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使用机器学习进行可持续能源管理
技术，塔什干，乌兹别克斯坦摘要全球能源部门正面临越来越多的困难，包括对效率的要求不断提高、供需模式的变化以及缺乏最佳管理分析。利用机器学习 (ML) 处理能源部门的数据可以逐步解决这些问题。ML 算法能够分析设备数据、构建预测模型并解决与可持续性相关的问题。在智慧城市中，机器学习算法的集成可以自动响应电价波动，从而促进对能源消耗的有效控制。采用机器学习的系统可以帮助能源供应商适应变化的可再生能源供应。世界范围内，人们越来越重视低排放能源，从而导致太阳能光伏、风电场和海洋能源系统的装机容量增加。因此，人工智能和机器学习将在有效管理能源部门的挑战中发挥至关重要的作用。微电网的实施带来了重大挑战，需要模型预测控制 (MPC) 等先进的控制技术。本文重点介绍如何将 MPC 用于微电网的能源管理，旨在提供 MPC 方法在可持续能源管理方面的发展的最新概述。 关键词：机器学习、预测模型、可持续管理 1. 简介 在过去的几十年里，世界能源部门面临着越来越大的挑战，例如需求和效率的增加、供需模式的变化以及缺乏最佳管理分析。在发展中国家，这一挑战更加严峻。Debnath KB (2018) 声称，大量温室气体对全球变暖起着至关重要的作用，因为燃烧煤炭、石油和天然气会产生有害的温室效应，从而导致全球变暖和气候变化。为了应对这种气候变化，有必要减少产生的温室气体，如化石燃料产生的二氧化碳排放，并使用替代可再生能源 (RES)，如太阳能光伏 (PV) 板、风力涡轮机和水坝，以极低的运营成本和绿色能源环境发电。实施绿色能源的城市需要智能电网来整合能源，以获得不间断的电力供应，并通过数据驱动的控制系统优化资源管理。另一方面，由于太阳能和风能发电取决于阳光和风速，可再生能源发电可能会出现短缺或过剩。因此，为了持续向负载供电并避免电压和频率波动，本地现场微电网被集成到主电网（称为宏电网）中。当可再生能源发电量减少时，宏电网将提供
电动汽车可以帮助可再生过渡吗？现场实验的证据激励中午收费
过渡到脱碳的能源系统是21世纪的决定性挑战之一。要避免灾难性的气候变化，到2050年，全球温室气体排放必须达到零（Masson-Delmotte等人。，2019年）。净零排放的路径始于发电和电气端的脱碳和加热等电气。但是，可变可再生能源的兴起，例如风能和太阳能光伏以及新电动载荷（例如电动汽车（EV））对电力系统提出了挑战。风能和太阳能输出在几分钟，小时和天数中有所不同，而新的电动汽车（例如电动汽车）可以大大增加电力需求（Bunsen等人。，2018年）。这些变化将要求电力系统变得更加灵活，例如，通过转移电力需求以匹配可再生能源的可用性并增加储能。evs可以通过充当“车轮上的电池”来提供关键的灵活性来源 - 当可再生能源输出量高并在可再生输出较低时退回时充电。但是，电动汽车在该角色中发挥的作用的程度至关重要，这取决于何时充电以及电动汽车所有者以备用电池容量出售能源的意愿。响应价格激励措施的单个电动汽车所有者的充电决定最终将塑造系统级的灵活性EV可以提供。了解是否以及多少电动汽车所有者会因响应价格激励措施而改变其充电是将电动汽车集成到高质量可再生能源系统中的关键（Szinai等人，2020）。在本文中，我们提供了有关电动汽车所有者如何响应价格激励措施的新颖证据，以将其充电转移到支持太阳能发电的高分子网络的时间。我们的研究利用了高分辨率，分钟的远程信息处理数据跟踪所有驾驶，充电和车辆位置，以提供对电动汽车所有者行为的精细且具有较高的预期视图。这个丰富的数据集使我们可以检查充电，驾驶和电池管理的时间和位置。对于为研究招募的390个澳大利亚特斯拉所有者的样本，我们首先比较了有和没有屋顶太阳能的人的充电时间和位置。在我们的环境中，屋顶太阳能所有者面临着电池板时在家中充电的强大经济激励措施。我们发现充电行为有实质性差异。对于屋顶太阳能所有者，一天中期的费用份额高76％，高峰需求时间的份额低33％，在家中发生的费用份额高14％。然后，我们随机分配一半的车辆所有者样本，以获得激励措施，以避免在最常见的压力时高峰需求时间内充电。进一步，
投资组合管理的量子算法
量子计算是利用叠加和纠缠等量子现象来解决传统计算机无法解决的问题的过程。这些特性使量子计算机能够并行处理相对于量子比特数呈指数级增长的状态，而量子比特数是传统计算的主要限制。随着最近在构建更强大的量子计算机方面的成功创新，研究界已开始探索当可操作的纠错量子计算机成为现实时将会发生颠覆的不同领域。最近的一个研究领域是量子金融，旨在成为量子计算和金融之间的桥梁。重点在于了解该领域的哪些问题将受到量子计算机的影响。这些问题可能是可以更有效地解决的问题，也可能是由于传统计算机的限制而从未解决的问题。金融是世界上最大的行业之一，从我们的储蓄和投资到我们赖以生存的公司，它以多种方式影响着每一位公民。投资组合管理是金融的一个子领域，旨在为每个投资者找到最佳投资组合。人们已经做出了一些贡献来了解使用量子计算进行投资组合管理的未来，主要是使用量子退火，这是一类受限的量子计算机，目的是在组合优化问题中找到全局最小值。然而，基于门的量子计算机将允许更广泛的可能性，这些可能性仍未得到充分探索。有必要对使用基于门的量子计算机的量子金融进行更多的研究，以了解未来的可能性。在这项工作中，我们解决了投资组合管理问题，即在基于门的量子计算机模拟器上找到针对给定风险状况最小化风险和最大化回报的最佳投资组合。选择的量子算法是 QAOA 及其新版本 QAOA+。QAOA 是基本版本，它已经可用并且包含大量涉及它的文献。QAOA+ 是最近提出的版本，它仍然只有少量相关文献。为了了解如何以及何时将 QAOA 和 QAOA+ 用于投资组合管理，我们对该主题的两种算法进行了深入比较。我们使用 IBM 的量子平台 Qiskit 实现了我们的解决方案，并使用完美的量子模拟器来测试算法。我们分析了从 15 种资产中选择投资组合的可能情况，以了解结果的质量，我们发现实施的 QAOA+ 比 QAOA 产生了更好的解决方案。最后，收集了几个指标来比较这两种算法，例如执行时间、电路深度、门数、量子比特数和经典循环迭代次数。尽管 Qiskit 并未提供实现最高效版本所需的所有电路资源，但我们得出结论，我们的实现在大多数评估指标中仍然比 QAOA 取得了更好的性能。论文中还指出了未来研究的进一步工作可能性。
RF应力对100 nm x- ...
gan lna B. Pinault A，B，J.G。Tartarin a,b , D. Saugnon a , , R. Leblanc c a Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS-CNRS), Toulouse, France b Paul Sabatier University, University of Toulouse, Toulouse, France c OMMIC, Limeil-Brévannes, France Abstract In this article, we study the robustness of 3 versions of a single stage LNA configured根据对电磁干扰信号的探测率或鲁棒性的不同模式。将10 GHz处的RF步长的连续序列应用于研究的3个LNA中的每个序列。这些强大的MMIC LNA是使用OMMIC技术的D01GH GAN工艺设计的，从名义低噪声模式转换为高线性模式。此DC偏置开关允许将功率输入1DB压缩点增加8 dB。本研究的重点是这些LNA（敏捷的LNA #A）在标称低噪声模式（具有较低IP 1DB）或标称高性线模式（以退化的噪声图NF 50的价格）下进行操作时的鲁棒性。使用较大尺寸的设备（可鲁棒的LNA #R）将此原始的LNA #A与强大的常规设计进行了比较。踩压在10 GHz的过程中，这是这些LNA的中心频带。所有操作模式均显示出表现出相当可重现的阶跃应力图，尽管可以在低噪声和高线性操作条件之间区分热或非线性效应，并且与强大的设计LNA #R相比。引言由于其内在特性，GAN LNA提供了有趣的解决方案，用于需要高探测性和鲁棒性来攻击的应用。我们证明了用于实现自然电子保护的常规LNA电路设计策略的替代方法的相关性，而没有放置LNA #A或LNA #R之前放置的限制器，或者无需关闭DC偏见：此保护选项受益于将LNA保持在操作中的lna，即在事件输入信号增加的情况下，即使在Electial defraded Inflad decrademention中，在运行率发现的情况下，n. RF步长应力。它允许对接收器进行新的定义，因为它们还可以集成RF滤波器，并且可以承受比GAAS对应物更高的温度。因此，它们是雷达和电信应用的出色候选人。系统能够承受高水平RF功率的能力通过其在最终攻击中保持运行的能力来评估，也可以在压力周期后返回名义操作模式。为了充分利用氮化岩的特性，我们设计了一个能够在两个不同静止点上自我配置的LNA，从而可以将低噪声图（NF 50）和高1DB压缩点组合在设备输入（IP 1DB）。然后，图1所示的相同LNA #A能够在标称低噪声模式下运行（NF 50 = 0.95 db / ip 1db = 4 dbm），并在强烈的线性模式下< / div>
HY25结果
经常询问的问题问：为什么Origin计划在Eraring Power Station建造电池？Origin在定位我们的发电投资组合以支持澳大利亚向可再生能源的过渡方面发挥着重要作用。在Eraring上进行的大型电池将有助于起源更好地支持可再生能源并为客户提供可靠的供应。该站点与发射基础设施，负载中心的现有链接以及原产地拥有的适当区域土地的可用性也使Erararing成为大型电池的理想位置。在Eraring上进行的大型电池还将在支持Origin的有序过渡中从燃煤发电和新南威尔士州电力基础设施路线图的目标中发挥作用，这将使新南威尔士州的可再生能源供应大幅提高。问：电池如何支持向可再生能量和脱碳的过渡？可再生能源（例如来自太阳能和风能）需要“升高”能力，在需求较高时或可再生能源供应量低时，可以为电网提供额外的电力。电池是“升高”能力的一个例子，可以将能量从可再生供应的丰富时期转移到可再生供应量低的时期。该项目还将能够提供频率控制辅助服务（FCAS），系统重新启动辅助服务（SRAS），以及快速频率响应和合成惯性 - 当前正在考虑的国家电力市场（NEM）中的安全服务。此类服务有助于稳定电力系统，因为大发电机正在从系统中退休。Q.Q.什么是“正面”能力？“升高”能力或网格上升意味着要在一段时间内保持电源的输出，例如风和太阳能。容量是系统以全功率放电运行时产生的电量。问：电池将如何充电？电池电池通过现有的开关场连接到国家电网，并将被包括可再生能源在内的市场中的各种形式的发电机充电。目的是，当可再生资源（尤其是太阳能）大量（通常在一天中的中间）时，电池将从网格中充电。存储一段时间后，电池将在高峰时段释放该能量回到系统中，从而抵消了460MW的化石燃料发电。问：电池在哪里？ Eraring位于悉尼以北约120公里，在新南威尔士州纽卡斯尔以南40公里处。 电池项目区域约为25公顷，位于现有发电站西南部Eraring Power Station现场南部的原始土地上。 该位置靠近发电站的变速箱开关场，可定位以最大程度地减少视觉影响。 问：您期望什么时候完成工作，电池充分委托？ 我们预计该阶段的电池之一将在2025年底完成并委托。 问：组成该项目的组件是什么？ 电池储能系统（BESS）项目区域约为25公顷，位于EPS站点的南部。 Eraring Bess将包括：问：电池在哪里？Eraring位于悉尼以北约120公里，在新南威尔士州纽卡斯尔以南40公里处。电池项目区域约为25公顷，位于现有发电站西南部Eraring Power Station现场南部的原始土地上。该位置靠近发电站的变速箱开关场，可定位以最大程度地减少视觉影响。问：您期望什么时候完成工作，电池充分委托？我们预计该阶段的电池之一将在2025年底完成并委托。问：组成该项目的组件是什么？电池储能系统（BESS）项目区域约为25公顷，位于EPS站点的南部。Eraring Bess将包括：
关联玻色子量子场多模态的纠缠和光学非经典性
有几种方法可以质疑物理系统状态的具体量子力学特性。首先，人们可能会问它的相干性有多强。量子态相干叠加的存在是物质波干涉现象的起源，因此，这是一个典型的量子特征，对此提出了几种测量和证据（有关最近的综述，请参阅 [1]）。其次，当所研究的系统是二分或多分系统时，其组成部分的纠缠是另一个内在的量子特征。有大量文献探讨了各种测量方法来量化给定状态中包含的纠缠量 [2–14]。最后，对于玻色子量子场的模式，出现了第三种非经典性概念，通常称为光学非经典性。根据格劳伯的观点，光场的相干态（及其混合态）被视为“经典”，因为它们具有正的格劳伯-苏达山 P 函数 [15]。从那时起，多年来人们开发了多种光学非经典性测量方法，以测量与光学经典状态的偏离 [15–41]。光场量子态的这三种不同的、典型的量子属性被认为可作为量子信息或计量学的资源 [38, 39, 42–44]。那么自然而然地就会出现一个问题：这些属性之间有着什么样的定量关系。例如，在 [45] 中，给出了使用非相干操作从具有给定相干度的状态中可以产生多少纠缠的界限：这将相干性与纠缠联系起来。在 [46] 中，状态的相干性和光学非经典性被证明是相互关联的：远对角线密度矩阵元素 ρ ( x, x ′ ) 或 ρ ( p, p ′ ) 的显著值（称为“相干性”）是状态的光学非经典性的见证。我们的目的是建立多模玻色子场的光学非经典性和二分纠缠之间的关系。直观地看，由于所有光学经典态都是可分离的，因此强纠缠态应该是强光学非经典态。相反，仅具有弱光学非经典性的状态不可能高度纠缠。为了使这些陈述精确且定量，我们需要测量纠缠度和光学非经典性。作为评估二分纠缠的自然指标，我们使用形成纠缠 (EoF) [4]。关于光学非经典性，我们使用最近引入的单调性 [38, 39]，我们将其称为总噪声单调性 ( M TN )。它是通过将纯态上定义的所谓总噪声∆x2+∆p2扩展到混合态（通过凸屋顶结构，参见(1)）得到的，对于该值来说，它是光学非经典性的一个完善的量度[38–41]。我们的第一个主要结果（定理 1 和 1'）在于，对于 n = n A + n B 模式的二分系统的任意状态 ρ，EoF(ρ) 关于 M TN (ρ) 的函数有一个上限。特别地，当 n A = n B = n/ 2 时，这个上限意味着包含 m 个纠缠比特的状态必须具有光学非经典性（通过 M TN 测量），并且该光学非经典性随 m 呈指数增长。作为应用，我们表明，当可分离纯态撞击平衡光束分束器时可以产生的最大纠缠度由该状态的光学非经典性的对数所限制，通过 M TN 测量。换句话说，虽然众所周知分束器可以产生纠缠 [28, 47, 48]，但纠缠量受到本态光学非经典性程度的严重限制。定理 1 和 1' 中的界限可以很容易地计算出纯态的界限，因为 EoF 与还原态的冯·诺依曼熵相重合，而 M TN 与总噪声相重合。然而，对于混合态，界限与两个通常难以评估的量有关。我们的第二个主要结果（定理 2）解决了这个问题
智能神经接口和传感系统
3瓦济港科学技术大学，武汉，中国的癫痫发作检测处理器已提议使用机器学习来检测患者的癫痫发作，以提高或刺激目的[1-4]。现有设计可以实现高精度，当可用于培训的大量癫痫发作数据。然而，与收集非赛式数据的收集不同，癫痫发作数据的收集要求患者需要进行时间耗时且昂贵的住院治疗，这在实践中很难。为了解决这个问题，[5]提出了一个零射击癫痫发作检测处理器，在没有患者进行重新训练的情况下达到了相对较高的精度（此处的零照片意味着零癫痫发作数据[5]）。取而代之的是，只需要从患者的2分钟的非Seizure数据来校准用在公共癫痫发作数据集中预先训练的神经网络（NN）提取的聚类特征。尽管这解决了上述问题，但该设计的准确性（敏感性为90.3％＆特定的93.6％）仍然有限用于实际使用，并且能源消耗很大，用于可穿戴的EEG监测设备，例如其他使用NN的癫痫发作检测处理器，如图在这项工作中，我们提出了一个零射的癫痫发作检测处理器，不需要患者的癫痫发作数据以进行[5]中的癫痫发作，但准确性和能量效率更高。图33.1.1显示了所提出的癫痫发作检测处理器的整体体系结构。33.1.2。提取了四个手动特征，包括三个EEG光谱带功率和线长度。它具有两个主要特征：1）杂交驱动的自适应加工体系结构，其片上学习不需要患者的癫痫发作数据即可获得超低的能耗和高精度，以及2）一种基于学习的自适应渠道选择技术，以进一步降低能源消耗，同时保持高精度。It mainly consists of a multi-feature extraction engine (MFEE), a hybrid-feature-driven adaptive processing engine (HAPE), a reconfigurable on-chip learning engine (ROLE), a learning-based channel selection module (LCSM), a data buffer for storing the input data from multiple EEG channels, and a data interface for parameter loading including the NN instructions and weights.一些最新的癫痫发作检测处理器采用基于手动特征提取的分类，以较低的复杂性和更强大的患者性能，而其他人则使用基于端到端的NN基于NN的分类，以提高精确度，以较少的功能工程工作。在这项工作中，我们提出了基于片上学习和自适应处理的基于混合特征的癫痫发作检测处理，以利用两者的优势，如图NN特征提取由深度转换组成，并具有扩张的Cons和Pointwisce Conv。手动功能和NN功能首先通过两个完全连接（FC）层（即FC1_1和FC1_2）投影。33.1.2），然后融合为混合特征，以馈入FC2_2进行分类。对于基于片上学习的混合功能，不需要患者的癫痫发作数据。与[5]中一样，NN使用常用的公共数据集（CHB-MIT）进行预训练。对于片上学习，来自患者的1分钟的非Seizure数据和来自公共数据集的1分钟癫痫发作数据被混合为学习数据集。为了降低能量，仅重新训练了杂交分类层和投影层。图33.1.2显示了包含两个阶段的片上学习处理流。基于混合功能NN，我们提出了一个混合驱动的自适应处理体系结构。添加了另一个FC层（FC2_1）以对手动功能进行分类。最初，仅激活手动功能分类，而混合特征分类和NN特征提取被停用。如果Fc2_1的分类结果是非seizure，则分类终止。否则，NN特征提取和混合特征分类被激活以进行进一步的分类。这种显着的同时降低了能源消耗，同时保持高精度，因为与癫痫发作相比，非赛式事件通常是主要的。为了减少由于手动特征分类的分类误差而导致的准确性损失，在培训期间将实现偏差，以将输入分类为癫痫发作以进行进一步分类。图33.1.3用混合驱动的自适应处理流量显示了HAPE和MFEE的硬件体系结构。HAPE合并了16个用于NN计算的多精制MAC单位。在计算过程中，激活数据根据其值将激活数据动态分为4B或8B，对于4B数据，高4B乘法器被禁用以节能。MFEE将4个功能计算器通过16通道脑电图通过时间多路复用重复使用。在混合驱动的自适应处理控制器的控制下，NN计算是自适应的