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学习极快交流最佳功率流的最佳解决方案：预印本
摘要 - 在本文中，我们开发了一种机器学习，以优化电网的实时操作。尤其是，我们学到了可行的解决方案，这些解决方案具有可忽略不计的最佳差距的交流最佳功率流（OPF）问题。AC OPF问题旨在确定电网的最佳操作条件，以最大程度地减少功率损失和/或发电成本。由于解决了这个非概念问题的计算挑战，许多努力都集中在线性化或近似问题上解决AC OPF问题，以解决更快的时间范围内的AC OPF问题。但是，其中许多近似值可能是实际系统状态的相当差的表示，并且仍然需要解决优化问题，这对于大型网络来说可能很耗时。在这项工作中，我们学习了系统加载和最佳生成值之间的映射，使我们能够找到近乎最佳和可行的AC OPF解决方案。这使我们能够绕过传统的非convex AC OPF问题，从而导致网格运营商的计算负担显着减少。
通过智能存储实现极快的物料存取
DELTEC 还被货架的大容量所折服：仅 12 平方米（包括走道）就可存储超过 16,000 个组件卷轴。“在很小的占地面积上，我们可以存储比市场上任何其他系统更多的组件卷轴”，Fischer 说。除了 INOVAXE 货架外，DELTEC Automotive 还使用链斗式提升系统和具有固定存储位置的传统高架。由于存储空间小，并且员工以流程和质量安全的方式由软件引导，因此与库存仓库相比，这项新投资更具价值。无固定位置的存储原理可以充分利用所有存储位置，因为不必将装有相同组件的容器存放在一起。因此，INOVAXE 不仅提高了存储过程的效率，而且还确保了更高的流程可靠性和材料可用性的透明度。