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伯努利数学、计算机科学和人工智能研究所 格罗宁根大学科学与工程学院
1.5 系统、控制和优化 系统、控制和优化 (SCO) 研究项目致力于复杂动态系统的分析、控制和优化。重点是基础数学研究，由来自工程和自然科学领域的同事合作推动。数学系统和控制理论涉及随时间演变的开放和互连系统的建模和控制。不仅要分析动态行为，还要影响（控制）和优化动态行为；通过增加反馈回路、与其他动态系统的互连（控制器设计）或最佳参数选择。此外，通过将复杂系统视为更简单组件的网络，强调系统的观点。从优化的角度来看，我们研究迭代算法的收敛性和复杂性，以及它们的底层动态。
对具有州依赖性过渡概率的电池储能系统的Bernoulli模型的初步调查
1。简介现代电力系统中可再生能源的渗透不断增加，导致了在电网稳定性和能源管理方面的新挑战（Zhao等人。2012）。太阳能和风的间歇性和不可预测的性质要求采用灵活的资源，例如储能系统，以实时平衡供求（Fernandez-Blanco等人。2017）。在这种情况下，电池储能系统（BES）的管理已成为一项至关重要的任务，这是由于可再生生成和负载需求的固有不确定性而复杂化，从而使充电和放电周期的精确安排变得困难（Ghiassi-farrokhfal等人。2016）。文献中已经提出了几种方法来解决此问题，从确定性优化方法（Wu等人2014）到随机动态编程（Zhang等人。2013）。但是，这些技术中的大多数都依赖于简化的电池模型，并且没有完全捕获存储过程的复杂动力学，例如充电和放电效率对电荷状态的依赖（SOC）（Rao等人2005）。 在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。 所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。 该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。2005）。在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。通过设置电池再次开始充电的最低充电阈值，该模型旨在降低以低效率值充电BES的可能性，从而提高整体系统效率
不耐烦的客户在马尔努利（Bernoulli）的马尔努利（Bernoulli）时间表工作假期中断和设置时间
研究了M/ M/ 1队列。在电信系统中，这段缺勤时期可能代表服务器在某些次要工作上的工作期。在制造系统中，这些不可生存的周期可能代表执行维护活动或设备故障。Doshi（1986）的调查在文献中受到了极大的关注。在决定服务系统中所需的服务器数量以满足时间变化的需求时，可以使用Balking和Reneging概率来估算Liao（2007）中经理的更实际考虑的损失业务数量。Haghighi and Dimitar（2016），讨论了单个服务器泊松排队系统的繁忙时期，并通过分布和批处理延迟反馈。Vikas和Deepali（2012），研究了与国家相关的批量服务队列，并通过balking，reeneging和服务器度假。最近，Vijaya Laxmi等。（2013）分析了M/M/1/N工作假期队列，带有Balking和Reneging和Vijaya Laxmi等。（2019）介绍了马尔可夫排队系统的分析，该系统具有单个工作假期和不耐烦的客户。abou- el-ata（1991）讨论了使用balking和reeneging的有限缓冲服务器排队系统。在Abou-el-al-Ata和Shawky（1992）中讨论了单个服务器Markovian在流动队列上的分析解决方案。Chia和Jau-Chaun（2010）讨论了具有不可靠服务器和不耐烦客户的多服务器队列的组合算法和参数优化。
流体力学（伯努利方程及其应用）
一根由直径为 15 厘米的管道组成的虹吸管用于从油箱 A 中排出煤油（RD = 0.80）。虹吸管在 1.00 米的高度处排入大气。油箱中的油面在 4.00 米的高度。虹吸管在其最高点 C 的中心线在 5.50 米的高度。估计 (i) 管道中的排放量，以及 (ii) 点 C 处的压力。管道中的损失可假设为从顶部到顶部 0.5 米，从顶部到出口 1.2 米。