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当地市场中社区电池存储的最佳尺寸和计划
不断增加的分布式能源的吸收需要在住宅一级引入当地电力市场。受这些变化不利影响的电动零售商可以通过运营本地交易平台并通过社区级电池存储提供服务来获利。在这项工作中，我们提出了一种基于Stackelberg游戏的方法，用于在多间隔本地市场的运行下进行尺寸尺寸的电池单元。优化被制定为一个双重计划，领导者是负责确定当地价格和电池充电/放电时间表的市场聚合商。此外，双重计划中的追随者是生产者，他们可以在舒适性和电力成本方面改变电力消耗。在获得社区存储的最佳能力后，我们会修改算法以每天有效地操作电池。使用带有屋顶光电系统的住宅伪造者的现实世界数据评估了所提出的模型的适用性，用于两个不同的定价方案，这代表聚合器和制作者之间的利润权衡。结果显示了拟议模型在社区存储安装中的盈利能力，其中可以通过任何一个定价方案实现相对较短的投资回收期。
基于超限电量外送风险的风电场群共享储能容量配置
风电场储能可以平抑风电出力波动，共享储能可以降低储能设备建设成本，激发风电场投资储能的积极性。风电基地由多个风电场群组成，现有的研究方法并未考虑如何在风电基地内风电场群间分配共享储能。本文提出一种面向风电场群的储能容量分配方法。首先建立共享储能分配双层模型，上层模型以风电基地超限功率外送风险最小为目标，优化各风电场群共享储能分配；下层模型根据储能容量分配计算各风电场群的超限功率外送，并将超限功率值传递至上层模型。双层模型可转化为可顺序求解的两阶段模型；采用比利时风电基地进行数值模拟，验证所提模型的有效性。最后，分析了信心水平、总储能容量、风险偏好因子的敏感性。
2024-2029 年战略计划 - IIT 多媒体图书馆
计算统计与机器学习成立于 2016 年，研究机器学习的基础。我们专注于统计原理和计算效率的方法，使用概率和统计以及数值分析和优化技术。后者为设计学习算法和分析其计算特性提供了通用框架。前者为解决数据不确定性和描述学习算法的泛化特性提供了数学基础。我们一直活跃于机器学习理论和算法的不同领域。最近的兴趣包括算法公平性、强盗和零阶优化、双层优化和学习动态系统。
Willie McClinton -
1。”实践完美：计划学习技能参数策略”，银*，T.，Kumar*，N.，McClinton，W。，ET。al。RSS：机器人科学与系统会议（2024）。2。”学习效果的抽象计划模型，这些模型选择要预测的“ McClinton*，W。和Kumar*，N。等。在L4Tamp上的RSS研讨会上的最佳纸张。在Corl机器人学习会议上的完整论文（2023）3。”的谓词发明，用于二重性计划” Silver，T。等。AAAI人工智能会议（2023）4。“可通话表示”学习” Bhardwaj，S。和McClinton，W。等。[https://arxiv.org/abs/2302.11349]（2023）专利：美国专利11048928和11989936。
将不同偶联产品合成的不同概念和计算相应应变设计的单一框架系统化
图1用于生长耦合应变设计的不同计算方法的特征生产信封或产量空间。（a）典型的生产信封（双重）优化技术。在最坏的情况下，原始方法OptKnock（Orange）可能包含磁通量向量，而没有产物合成的最大生长速率，这是由OptKnock（蓝色）的继任者避免的。（b）用MCS计算的应变设计的典型产量空间，要求所有通量状态的产物产量最低。（c）具有固定最小产品合成和生长速率比率的应变设计的生产包膜。r BM：增长率； R P：产品合成率； Y P / S：产品产量； Y BM / S：生物质产量< / div>
bin gao副教授
∠ A space-decoupling framework for optimization on bounded-rank matrices with orthogonally invariant constraints 2024.11.23 Seminar on Advanced Mathematical Optimization, Nanning, China ∠ Desingularization of bounded-rank tensor sets 2024.11.14 2024 SCMS workshop on learning and optimization in non-Euclidean spaces , Shanghai, China ∠双层优化的高成分：Krylov子空间的有效计算和重新掌管学习中的增强调查2024.12.07 2024 2024国际数据科学和脑启发的智能会议，上海，中国2024.08.11中国科学机器学习（CSML2024），Shanghai和中国的应用方法： 2024.12.11 2nd Brazil-China Joint Mathematical Meeting , Dongguan, China 2024.09.29 Forum on Mathematical Optimization, Dalian, China 2024.05.13 SIAM Conference on Applied Linear Algebra (LA24) , Sorbonne University, Paris, France ∠ Low-rank optimization on matrix and tensor varieties 2024.04.20 Seminar on Advanced Optimization , Jilin,中国
远程太阳能发电系统的存储和传输能力要求
在过去的十年中，风和太阳能产生在电力系统中的渗透见证了巨大的增长。但是，太阳能是间歇性的。夜间无法产生任何动力，要求备份能力减轻内部 /每日爆发的能力。能源存储可以迅速改变其输入 /输出功率，并随着时间的推移而转移需求，从而在支持可再生能源整合方面具有巨大的潜力[1]。atthecurrentstage，nunitcapacityCostostofenergyStorageisStillrel（尽管它一直在不断减少）。必须仔细确定储能的大小。根据系统量表，可以将现有作品分为两类。在生成方面，在[2]和[3]中通过随机单位承诺和随机模型预测性控制在Multiperiod经济调度框架下研究了储能选址和尺寸问题。在[4]中，使用在市场环境中使用双重随机混合构成优化来讨论了储能和传输连接器的联合能力优化。在上述作品中，
基因组规模和途径工程，用于假单胞菌的可持续航空燃料前体异丙醇生产
可持续航空燃料（SAF）将显着影响航空部门的全球变暖，并且重要的SAF目标正在出现。异丙醇是有希望的SAF化合物DMCO（1,4-二甲基甲基氯辛烷）的先驱，并且已在几种工程的微生物中产生。 最近，假单胞菌Putida成为异丙肾生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物量的未来寄主，因为它可以利用廉价的植物生物量。 在这里，我们设计了代谢通用的宿主P. putida来生产异丙醇。 我们采用两种计算建模方法（双光线优化和约束最小切割组）来预测基因敲除靶标并优化P. p. putida中的“ IPP-Bypass”途径，以最大程度地提高异源醇的产生。 Alto gether，在喂养批处理条件下，以3.5 g/L的速度获得了p. p. p. p. p. p.的最高生产滴度。 用于高级生物燃料生产的P. Putida上计算建模和应变工程的这种组合在实现可以使用可再生碳流的生物生产过程中具有至关重要的意义。异丙醇是有希望的SAF化合物DMCO（1,4-二甲基甲基氯辛烷）的先驱，并且已在几种工程的微生物中产生。最近，假单胞菌Putida成为异丙肾生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物生物量的未来寄主，因为它可以利用廉价的植物生物量。在这里，我们设计了代谢通用的宿主P. putida来生产异丙醇。我们采用两种计算建模方法（双光线优化和约束最小切割组）来预测基因敲除靶标并优化P. p. putida中的“ IPP-Bypass”途径，以最大程度地提高异源醇的产生。Alto gether，在喂养批处理条件下，以3.5 g/L的速度获得了p. p. p. p. p. p.的最高生产滴度。用于高级生物燃料生产的P. Putida上计算建模和应变工程的这种组合在实现可以使用可再生碳流的生物生产过程中具有至关重要的意义。
快速接触式模型预测控制
摘要 - 在本文中，我们提出了一种控制机器人系统的通用方法，该机器人系统与环境建立和破坏。有关参考轨迹的近似值。这些动态使上层计划问题可以理解联系时间和力量，并在线生成全新的接触模式序列。为了获得可靠且快速的数值收敛，我们为这些LCP触点动力学设计了一个结构探索的内点求解器，以及用于跟踪问题的自定义轨迹优化器。我们演示了CI-MPC的实时解决方案率，以及在四足机器人上硬件实验中生成和跟踪非周期行为的能力。我们还表明，控制器可以建模不匹配模型，并且可以通过在模拟中发现和利用各种机器人系统的新接触模式来响应干扰，包括Pushbot，Planar Hopper，Planar hopper，Planar Quadruped和Planar Bip。
改进微电网投资规划模型中的可靠性和成本估算
本文开发了一种新的微电网投资规划模型，用于确定微电网中分布式能源 (DER) 的成本最优投资和运营。我们在双层框架中制定了该问题，使用粒子群优化确定投资，使用 DER-CAM 模型（分布式能源客户采用模型）确定运营。该模型进一步使用顺序蒙特卡罗模拟来明确模拟停电，并集成随时间变化的客户损害函数来计算停电造成的中断成本。该模型直接处理可靠性评估中的非线性，而现有的线性模型则做出了关键的简化假设。它将投资、运营和中断成本结合在一个目标函数中，从而内生地处理可靠性，并在成本和可靠性（两个相互竞争的目标）之间找到成本最优的权衡。与通过最低投资约束来处理可靠性的 DER-CAM 模型版本进行基准测试时，我们的新模型将可靠性（预期负载损失）的估计值提高了 600%，总系统成本提高了 6%-18%，投资成本提高了 32%-50%，投资的经济效益提高了 27%-47%。改进源于天然气发电机、太阳能光伏和电池储能的投资差异高达 56%。