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AECA 对 2024 年 IEPR 更新草案的评论
• 预计在可预见的未来，电费涨幅将持续高于通胀水平，并将继续上升。加州所有三大 IOU 都有待处理的一般电费案例申请，其提议或批准的电费涨幅平均每年为 10% 或更多，而野火缓解是主要推动因素。 • 到 2040 年，用于支持电气化增加的电网投资预计将增加 400 多亿美元。AECA 认为，这些估计严重低估了未来二十年的实际成本。 • 加州公用事业委员会批准的野火缓解成本，包括 PG&E 臃肿而昂贵的地下化计划，仅在 2025 年就将使全州成本增加至少 90 亿美元，未来十年将增加数十亿美元。根据加州公用事业委员会的 SB 695 报告，“野火成本现在是公用事业总收入的很大一部分。到 2023 年底，野火相关成本将达到 100 亿美元，而 2025 年将达到 100 亿美元。
深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格
公用事业委员会
5 PG&E 提交了一份 D.23-12-036 重审申请（“AFR”），涉及委员会的调查结果、法律结论和命令，这些调查结果、法律结论和命令与 PG&E 根据第 712.8(f)(5) 条和委员会对《公共事业法》第 712.8(s)(1) 条的解释使用提供给 PG&E 的 VPF 有关。AFR 与此程序分开进行诉讼。6 2024 年 VPF 收入（从 2024 年 11 月 3 日开始，1 号机组延长运营）包含在记录期内，并将作为 2025 年不可绕过费用的一部分收取。7 随后将通过加急的 Tier 3 建议信流程将 2025 年预测收入要求和费率与记录期内的实际成本、PG&E 账单收入、IOU 汇出收入和 CAISO 市场收入进行核对。 8 在 R.23-01-007 规则制定期间，D.23-12-036 批准了年度 DCPP 成本回收程序的时间表，最终决定将在 11 月的最后一次业务会议上作出。但是，如下文第 VE 节所述，由于 2024 年 10 月 1 日的基准和委员会 2024 年的投票会议的时间表，本申请提议在 2024 年 12 月 5 日之前作出最终决定。
在深度学习中使用 U-Net 模型从 MRI 扫描中检测脑肿瘤
神经系统中的肿瘤疾病既危险又复杂。磁共振成像 (MRI) 对于检测脑部疾病至关重要；然而，从中识别肿瘤的存在非常耗时，需要专业医生。利用深度学习在 MRI 图像中检测肿瘤可以减少等待时间并提高检测准确性。我们提出了一种采用两个 U-Net 模型的方法：ResNeXt- 50 和 EfficientNet 架构，并结合特征金字塔网络 (FPN) 来分割脑肿瘤。这些模型是在 BraTS 2021 数据集上训练的，该数据集包含 3,929 张 MRI 扫描图像和 3,929 个相应的掩模，按 70:15:15 的比例分为训练集、测试集和评估集。结果表明，结合了 EfficientNet 和 FPN 的混合模型性能卓越，测试集上的平均交并比 (IoU) 准确率为 0.90，而 ResNeXt-50 为 0.50，Dice 准确率为 0.92，而 ResNeXt-50 为 0.66。此外，我们还开发了一个 Web 应用程序，实现了 EfficientNet 和 FPN 模型，方便医生从上传的 MRI 图像中轻松检测肿瘤。
深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格
使用简化的 U-Net 架构进行脑肿瘤分割
摘要 位于颅骨内的脑肿瘤是导致严重后果的健康问题之一。快速准确地检测脑肿瘤并分割肿瘤区域将确保患者在早期接受适当的治疗，增加患者康复和生存的机会。文献中有很多分割方法。分割精度低、所采用的网络结构规模较大是现有方法的主要缺点。本研究提出了一种简化的 U-Net 深度学习模型，用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。该模型在 233 名患者的 3064 张 MRI 图像上进行了训练和测试，其中包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤等常见脑肿瘤。结果获得了平均0.86的骰子相似系数、0.76的IoU分数、0.85的敏感度值和0.99的像素准确度值。该模型有望帮助专家诊断疾病并确定适当的治疗方法，因为它可以快速、高精度地进行脑肿瘤分割。
2022 年 9 月夏季市场表现报告
AGC 自动发电控制 AZPS 亚利桑那公共服务 BAA 平衡授权区 BANC 北加州平衡授权 Cal OES 加州紧急服务办公室 CAISO 加州独立系统运营商 CCA 社区选择聚合器 CEC 加州能源委员会 CMRI 客户市场结果界面 CPUC 加州公共事业委员会 DAM 日前市场 DLAP 默认负荷聚合点 DR 需求响应 EEA 能源紧急警报 ED 异常调度 EIM 能源不平衡市场 ELAP EIM 负荷聚合点 ELCC 有效负荷承载能力 EOH 一小时结束 ESP 能源服务提供商 ETC 现有输电合同 F 华氏度 FMM 十五分钟市场 HASP 一小时提前调度过程 HE 一小时结束 IEPR 综合能源政策报告 IFM 综合远期市场 IOU 投资者所有的公用事业 IPCO 爱达荷州电力公司 LADWP 洛杉矶水电局 LMP 位置边际价格 LMPM 本地市场电力缓解
全州住宅紧急负荷减少计划基线评估
在电网压力较大期间，电力节约奖励计划的参与者会因减少用电量而获得补偿。该计划的一个关键设计组成部分是，减少量是根据个人客户基线计算的，这构成了向客户结算的基础。基线是一种程序，用于生成参与者在没有事件发生的情况下的消费状况的估计值。对于相对于基线增加负荷的参与者，不会受到处罚。基线提供了一个基础或反事实，可用于估计计划负荷减少量，以计算客户补偿。反事实是参与者如果没有被派去参加该计划会做什么的估计。因此，联合 IOU 要求对用于计算这些基线的方法进行评估，生成一份独立的基线减少量摘要，并为今后使用的替代基线提供建议。本报告总结了 2022 年夏季人口的个人客户基线结果，并提供了 2020 年夏季基线准确性评估的结果。
能源采购策略
AC 交流电 AES 先进储能 BEB 纯电动公交车 BESS 电池储能系统 BEV 纯电动汽车 CA 加利福尼亚州 CA HSR 加利福尼亚州高速铁路 CAISO 加利福尼亚州独立系统运营商 CARB 加利福尼亚州空气资源委员会 CCA 社区选择聚合器 CCE 社区选择能源 CEC 加利福尼亚州能源委员会 CO 2 二氧化碳 COA 综合运营分析 COD 商业运营日期 CPSF CleanPowerSF CSP 限电服务提供商 CPUC 加利福尼亚州公共事业委员会 CUB 合同公交车队 DA 直接接入 DC 直流电 DER(s) 分布式能源 DRAM 需求响应拍卖机制 EIR 环境影响报告 EMU 电动车组 ESP 电力服务提供商 GHG 温室气体 GRC 通用费率案例 HFTZ 高火灾威胁区 IOU 投资者拥有的公用事业 IRR 内部收益率 ITC 投资税收抵免 kW 千瓦 kWh 千瓦时
在边缘的Caveline检测到自主水下洞穴探索和映射
摘要 - 本文探讨了在边缘平台上部署基于Ma-Chine学习（ML）基于基于的对象检测和分割模型的问题，以实现用于自动水下汽车（AUV）的实时Caveline检测，用于水洞探索和映射。我们专门研究了三个ML模型，即U-NET，Vision Transformer（VIT）和YOLOV8，该模型部署在三个边缘平台上：Raspberry PI-4，Intel Neural Compute Stick 2（NCS2）和Nvidia Jetson Nano。实验结果揭示了模型准确性，处理速度和能耗之间的明确权衡。最准确的模型已显示为U-NET，其与联合（IOU）值相比为85.53 f1分数和85.38的交集。同时，分别在高功率和低功率模式下运行的Jetson Nano上的Yolov8模型实现了最高的推理速度和最低的能耗。论文中提供的全面定量分析和比较结果突出了重要的细微差别，这些细微差别可以指导水下机器人上的caveline检测系统的部署，以确保在水下洞穴探索和映射任务期间安全可靠的AUV导航。