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World File Search System所提
增强 ESG 的零能耗建筑运营
摘要：太阳能发电系统，例如光伏 (PV) 系统，已成为零能耗建筑的必要特征，因为仅靠高效的建筑设计和建筑材料不足以满足建筑的能耗需求。然而，太阳能发电会受到天气条件波动的影响，而且这些波动比其他可再生能源更高。这一现象强调了通过天气预报预测太阳能发电的重要性。本文提出了一种基于自动机器学习 (AML) 的方法，用于根据太阳能发电和天气数据创建多个预测模型。然后，从这些模型中选择预测每日太阳能发电的最佳模型。本研究中使用的太阳能发电数据是从安装在零能耗建筑中的实际太阳能系统获得的，而天气数据是从韩国气象局提供的公开数据中获得的。此外，为了验证所提出方法的有效性，创建了一个具有高精度但难以应用于实际系统的理想数据模型和一个具有相对较低精度但适合应用于实际系统的比较模型。将性能与所提方法创建的模型进行了比较。根据验证过程，所提方法的预测准确率比比较模型高出 5-10%。
用于混合可再生能源发电机的多级多输入转换器
摘要：本文介绍了一种用于电网连接应用的三相多电平多输入功率转换器拓扑。它包含一个三相变压器，该变压器在初级侧以开端绕组配置运行。因此，初级绕组的一侧由三相 N 电平中性点钳位逆变器供电，另一侧由辅助两电平逆变器供电。所提方法的一个关键特点是 N 电平逆变器能够独立管理 N - 1 个输入电源，从而避免了在混合多源系统中需要额外的直流/直流功率转换器。此外，它还可以管理连接到两电平逆变器直流总线的储能系统。 N 级逆变器以低开关频率运行，可配备导通压降极低的绝缘栅双极晶体管 (IGBT) 器件，而辅助逆变器则根据传统的高频两级脉冲宽度调制 (PWM) 技术以低压运行，可配备导通电阻极低的金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 器件。模拟和实验结果证实了所提方法的有效性及其在电网电流谐波含量和整体效率方面的良好性能。
MindGomoku：基于贝叶斯深度学习的在线 P300 BCI 游戏
摘要：脑机接口（BCI）技术除了有助于开发残疾人辅助产品外，还可以成为全民娱乐的一种方式。然而，大多数BCI游戏由于控制性能差或容易引起疲劳而无法广泛推广。本文提出了一款P300脑机接口游戏（MindGomoku），探索一种在实际环境中利用脑电图（EEG）信号进行游戏的可行且自然的方式。这项研究的新颖之处在于在设计BCI游戏和范例时融合了游戏规则和BCI系统的特点。此外，引入了一种简化的贝叶斯卷积神经网络（SBCNN）算法，以在有限的训练样本上实现高精度。为了证明所提算法和系统控制的可靠性，选择了10名受试者参加两次在线控制实验。实验结果表明，所有受试者均成功完成游戏控制，平均准确率为90.7%，并且平均玩MindGomoku超过11分钟。这些发现充分证明了所提系统的稳定性和有效性。该BCI系统不仅为用户（特别是残疾人）提供了一种娱乐形式，还为游戏提供了更多可能性。
基于DenseNet的多模态脑肿瘤图像分割
脑肿瘤磁共振图像处理算法可以帮助医生对患者病情进行诊断和治疗，在临床医学中有着重要的应用意义。针对传统U-net网络中多模态脑肿瘤图像分割中类别不平衡以及特征融合导致有效信息特征丢失的问题，本文提出一种基于U-net与DenseNet结合的网络模型。将原网络上编码路径和解码路径的标准卷积块改进为dense块，增强特征的传递；采用二元交叉熵损失函数与Tversky系数组成的混合损失函数取代原来的单一交叉熵损失，抑制了不相关特征对分割精度的影响。与U-Net、U-Net++、PA-Net相比，本文算法的分割精度有明显提升，在WT、TC、ET的Dice系数指标上分别达到0.846、0.861、0.782。 PPV系数指标分别达到了0.849、0.883、0.786；与传统U-net网络相比，所提算法的Dice系数指标分别提高了0.8%、4.0%、1.4%，且在肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的PPV系数指标分别提高了3%、1.2%；所提算法在肿瘤核心区域分割性能最优，其Sensitivity指标达到了0.924，具有很好的研究意义和应用价值。
复杂模糊粗糙弗兰克聚集算子概念下的土木工程人工智能工具分类
近来，研究人员试图处理最多的信息，并使用那些不会丢失数据或信息丢失最少的技术和方法。模糊集和复杂模糊集等结构无法讨论上近似值和下近似值。此外，我们可以观察到模糊粗糙集无法讨论第二维，在这种情况下，可能会丢失数据。为了涵盖以前想法中的所有这些问题，笛卡尔形式的复杂模糊粗糙集概念是当今的需求，因为这种结构可以讨论第二维以及上近似值和下近似值。为此，在本文中，我们开发了笛卡尔形式的复杂模糊关系和复杂模糊粗糙集理论。此外，我们基于弗兰克 t 范数和 t 范数提出了复杂模糊粗糙数的基本定律。可以将整体输入转换为单个输出的基本工具称为聚合运算符 (AO)。因此，基于 AO 的特征，我们定义了复杂模糊粗糙 Frank 平均值和复杂模糊粗糙 Frank 几何 AO 的概念。利用已开发的理论来展示所提供方法的重要性和有效性是必要的。因此，基于已开发的概念，我们为此目的定义了一种算法以及一个说明性示例。我们利用引入的结构对土木工程 AI 工具进行分类。此外，对所提供方法的比较分析表明，与现有概念相比，引入的结构有所进步。
分布式能源资源规划与存储管理的多目标框架
使用储能系统 (ESS) 和分布式发电机 (DG) 来提高可靠性是当今受到研究人员广泛关注的解决方案之一。在本研究中，我们从多目标优化的角度利用多目标优化方法对配电网中的分布式发电机进行优化规划。目标是提高网络的可靠性，同时降低年成本和网络损耗。使用多目标正弦余弦算法的改进版本来确定 DG 的最佳大小、位置和类型以及 ESS 的最佳容量、位置和运行策略。对具有土耳其 DG 和负载数据的 IEEE 33 总线、69 总线和 141 总线测试系统的三个案例研究，以验证所提方法的有效性。将帕累托前沿解和最佳目标函数的分布与其他已知算法进行了比较。模拟结果表明，测试系统的平均未供应能量和年能量损失分别减少了高达 68% 和 64%。此外，根据三种不同的帕累托优化指标，所提方法的帕累托前沿呈现出更好的分布，并且优于 MOGWO、MOSMA、NSGA-II、MOPSO 和 MOEA-D 获得的帕累托前沿。最后，计算工作量结果显示，与 MOGWO、MOSMA、NSGA-II、MOPSO 和 MOEAD 相比，MOSCA 的收敛速度更快。
解决空间和时间中核心物体识别的神经机制；一种计算方法
各种研究都对物体识别（大脑的基本能力）的潜在机制进行了研究。然而，对识别速度和准确度之间的平衡的探索较少。大多数物体识别的计算模型都无法解释识别时间，因此只关注识别准确度，原因有两个：缺乏感官处理的时间表征机制，以及使用非生物分类器进行决策处理。在这里，我们提出了一个物体识别的分层时间模型，使用脉冲深度神经网络与生物学上合理的决策模型相结合，以解释识别时间和准确度。我们表明，所提模型的响应动力学可以类似于大脑的响应动力学。首先，在物体识别任务中，该模型可以模拟人类和猴子的识别时间和准确度。其次，该模型可以复制文献中观察到的不同速度-准确度权衡机制。更重要的是，我们证明了所提模型中不同抽象级别（上级、中级和下级）的时间表征与先前研究中观察到的大脑表征动态相匹配。我们得出结论，由分层前馈脉冲结构产生的脉冲的积累可以很好地解释决策的动态，也可以解释不同抽象级别的表示动态。关键词：时间对象识别、速度-准确度权衡、深度脉冲卷积神经网络、积累到边界模型、动态表示相异矩阵
penangstem-talent-blueprint-final_web_compressed.pdf
槟城茎人才蓝图：劳动力发展的路线图是槟城政府及其行业领导者之间各种利益相关者之间的合作努力的高潮。州政府委托槟城研究所提出了这一蓝图，槟城研究所的社会经济学和统计计划负责人Ong Wooi Leng女士与槟城STEM Talent Blueprint工作组紧密合作。工作组包括槟城茎董事会的受人尊敬的成员：
已发布版本的引用（APA）：Alilou，M.，Gharehpetian，GB，Ahmadiahangar，R.，Rosin，A.，＆Anvari-Moghaddam，A.（2022）。日前计划
摘要：智能家居中电力和信息的双向通信有利于对具有充电和放电能力的设备（如电动汽车和电力存储系统）进行优化管理。这些设备的调度可以考虑家用可再生能源装置、家庭能源消耗、电网电价和其他预定参数，以提高其效率以及智能家居的技术和经济指标。本文研究了一种基于决策向量和层次分析法的新型框架，以找到这些设备的最佳运行时间表，从而实现智能家居的日前性能。电动汽车和电力存储系统的初始数据是随机建模的。这项工作的目的是通过电动汽车和电力存储系统的优化运行来最大限度地降低智能家居的电力成本和峰值需求。首先，根据市场价格、家用光伏板的发电功率和智能家居的电力需求，引入这些设备充电和放电的不同决策向量。其次，利用层次分析法实现各类决策准则的优先级别，并计算最终决策向量。最后，考虑电动汽车与储能设备的运行约束以及充放电优先级约束，基于最终决策向量选择电动汽车与储能系统的运行计划。将所提方法应用于考虑不同决策准则优先级别的样本智能家居。数值结果表明，虽然电力需求排序较高的决策准则组合对智能家居的技术经济指标改善效果最好，分别约为12%和26%，但所提方法在所有场景下均具有合适的性能，可用于选择电动汽车与储能系统的最优运行计划。
效水/溴化锂吸收式制冷机
摘要 本研究旨在全面调查由地热能驱动的单效水/溴化锂吸收式制冷机的性能。由于吸收循环被视为低品位能量循环，这种用低品位能量排出单闪蒸地热发电厂流体的创新想法将是一种高效、经济且有前途的技术。为了检验这种方法的可行性，考虑评估位于阿联酋沙迦的一栋住宅建筑的 39 kW 制冷能力，该能力是使用 MATLAB 软件计算的。根据获得的冷却负荷，对所需的水/溴化锂单效吸收式制冷机进行建模并进行讨论。使用工程方程求解器软件 (EES) 对所提模型在不同条件下的详细性能分析。根据获得的结果，所提系统设计的主要因素是热交换器的尺寸和输入热源温度。结果以图表形式呈现，表明地热流体温度和质量流量以及溶液热交换器效率对制冷机热性能的影响。此外，还给出了吸收式制冷机各部件尺寸对满足空间供暖的冷负荷的影响。当发电厂的生产井温度为 250 ℃ 、分离器压力为 0.24 MPa 、冷凝器压力为 7.5 kPa 时，单闪蒸地热发电厂的热效率约为 13%。结果表明，当地热流体温度为 120 ℃ 时，溶液热交换器效率为 0.9 时，性能系数 (COP) 达到约 0.87 。