强化学习(RL)已成功地应用于各种在线调整任务,通常优于传统优化方法。但是,无模型的RL算法通常需要大量的样式,训练过程通常涉及数百万个相互作用。由于需要重复此耗时的过程来为每个新任务培训基于RL的控制器,因此它在在线调整任务中更广泛地应用构成了重大障碍。在这项工作中,我们通过扩展域随机化来训练一般的晶格 - 反应政策来应对这一挑战。我们专注于线性加速器中的共同任务:通过控制四极杆和校正磁体的强度来调整电子束的横向位置和尺寸。在训练期间,代理与磁铁位置随机分配的环境相互作用,从而增强了训练有素的策略的鲁棒性。初步结果表明,这种方法使政策能够概括和解决不同晶格部分的任务,而无需进行额外的培训,这表明有可能开发可转移RL的代理。这项研究代表了迈向快速RL部署的第一步,并为加速器系统创建了晶格 - 不合稳定的RL控制器。
全年来看,美国经济年均增长率为 2.8%,略低于 2023 年的增长速度。总体而言,我们仍预计今年美国经济年均增长率将接近 2%,尽管下半年经济增速会有所放缓。第四季度的数据提醒我们,不仅是实际政策,而且这些政策的前景也会决定经济行为。如果年底的波动与关税有关,我们预计在持续的关税威胁下,第一季度也会有类似的因素发挥作用。但任何关税提前实施最终都会遭遇需求低迷。此外,虽然关税的宏观影响取决于实施关税的规模和范围,美元走强和利润率上升可以帮助减轻部分成本影响,但关税可能会在一定程度上拖累经济增长并推高今年的通胀。
注意:爱尔兰的MDD已由爱尔兰中央统计局(CSO)修改为跨国活动。mdd =消费 +政府(当前)支出 +修改投资。季节性调整平均贡献并不总是加起来MDD增长率。* RHS图表将MDD用于爱尔兰和所有其他国家 /地区的GDP。
摘要:太阳辐射的变化对将太阳能光伏 (PV) 能源整合到电力系统中提出了重大挑战。结合电池存储技术可确保能源可靠性并促进可持续发展。在本研究中,通过迭代计算过程进行能量分析,确定安装规模和具有最佳恒定月功率的运行设定点,同时考虑各种运行设定点和系统参数。根据电池制造商提供的曲线集成退化模型,并使用雨流法计算充电放电循环,以确保对工厂进行可靠的分析。通过长期模拟中的大量数据分析,生成指标,允许建立系统的能量不可用性与 BESS 尺寸之间的关系。
为了缓解气候变化而部署的直接空气捕获 (DAC) 的快速建设将需要大量的低碳热能和电能。稳定的低碳电力资源,包括核能、地热能或带有碳捕获功能的天然气,也将随着可变可再生能源渗透率的提高而变得更加有价值,它们将能够为 DAC 提供热能和电力。在这项研究中,我们研究了 2030 年假设的 DAC 工厂和核小型模块化反应堆之间的技术经济协同作用,并确定了这种关系可以使核电站受益的两种途径。首先,我们证明,在某些假设下,将部分能源出售给 DAC 设施可使核电站从向批发市场出售电力中获得的收入比其预计的平准化成本少 21%,但仍能实现收支平衡。其次,在估算了潜在收入来源后,我们发现与 DAC 整合后,核电站的资本成本比仅向批发市场出售电力所需的成本高出 35%。这可以使核电站在批发电价波动和下降的情况下也能经济地运行,还可以为开发商在规划新项目时提供更多的财务确定性。最终,这项研究表明,DAC 电厂对低碳能源的需求可能会激励先进核电站的发展,并更广泛地巩固低碳资源。
随着电力需求的增加、人们对环境问题的认识不断提高,再加上轮流停电,可再生能源发电的作用将变得更加重要。本文提出了一种新策略,可以在太阳辐射间歇的情况下收获稳定的太阳能,其中使用面板级三端口并网光伏微型逆变器系统代替传统的公用事业规模大功率储能和管理系统来实现光伏稳压。微型逆变器系统由前端反激式转换器和用于逆变器/整流器的 H 桥组成,电池组连接到直流链路。提出的光伏稳压策略在于静态和动态算法来产生平滑的光伏参考功率,然后将结果应用于各种控制方法以对电池组进行充电/放电,从而获得稳定的发电曲线。此外,还介绍了拓扑、仿真和实验结果。在 MATLAB/SIMULINK 中讨论和分析了实时光伏间歇性和可用容量数据,以验证光伏稳压控制。实验结果验证了提出的PV固化算法。