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考虑干热岩热电联产的区域综合能源系统分布式稳健优化调度模型
干热岩储量丰富、分布广泛、绿色低碳，具有广阔的开发潜力与前景。本文提出了一种考虑干热岩热电联产的区域综合能源系统分布式鲁棒优化（DRO）调度模型。首先，在区域综合能源系统引入干热岩增强型地热系统（HDR-EGS），HDR-EGS通过与区域电网和区域热网协调运行，实现热电联产的热电解耦，增强系统风电接入空间。其次，在分时电价背景下，利用价格需求响应指导转移高峰负荷。最后，以区域综合能源系统调度周期内总成本最小化为优化目标，构建了考虑干热岩热电联产的区域综合能源系统DRO调度模型。通过模拟真实的小型区域综合能源系统，结果表明，HDR-EGS可以有效促进风电消纳，降低系统运行成本。
安全约束经济调度计算
根据[5]的五个最具吸引力的HTL导体总结。前三个也显示在上面表1的粗体框中。1）ACS（铝制导体，支撑钢）：额外或超高强度钢芯，退火1铝外链，通常为梯形，即ACSS/TW。陷阱设计使链条可以紧密地融合在一起（rel。圆），减少它们之间的空间距。2）G（Z）TACSR（间隙型导体）：高强度钢芯（镀锌或铝制钢钢）。热（或超热）抗铝外链，有时是梯形。3）（Z）Tacir（Invar）：Invar（“不变”）铁核合金核心。热（或超热）抗性铝外链。4）ACCC/TW（CTC Corp），铝制导体，复合芯：碳/玻璃纤维聚合物芯，退火校友。陷阱。外链。5）ACCR（3M Corp.），铝制导体，复合增强：氧化铝纤维增强金属基质核心。热（或超热）抗性铝外链。
Edge Cluster升级中的延迟感知容器调度
摘要 - 在移动边缘计算（MEC）中，物联网（IoT）设备将计算密集型任务卸载到边缘节点，在容器中执行它们，从而降低了对集中式云基础架构的依赖。集群软件升级对于保持边缘群集的有效且安全的操作至关重要。但是，由于其地理分布的性质和资源限制，传统的云群集升级策略不适合边缘群集。因此，至关重要的是，在边缘群集升级期间正确安排容器以最大程度地减少对运行任务的影响。本文提出了一种延迟感知的容器调度算法，以进行有效的边缘集群升级。特别：1）我们为边缘集群升级的在线容器调度问题制定，以最大程度地减少任务延迟。2）我们提出了一种基于策略梯度的增强学习算法，该学习算法通过考虑MEC的特征，包括异质资源，图像分布和低延迟要求来解决此问题。随后，基于自我注意的位置特征提取方法旨在完全提取和利用边缘节点分布。3）基于模拟和现实数据痕迹的实验表明，与基线算法相比，我们的算法将总任务潜伏期降低了约30％。
使用加强学习的建设性护士调度div>
以下过程将用于一个修订。（1）选择一个是交换来源的工作偏移W 0（通常是违规行为最多的交易所）。（2）确定偏移W 0中违规数量最高的护士N 0。（3）如果轮班W 0是夜班，则违规行为数量最高，无论是晚上还是深夜班次，都被指定为护士n 0的W 0。（4）如果有一个工作班次低于护士n 0分配数量的下限，则该工作偏移W 1被指定为交换班次的目的地。如果不是，则使用分配数量的上部和下限的日期用作交换。（5）确定D天D 0，在换档W 0的天数中最高的优先级为N 0。（6）推断出护士N 0的G组（J 0），该组负责J 0，该j 0被分配为Shift W 0。（7）确定属于G组（J 0）的护士N 1，其在D D 0的转移为W 1。如果有多个适用的护士，请确定护士在d 0上将移位w 1交换为w 0时护士中最高优先级的护士。（8）护士n 0和n 1在d 0上交换。
学习通过基于图的模仿学习来优化置换流动商店调度
置换流店调度（PFSS）旨在寻找工作的最佳置换，广泛用于制造系统中。在解决大规模PFSS问题时，传统的优化算法（例如启示录）几乎无法满足解决方案准确性和计算效率的需求，因此基于学习的甲基苯酚最近引起了更多的关注。通过加强学习方法来解决问题，这些工作在培训期间遇到了缓慢的收敛问题，并且在解决方案方面仍然不够准确。为此，我们建议通过专家驱动的模仿学习来训练该模型，从而更加准确地加速收敛。此外，为了提取输入作业的更好的效率表示，我们将图形结构合并为编码器。广泛的实验表明，我们提出的模型获得了重大的促进性，并在多达1000个工作岗位的大规模问题中提供了出色的概括性。与最先进的信息学习方法相比，我们的模型网络插曲仅减少到其仅37％，而我们模型对专家解决方案的解决方案差距从平均6.8％降至1.3％。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/longkangli/pfss-il。
MPID 320 可再生能源非优先调度
就抽水蓄能电站需求和储能发电站需求以及可控 PPM 而言，指示性运营计划中所示的相关生效时间）仅供参考，用户应记住，调度指令或有功功率控制设定点可能反映比指示性运营计划中更多或不同的 CDGU、聚合发电机组和/或可控 PPM、抽水蓄能电站需求、储能发电站需求和/或总发电机组可控 PPM 要求。TSO 可针对任何未声明可用性或需求侧单元的 CDGU 和/或聚合发电机组、可控 PPM、抽水蓄能电站需求、储能发电站需求或聚合发电机组或任何可控 PPM 的有功功率控制设定点发布调度指令
电池退化：对经济调度的影响
与骑自行车相关的四个主要降解驱动器是：CD，C率，温度和SOC。更深的放电周期会导致电池老化更快。10,16在文献中，排放深度（DOD）用于电池的绝对放电水平（例如SOC + DOD = 100％），并且与可能与100％不同的起始SOC相比，放电的深度也是如此。我们宁愿将CD用于后一个含义。用10％CD的电池操作，而100％CD可以使周期增加100倍，总能量吞吐量更大。17 CD与锂离子电池老化之间的明显非线性关系通常在经济调度模型中不考虑。第二重要的骑自行车相关的老化驱动器是C率。它被定义为（DIS）充电电流除以额定的电池存储容量。较低的C率往往会导致电池老化较低。6在网格应用中，（dis）电荷电压被认为是固定的；因此，我们在1小时内表达相对于全（DIS）电荷的C率。 2
深度学习的基于关键调度的分析...
当前的密码和高级加密标准（AES）是保护敏感信息并促进当代信息技术领域的私人交易的重要工具。aes以其适应性和在各种领域的使用而闻名，而当前的密码在涉及光密码学的情况下表现良好。这项工作执行了双重分析，重点关注当前密码和AES密码的密钥调度算法（KSA），这是负责在其相应加密过程中生成圆形键的重要元素。我们的目标是通过简化他们的研究和使用深度学习技术，即使用神经网络模型来阐明这些KSA的行为，优势和潜在脆弱性。通过在广泛的数据集中培训的深度学习神经网络，我们的研究辨别两个密码内部的模式和弱点，为确定恶意实体的潜在可剥削性途径提供了必不可少的见解，从而强调了一种主动的国防策略，以防止威胁不断发展。