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智能电网中分布式能源系统的建模技术
摘要。从历史上看，电网是匹配多样化发电资源的最经济方式。第二次世界大战后，所有发达国家都选择开发集中式电力系统，将能源输送到全国，然后将其分配到各个消费点。在这种集中式管理下，生产适应了经济和人口发展推动的不断增长的需求。消费状况逐渐发生了变化：电力用途的发展（特别是供暖和空调）导致消费高峰越来越难以满足。电动汽车的出现加剧了供需之间日益加剧的不平衡。因此，生产状况逐渐发生变化：生产已经更接近消费地点，但变得更加多变，例如风能和太阳能（被称为间歇性能源生产来源）。在这种转变的能源观中，这些历史上集中式和单向网络已达到饱和状态，需要通过转向分散模式进行现代化改造。从这个角度来看，智能电网（SG）的发展正在进行中。本文旨在定义提供各种好处并带来重大挑战的分散式能源系统。最后，我们提出了几种高效的智能电网系统建模和控制技术，以帮助决策者解决复杂问题。关键词。能源系统，集中式，分散式，智能电网，复杂系统，建模技术
dao-ML：一种用于分散自主组织治理规范的建模语言
抽象分散的自主组织（DAOS）是一类基于区块链的系统，可支持治理流程。由于设计和验证其治理结构的复杂性，开发Daos尤其具有挑战性。这些与传统的组织形式不同，因为它们的动态适应性和分散的性质。尽管最近提出了模型分散治理的模型方法，但它们对Daos的设计缺乏特殊性。因此，我们分析了Daos的适用性，并开发了一种捕获其治理结构特异性的建模语言。与其他方法不同，所提出的建模语言将对DAO开发的高适合性与可用性相结合，由其图形表示法提供。使用体内案例研究对建模语言进行定量和定性评估。这涉及对圈子UBI（通用基本收入）社区货币系统的基于DAO的分散治理基础设施进行建模。该系统为全球大量用户提供基于令牌的无条件收入。
greendfl：评估分散联合学习系统可持续性的框架
上下文：分散的联合学习（DFL）是一个新兴的范式，可以实现无需集中数据和模型聚合的协作模型培训，从而增强了隐私和弹性。然而，随着能源消耗和碳排放量在不同的系统配置中有所不同，其可持续性仍未得到充满信心。了解DFL的环境影响对于优化其设计和部署至关重要。目标：这项工作旨在开发一个全面和运营的框架来评估DFL系统的可持续性。为了解决它，这项工作提供了一种系统的方法来量化能耗和碳排放，从而提供了有关提高DFL可持续性的见解。方法：这项工作提出了Greendfl，这是一个完全可实现的框架，已集成到现实世界的DFL平台中。greendfl系统地分析了各种因素的影响，包括硬件加速器，模型架构，通信介质，数据分布，网络拓扑和联邦规模，对DFL系统的可持续性。此外，开发了一种可持续性感知的聚合算法（GREENDFL-SA）和节点选择算法（GREENDFL-SN），以优化能源效率并减少DFL培训中的碳排放。结果：经验实验是在多个数据集上进行的，在DFL生命周期的不同阶段测量能耗和碳排放。结果表明，本地培训主导了能耗和碳排放，而沟通的影响相对较小。使用GPU代替CPU来优化模型复杂性，并从策略上选择参与节点可显着提高可持续性。此外，使用有线通信，尤其是光纤，有效地减少了通信阶段的能源消耗，同时整合早期停止机制进一步最小化了总体排放。结论：拟议的Greendfl提供了一种评估DFL系统可持续性的全面和实用方法。此外，它提供了提高DFL环境效率的最佳实践，从而使可持续性考虑在现实世界部署中更具可行性。
通过模型不确定性解决马尔可夫游戏的分散稳定的V-Learning
马尔可夫游戏是一个流行的强化学习框架，用于在动态环境中对竞争者进行建模。然而，马尔可夫游戏上的大多数现有作品都集中在计算游戏之间的不确定相互作用后，但忽略环境模型的不确定性，在实际情况下，环境模型无处不在。在这项工作中，我们开发了一种理论解决方案，以使用环境模型不确定性马可福音游戏。具体来说，我们提出了一个具有环境模型不确定性的马尔可夫游戏的新的且可进行的鲁棒相关均衡概念。，我们证明了鲁棒相关的平衡具有简单的修改结构，其均衡的表征在很大程度上取决于环境模型的不确定性。此外，我们提出了第一个用于计算这种稳健相关平衡的完全分类的随机算法。我们的分析证明，该算法达到了多样性发作的复杂性E O（Sa 2 H 5 ϵ −2），用于计算近似稳健相关的平衡与精确度。关键字：强大的马尔可夫游戏，模型不确定性，强大的相关平衡，加固学习
电动汽车充电站中的分散电力调度策略
摘要在这项研究中，讨论了电动汽车（EV）的充电站中的分散电源调度。电源调度问题通过实时的Stackelberg游戏解决。在此游戏中，领导者是EV充电站（EVC），而追随者是EV。EVC的偏好被设计为自我足够，为电动汽车提供充电服务，并保持电池储能系统（BESS）的能量水平，这些电池储能系统（BESS）是通过不同的实用程序功能描述的。此外，追随者的偏好是最大化其EV充电能力。学习算法利用共识网络以迭代分散的方式达到广义的Stackelberg平衡作为电动汽车之间的功率调度。模拟中的静态和动态案例研究都验证了所提出的策略的成功实施，对不确定性的灵活性以及对电动汽车数量的可配置性。与具有标准的集中基准策略相比，它的性能也出色，即平均电动汽车充电时间，贝斯的充电数量和排放率和能量交换到电网。最后，建立了一个缩小的实验实现，以验证基于游戏理论的策略的功能和有效性。
建筑物分散，分布式和本地微网格，用于脱碳电化挑战（Ideal4Green）
MSCA博士网络2023 Ideal4Green项目的目标旨在通过创新的微电网技术开创分散的能源解决方案，以实现全球脱碳目标。理想4Green项目解决了气候变化的紧迫挑战以及全球向可持续能源系统转变。它的重点是开发和整合微电网，这对于管理可再生资源的可变性至关重要，雅典国家技术大学成立于1837年，是希腊最古老的技术大学，是工程，建筑，建筑和应用科学领域。NTUA 以学术严谨和创新研究而闻名，对希腊的经济和工业发展产生了重大影响。 其电力部门着重于电力工程，提供可再生能源，高压系统和能源计划的课程，实验室工作以及研究。 该部门灵活地运作，将四个自主实验室团结起来，以推动电力教育和研究方面的进步。 Protasis Engineering＆Consulting S.A.，于2002年在雅典成立，专门研究电力系统咨询和系统集成，以保护，控制，监测和自动化。 具有可再生能源整合，微电磁性，智能计量，电子机动性和网络安全方面的专业知识，Protasis提供了创新的工程解决方案，并遵守国际质量和可持续性标准。以学术严谨和创新研究而闻名，对希腊的经济和工业发展产生了重大影响。其电力部门着重于电力工程，提供可再生能源，高压系统和能源计划的课程，实验室工作以及研究。该部门灵活地运作，将四个自主实验室团结起来，以推动电力教育和研究方面的进步。Protasis Engineering＆Consulting S.A.，于2002年在雅典成立，专门研究电力系统咨询和系统集成，以保护，控制，监测和自动化。具有可再生能源整合，微电磁性，智能计量，电子机动性和网络安全方面的专业知识，Protasis提供了创新的工程解决方案，并遵守国际质量和可持续性标准。
分散的联合政策梯度，具有拜占庭断层耐受性和快速收敛
在联邦强化学习（FRL）中，代理人旨在与每个代理商在其本地环境中行动而无需交换原始轨迹时进行协作。FRL的现有方法（a）都不提供任何容忍度的保证（针对行为不当的代理商），或（b）依靠可信赖的中央代理（单点失败）来汇总更新。我们提供了第一个分散的拜占庭式耐受性FRL法。为此，我们首先提出了一种新的集中式拜占庭故障稳定性政策梯度（PG）算法，该算法仅依赖于非耐受性PG的假设标准来改善现有方法。然后，作为我们的主要贡献，我们展示了如何利用强大的聚合和拜占庭式共识方法的结合，以消除对受信任的中央实体的需求。由于我们的结果代表了拜占庭式耐断层的非征料非凸优化的第一个样本复杂性分析，因此我们的技术贡献可能具有独立的利益。最后，我们为常见的RL环境证实了我们的理论结果，证明了分散的联邦W.R.T.的加速。对各种拜占庭攻击的参与代理的数量和弹性。
可再生能源技术在通向分散低碳能系统的路径上
摘要。可再生能源技术（RET）是由于向可再生能源（RES）转移而出现的，旨在为旨在解决全球变暖的分散的低碳能源系统树立途径，正成为未来智能电网的关键要素。我们的论文将可再生能源平台的经济，社会和技术模型应用于21世纪的能源市场。本文分析了各个参与者（伪造者）在能源市场上的重要性，尤其是在可再生能源的产生和交易方面。它表明，现代的高级信息和通信技术使能源生产商能够以双向流量进行能源和信息。所有这些对于向可持续经济和绿色技术的过渡可能很重要。
分散式可再生能源打破越南电力规划逻辑
由于第 55 号决议将可再生能源和燃气发电都列为优先事项，因此需要找到一种平衡。煤炭和液化天然气的支持者表示，对可再生能源的新关注过于过度：太阳能和风能永远无法满足该国的能源消耗，而且需要太多资本。另一方面，能源转型的支持者（Brown，2021 年）指出，PDP8 草案过于关注煤炭和天然气，未能按照之前的计划实现。妥协总是受到双方的批评，但受到双方的攻击并不能证明该计划找到了公正的平衡。是吗？我们将在讨论表 1 中找到答案，该表将 PDP8 草案的 2030 年关键目标与当前情况和趋势进行了比较。
在合作多机构强化学习中分散执行的集中式培训简介
4个集中批评方法16 4.1预赛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.2基本的集中评论家方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3 Maddpg。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.4昏迷。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.5 Mappo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.6基于州的批评家。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.7选择不同类型的分散和集中批评家。。。。。。。。。。24 4.8结合策略梯度和价值分解的方法。。。。。。。。。。。。25 4.9其他集中批评方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25