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World File Search System预测误差
Cambium 文档：版本 2021
一旦将 ReEDS 解决方案转换为 PLEXOS 数据库，就可以模拟全年的电网每小时调度。对于 Cambium 数据库，我们将 PLEXOS 作为混合整数程序运行，并进行日前机组投入和调度（不进行任何实时调整以应对小时以下调度或预测误差）。对于每个模拟年份，发电机具有恒定的热率和最大发电机输出。发电机短期边际成本 (SRMC) 通常在全年保持不变，但天然气发电机除外，其 SRMC 会随着天然气价格的每月变化而变化。供需在母线层实现平衡，配电损耗在数据预处理和后处理中捕获，如第 5.7 节所述。BA 间传输表示为具有恒定损耗率的管道流，没有 BA 内传输损耗。发电机停运表示为根据因技术而异的年平均停运率将安装容量降级为有效容量。三种运行储备表示为调节、灵活性和旋转储备，如第 5.10 节所述。
“责任”加上“差距”等于“问题”
我们认为，预测成功最大化是认知和皮层的基本目标，它与预测误差最小化兼容，但两者都不需要减少目标编码，以至于有明确的神经生物学证据证明了预测信号的放大，并且我们在支持分组编码的支持方面没有证据。我们概述了最近的发现表明，我们的认知能力的锥体细胞通常取决于输入的信息向其基础树突传递信息，并在输入其远端顶端树突的传播时会放大该上下文提供的上下文，这些上下文提供了一种与前进基础输入相一致的上下文，因为两者都具有深度极化。尽管这些细胞内发现需要超出大多数神经科学实验室当前能力的技术专业知识，但它们并没有引起争议和闻名。我们注意到，这种细胞合作的上下文敏感性大大增强了哺乳动物新皮层的认知能力，并且关于其进化，发育和病理学仍然有待发现。
集体几乎基于同步的模型，以提取和预测EEG信号的特征
了解大脑在科学，医学和工程领域很重要。更好地了解大脑的有希望的方法是通过计算模型。调整这些模型以重现从大脑收集的数据。神经科学中最常用的数据类型之一来自脑电图（EEG），它记录了激活大脑中神经元时产生的微小电压。在这项研究中，我们提出了一个基于弱连接的动力学系统（Hindmarsh -Rose神经元或Kuramoto振荡器）的复杂网络的模型，该模型将以识别为集体同步（CAS）的动态状态下运行。我们的模型不仅成功地从健康和癫痫发作的脑电图信号中复制了脑电图数据，而且还可以预测脑电图，赫斯特指数和功率谱。所提出的模型能够预测将来的EEG信号5.76 s。平均预测误差为9.22％。随机库拉莫托模型为预测癫痫发作的脑电图产生了出色的结果，误差为11.21％。
使用混合整数线性编程
摘要：本文提出了一个用于网格连接的微电网电池存储系统的能源管理系统（EMS）。考虑到电网关税，可再生发电和负载需求的变化，电池充电/放电功率可以降至最低。该系统被建模为24小时内的经济负载调度优化问题，并使用混合整数线性编程（MILP）解决。此公式需要了解未来24小时内预期的可再生能源产生和负载需求。为此，提出了长期的短期内存（LSTM）网络。建议退化的视野（RH）策略减少预测误差的影响，并实现利用当天使用实际生成和需求数据的EMS实时实施。在每小时，LSTM预测接下来的24小时的生成和负载数据，然后解决调度问题，然后仅实时应用第一个小时的电池充电或排放命令。然后，使用真实数据来更新LSTM输入，并重复该过程。仿真结果表明，所提出的实时策略的表现优于局部优化策略，将运营成本降低了3.3％。
EPR效应增强剂强烈增强了纳米医学的靶向肿瘤递送到晚期癌症：进一步扩展以增强疗法
摘要电网中电池储能系统（BES）的集成正在加速以减轻与低碳技术（LCT）快速部署相关的挑战。这项工作调查了BES为电力网络提供重要辅助服务的能力，例如通过与北爱尔兰的分销网络运营商合作进行的两个案例研究，例如剃须和电网功率升级。开发了一种由两种策略组成的强大方法，可以强大地运行BES，以增强分销网络的运行。第一个策略是日期安排，旨在调度分布式的BES，以平滑电网功率并减轻电压和线应力。强大的需求预测算法被用于有效地应用日期安排。第二种策略是将网格功率弄平的实际时间操作，该电网能力可以单独使用或调整从预测误差的日期策略中获得的结果。使用实际测量结果验证了拟议的方法，并应用于英国北爱尔兰的11 kV分销网络。量化了爱尔兰岛可用的不同服务中的参与中的预期收入，并考虑了退化。
文章基于社会长短期记忆网络的多飞机轨迹协同预测
摘要：飞机轨迹预测是进离场排序、冲突检测与解决等空中交通管理技术的基础。准确的轨迹预测有助于增加空域容量，确保飞机安全有序运行。目前的研究主要集中在单架飞机轨迹预测，没有考虑飞机之间的相互作用。因此，本文提出一种基于社会长短期记忆（S-LSTM）网络的模型，实现多架飞机轨迹协同预测。该模型为每架飞机建立一个LSTM网络，并通过一个池化层来整合关联飞机的隐藏状态，可以有效捕捉它们之间的相互作用。本文以北加州终端区的飞机轨迹为实验数据。结果表明，与主流的轨迹预测模型相比，本文提出的S-LSTM模型具有较小的预测误差，证明了该模型性能的优越性。另外，在存在飞机相互作用的空域场景中进行了对比实验，发现S-LSTM的预测效果优于LSTM，证明了前者考虑飞机相互作用的有效性。
在线研究 @ Cardiff - Orca
表。1方法的比较方法研究贡献EWA [3]计算很简单且实用，但是它不考虑时间序列的相关性，从而导致预测准确性较低。cnn [18]不需要复杂的推理模型；但是，它不适用于小样本预测，可能会遇到过度拟合的问题。GFM [31]数据集不需要遵循严格的分布序列，但是对于具有较大随机波动的样本序列可能会发生较差的拟合，从而导致较大的预测误差。Markov [44]从概率的角度分析较差的问题是有益的，但可能很难适应大型样本数据集。svm [52]它可以处理具有非线性和高维度的小样本数据集，但是内核函数的选择可能会影响预测结果。arima [64]通过在历史数据之间寻求自相关，可以通过假设它遵循历史趋势来预测未来。但是，这需要序列是固定的。cfa该方法非常适用，并且在处理小样本随机时间序列数据方面具有高预测精度。总而言之，预测方法的选择直接影响准确性
跨民族/种族泛化行为预测的静息状态功能连接失败
偏向多数人群的算法偏差对机器学习在精准医疗中的应用构成了关键挑战。在本文中，我们评估了脑功能磁共振成像行为表型预测模型中的这种偏差。我们使用两个由混合族裔/种族组成的独立数据集（青春期前与成年）检查了预测偏差。当使用以白人美国人（WA）为主的数据训练预测模型时，非裔美国人（AA）的样本外预测误差通常高于 WA。这种对 WA 的偏差对应于模型学习到的更多类似 WA 的大脑行为关联模式。当仅使用 AA 训练模型时，与仅使用 WA 或相同数量的 AA 和 WA 参与者进行训练相比，AA 预测准确度有所提高，但仍低于 WA。总体而言，结果表明，需要谨慎对待当前大脑行为预测模型在少数族裔人群中的应用，并进行进一步研究。
实时市场中的能源存储定价 - NSF-PAR
摘要 - 考虑了实时电力市场中公用事业规模能源存储资源 (ESR) 的定价问题。在滚动窗口调度模型下，运营商在预测不确定性的情况下集中调度发电和消费，结果表明，几乎所有统一定价方案，包括标准位置边际定价 (LMP)，都会导致机会成本损失，需要市场外结算。结果还表明，这种结算会降低发电公司和存储参与者诚实投标的积极性，即使这些市场参与者是竞争市场中的理性价格接受者。时间位置边际定价 (TLMP) 是针对 ESR 提出的，是 LMP 向市场内歧视形式的推广。TLMP 是全系统能源价格、LMP 和单个充电状态价格的总和。结果表明，在任意预测误差下，TLMP 的滚动窗口实施消除了机会成本损失，并激励价格接受公司以其边际成本诚实投标。数值算例揭示了统一和非统一定价机制对调度跟踪和真实竞价激励的影响。
利用能源需求预测和本地存储减少电网扭曲
摘要 能源存储系统将在未来智能电网的建立中发挥关键作用。具体而言，将存储系统集成到电网架构中可以实现多种目的，包括通过增加可再生能源的使用来处理能源供应的统计变化，以及通过负荷调度来优化日常能源使用。本文重点介绍如何使用非线性凸优化来减少电网失真。具体来说，分析存储模型与基于家庭社区社会经济信息的负荷预测技术相结合使用。结果表明，所提出的负荷预测技术可显著减少预测误差（相对减少高达 14.2%），而基于非线性凸优化的所提出的存储优化可使理想存储的峰值与平均值之比降低 12.9%，考虑损耗的存储的峰值与平均值之比降低 9.9%。此外，结果表明，当家庭社区使用储能时，每个家庭的储能规模为 4.6-8.2 kWh，可以实现最大的改进，这显示了共享储能的有效性以及家庭社区的负荷预测。