XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统优化
考虑核能的低碳综合能源系统优化调度
摘要：小型化核电机组的发展和碳交易市场的完善为实现综合能源系统低碳运行提供了新途径。本研究将NP机组和碳交易机制引入综合能源系统，构建新型低碳调度模型。针对NP机组引入导致的系统运行灵活性下降的问题，一方面对NP机组进行供热改造，使其成为热电联产机组，扩大其运行范围，提高其运行灵活性；另一方面在综合能源系统引入储电系统、储热系统、电转气机组等可进行能量时间转换或能量形式转换的辅助设备，共同提高系统运行灵活性。在模型求解阶段，利用离散化步长变换，将考虑可再生能源出力不确定性的机会约束规划（CCP）模型转化为等效的混合整数线性规划（MILP）模型。基于华北地区某综合能源系统实际数据搭建的测试系统表明，所提方法具有良好的经济效益和低碳环保效益。关键词：综合能源系统；核电机组；碳交易；碳排放；核能供热；低碳；机会约束；可再生能源发电不确定性。
引文 (APA): Benalcazar, P., Suski, AK, & Kaminski, J. (2020). 资本和能源补贴对微电网系统优化设计的影响
摘要：微电网是解决电网扩展技术不可行或成本过高地区的电气化问题的理想解决方案。近年来，各国政府实施了各种支持政策，鼓励部署可再生能源系统 (RES) 和微电网混合动力系统。设计和部署这些类型的设备时，一个基本方面是确定每个发电组件的最佳配置和规模。此外，微电网的最佳设计在很大程度上取决于技术参数、当地气象条件等因素。在此背景下，本文研究了不同政策措施对孤岛模式下微电网最佳配置的影响。采用可计算模型进行一系列敏感性分析，并评估资本和燃料补贴对各种系统平准化电力成本的影响。本研究采用的模型将微电网项目 20 年生命周期内的总生命周期成本 (TLCC) 降至最低。此外，由于气象条件是设计微电网时需要考虑的重要参数，因此进行了敏感性分析，以检查风速和太阳辐射对每个分布式发电单元容量的影响。我们的结果表明，资本补贴以及燃料价格变化对农村电气化微电网系统的最终设计有重大影响。
回顾近期独立和电网集成混合可再生能源系统：系统优化和能源管理策略
[39] 2018 ✗ ✓ ✗ ✓ ✗ ✗ BB ✗ ✗ BB ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ [40] 2018 ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✗ ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ [41] 2017 ✓ ✗ BB ✗ ✓ ✓ ✓ BB ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✓ ✗ [42] 2016 ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ [43] 2016 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✗ ✓ ✓ ✓ ✓ ✗ ✓ ✗ ✓ ✗ ✓ [44] 2016 ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ BB ✓ BB ✗ ✓ ✗ ✗ [45] 2016 ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ BB ✗ ✗ ✓ ✗ B
实时系统优化的多代理强化学习：从理论到工业应用
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2703-2714，文章ID：IJCET_16_01_190在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_190
在温室中与电池储能系统优化透明的光伏整合：考虑贝斯退化的每日光积分受限的经济分析
温室为作物种植提供了控制的环境，并整合半透明的光伏（STPV）面板提供了产生可再生能源的双重好处，同时促进自然光穿透光合作用。这项研究将整合电池存储系统（BESS）与温室农业中的STPV系统进行可行性分析，考虑到不同农作物的每日光积分（DLI）的要求是主要约束。采用增强的萤火虫算法（FA）来优化PV覆盖率和BES的容量，该分析旨在在25年内最大化净现值（NPV），以作为主要经济参数。通过纳入各种农作物类型的DLI要求，该研究可确保最佳的作物生长，同时最大程度地发电。为了确保现实的长期预测，该分析纳入了25年期间的BESS退化，从而考虑了能源储能的容量损失和效率降低。结果揭示了作物类型的重大影响，具有各种必需的DLI和透明度因子对优化的BES，因此对项目的NPV进行了重大影响。仿真结果表明，对于具有较高DLI需求的农作物，温室中的PVR％可行范围从42％到91％，具体取决于STPV的透射因子。此外，该研究表明，在所有情况下，初始负收入都是普遍的，NPV的最高收入为$ 1,331,340，其农作物的需求较低，而BESS容量为216 kW。
使用多代理 LLM 系统优化库存管理
摘要 有效的库存管理需要全面预测需求和优化库存水平的能力，而这传统上只限于人类专业知识。新兴的人工智能方法虽然通过深度学习模型和数据分析提供了有效的解决方案，但往往缺乏整合动态市场洞察和实时数据的灵活性。通过利用多个动态交互大型语言模型 (LLM) 的多样化功能，我们可以克服这些限制并开发一类新的人工智能驱动的库存管理系统。本文介绍了一个多智能体框架，包括项目经理智能体、销售预测智能体和库存经理智能体，它们自主协作以应对库存管理挑战。智能体通过自我和相互修正动态调整库存计划并保持产品可用性。模拟结果表明，库存周转率显著提高，运输成本和持有费用降低，总成本大幅下降，同时保持零缺货率。我们的框架展示了协同 LLM 智能、统计建模的精确度以及不同智能体之间的动态协作的潜力，为自动化和优化供应链管理开辟了新途径。关键词：库存管理、多智能体系统、大型语言模型 (LLM)、供应链优化。
人工智能学习驱动农村微电网系统优化
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在通过其在微电网系统中的应用改变农村电气化的格局。微电网是一种可以独立运行或与主电网协同运行的本地网络，为向农村地区提供可靠的电力提供了可行的解决方案。人工智能驱动的优化提高了这些微电网的性能和效率，解决了偏远地区面临的独特挑战，并有助于增强经济能力。人工智能技术，包括机器学习算法和数据分析，在优化微电网系统中发挥着关键作用。通过采用预测性维护，人工智能可以预测设备故障并安排及时维修，从而最大限度地减少停机时间并降低维护成本。此外，人工智能通过精确的负荷预测、优化能源分配和整合太阳能和风能等可再生能源来增强能源管理。这不仅平衡了能源供需，而且还减轻了与可再生能源相关的波动性。人工智能驱动的微电网优化对农村电气化的影响是
基于可调热电比模型的乡镇综合能源系统优化调度
农村电气化、信息化、工业化加速推进，也引发农村多种能源需求的井喷式增长。我国农村新能源资源发展潜力巨大，分布式光伏、风电可供开发利用的电量分别超过15亿、1亿kW，生物质资源数量也十分可观。这些能源既能满足农村未来增量负荷，又是清洁能源，可有效提高农村能源自给率，保障能源供应安全。因此，开发清洁能源，提高乡镇能源利用效率，对于促进乡镇现代化建设，实现“碳达峰、碳中和”目标具有重要意义[3]。
用电池和超级电容器混合系统优化微电网效率
摘要。微电网是小型网络，由几种可再生能源组成，例如风光，阳光，地热，生物能源，水等。，但是该系统的缺点是在波动的力量，当源在一定时间不会产生功率时。因此，当源无法提供足够的负载时，需要电源媒体（例如电池和超级电容器）来保持意外情况。这项研究的目的是对使用电池添加超级电容器并在没有超级电容器的情况下比较电池存储介质的效果。从研究的结果中发现，超级电容器的添加可以将电池稳定性从50％的充电状态（SOC）降低到47％，然后开始时，它在1秒时将其增长了50％，并且可以将其他充电设置为我们的喜好。如果电池存储介质没有超级电容器，则电池充电往往会从50％下降，并且继续下降而没有任何增加。因此可以得出结论，加上超级电容器能够维持微电网系统中电池的性能。1简介微电网是由许多分散能源组成的小型独立电源系统。将可再生能源整合到当前电网中是一个明智的举动，因为它由电荷和存储设备组成[1]。通过微电网将风和太阳能整合到分布网络中，被广泛认为是使用环境可再生能源的成功策略。然而，微电网的大小很小，自我调节的能力较差。因此，由于主动功率和电压稳定性的平衡[1] [13]非常容易受到风与太阳能输出功率的变化以及用户能源需求的变化，因此必须解决微电网操作的关键问题。为了克服电力供应和负载的波动，现在正在开发储能技术。一种智能解决方案是将不同类型的储能存储的优点结合到一个混合系统中。结合了一包超级电容器和锂离子电池包的配置，能够覆盖每种存储的弱点，同时利用两种互补的优势[2] [14]。超级电容器为应对瞬时负载变化提供了即时功率，而锂离子电池则存储了大量能量以进行长期备份。因此，该混合系统可以是将波动可再生能源整合到电网中的可靠解决方案[2] [3]。此外，还将模拟单个能量存储（电池），以查看与双/混合能源存储的比较。提出的解决方案是通过应用杂交概念来提高系统效率，
将基于代理的电动汽车仿真集成到能源系统优化中——受控充电和车辆到电网对德国的潜在影响
Sterchele, P.、Kersten, K.、Palzer, A.、Hentschel, J. 和 Henning, H.-M. (2020)。扇区耦合能源系统模型中灵活电动汽车充电的评估——建模方法和案例研究。应用能源，258，114101。https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.114101