我们表明，虽然 LADO-Lin 可以利用 ML 预测的潜力来提高平均成本性能，但它不能保证最坏情况的性能。为了解决这个限制，我们提出了一种新颖的在线算法（LADO），该算法自适应地结合 ML 策略和专家策略来保护 ML 预测，从而实现强大的竞争力保证。我们还证明了 LADO 的平均成本界限，揭示了平均性能和最坏情况鲁棒性之间的权衡，并展示了通过明确考虑鲁棒性要求来训练 ML 策略的优势。最后，我们对分散式电池管理进行了实验。我们的结果突出了 ML 增强在提高 LADO 的平均性能以及保证的最坏情况性能方面的潜力。
认证凸量量通道优化问题的最佳性
自然表达为对所有测量值的实现线性函数的优化，并具有固定数量的结果。在量子克隆[BDE + 98，SIGA05]和量子货币的密切相关概念[AFG + 12]的研究中出现了其他例子，其中人们普遍有兴趣知道，最佳选择的量子通道可以如何将一个给定状态的单个副本转换为相同状态的多个副本，以相对于多个差异图的多个差异。可以在量子复杂性理论中找到另一个示例，其中两种量子量子交互式证明系统[JUW09]自然分析为优化问题，在该问题中，目标函数描述了给定的验证者接受的概率，并且在所有量子通道中，优化的范围都在所有尺寸的量子通道中描述了可能的操作范围。关于在所有测量值中定义的线性函数的优化，并通过HOLVO [HOL73B，HOL73A]和YUEN，KENNEDY，KENNEDY和LAX [YKL70，YKL70，YKL75，YKL75，YKL70，YKL70，YKL75]确定了固定数量的结果，以实现最佳状态的必要条件。这些条件在本文稍后在本文稍后明确描述，相对容易检查；实际上，通过使用半有限编程[JVF02，IP03，EMV03]，可以实际发现或近似最佳测量的问题，而有效解决的问题通常是一项更具计算机的任务。这些最佳条件可以很容易地扩展，以获得在所有量子通道的集合中定义的实现线性函数的最佳条件，从而将一个量子系统转换为另一个量子系统。我们证明了这些结果的概括，即凸出功能不一定是线性的凸出优化问题。更准确地说，我们考虑了形式的优化问题最小化f（φ）受φ∈C（x，y），（1），（1）