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World File Search System模拟退火
基于自适应模拟退火粒子群算法的风光互补氢能储能系统日前运行分析
摘要：随着低碳经济的不断发展，利用可再生能源替代化石能源的能源结构调整已成为必然趋势。为提高可再生能源在电力系统中的比例，提高可再生能源制氢发电系统的经济性，本文基于电化学储能和氢储能技术，建立了风光互补氢储能系统运行优化模型，采用自适应模拟退火粒子群算法进行求解，并与标准粒子群算法进行了比较。结果表明，改进算法求解的日前运行方案全天可节省系统运行成本约28%。算例分析结果表明，建立的模型充分考虑了系统中设备的实际运行特点，在分时电价机制下，通过调节从电网购入的电量和蓄电池的充放电功率，可以减少风能和太阳能的浪费。系统日前调度优化在保证制氢功率满足氢气需求的同时，实现了日系统运行成本最小化。
使用循环强化学习和模拟退火在集成电路中布局
随着集成电路 (IC) 技术的日益复杂，其物理设计和生产变得越来越具有挑战性。布局一直是 IC 物理设计中最关键的步骤之一。经过数十年的研究，基于分区、基于分析和基于退火的布局器不断丰富布局解决方案工具箱。然而，包括运行时间长和缺乏泛化能力在内的开放性挑战继续限制现有布局工具的更广泛应用。我们利用强化学习 (RL) 的进步，设计了一种基于学习的布局工具，该工具基于强化学习 (RL) 和模拟退火 (SA) 的循环应用。结果表明，RL 模块能够为 SA 提供更好的初始化，从而产生更好的最终布局设计。与其他近期基于学习的布局器相比，我们的方法主要不同之处在于它结合了 RL 和 SA。它利用 RL 模型在训练后快速获得良好粗略解决方案的能力和启发式方法实现解决方案贪婪改进的能力。
研究基于模拟退火的人工蜂群算法的微网格混合储能系统的能力优化
性能。它们可以通过合理的连接混合和使用。系统具有电池高能密度和超级电容器的高功率密度的优势，并且可以优化电池的工作环境。超级电容器和蓄能器的混合储能系统的应用改善了微电网的电源质量，并改善了微电网的运行稳定性和经济性。为了更好地抑制功率波动的效果，混合储能系统的容量通常很大。，但是随着混合储能系统的能力增加，其成本也会增加[5]。混合储能系统的成本与其水平效果相矛盾。因此，非常有必要在经济和合理地配置混合储能系统的能力。