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一种用于随机的增强型水母搜索优化器......
多微电网 (MMG) 的能源管理 (EM) 解决方案是一项提供更多灵活性、可靠性和经济效益的关键任务。然而，由于可再生能源的随机性以及负载波动，MMG 的能源管理 (EM) 成为一项复杂而艰巨的任务，因为可再生能源的渗透率很高。在这方面，本文旨在通过最佳纳入光伏 (PV) 系统、风力涡轮机 (WT) 和生物质系统来解决 MMG 的 EM 问题。在这方面，本文提出了一种增强型水母搜索优化器 (EJSO) 来解决 85 总线 MMGS 系统的 MMG 的 EM，以最小化总成本，同时提高系统性能。所提出的算法基于威布尔飞行运动 (WFM) 和适应度距离平衡 (FDB) 机制来解决传统 JSO 技术的停滞问题。在标准和 CEC 2019 基准函数上测试了 EJSO 的性能，并将获得的结果与优化技术进行了比较。根据获得的结果，与其他优化方法（如沙猫群优化 (SCSO)、蒲公英优化器 (DO)、灰狼优化器 (GWO)、鲸鱼优化算法 (WOA) 和标准水母搜索优化器 (JSO)）相比，EJSO 是一种解决 EM 的强大方法。获得的结果表明，建议的 EJSO 的 EM 解决方案可以将成本降低 44.75%，同时系统电压曲线和稳定性分别提高 40.8% 和 10.56%。
法国的海外领土及其在海洋战略中的应用
2 Jean-Christophe Gay，“法国海外。分散的土地，生活社会”。殖民地状态的第2章用点菜法规：29-62。3对于完整列表，请咨询附录。4 isabelle leblic，“你说“重新平衡”和非殖民化？回到新喀里多尼亚的主权和殖民主义的40年（1980-2018）”，《社会社会杂志》，《杂志战略，2022年2月，法国在Indopacific的战略（于2024年2月12日咨询）
与可再生能源集成的海洋微电网系统的负载频率控制
摘要：在海港，由于环境和气候变化挑战的发展，低碳能源系统和能量效率变得越来越重要。为了确保海港的持续成功，必须将技术进步引入许多系统，例如海港车辆，港口起重机和吊船的电源。港口区域可能需要微电网来处理这些方面。通常，用可再生能源（RES）代替常规发电机单元的微电网遭受系统惯性问题的影响，这会对微电网频率稳定性产生不利影响。在本文中介绍了基于与过滤器（MPIDF）的新型修饰成分积分衍生物（LFC）的负载频率控制器（LFC），以增强海洋微网络（MMS）的性能。Serval优化算法（SOA）是一种最新的生物启发的优化算法，用于优化MPIDF控制器系数。该控制器在包含许多RES的海洋微电网上进行测试，例如风力涡轮机发电机，海浪能和太阳能产生。相对于其他控制器（例如PIDF和PI），对所提出的MPIDF控制器的效率进行了验证。同样，与其他算法相比，提出的元元素算法得到了验证，包括粒子群优化（PSO），蚂蚁菌落优化（ACO）和果冻纤维群优化（JSO）。这项研究还评估了所提出的控制器对阶跃负载，系统参数变化和其他参数变化中不同扰动的鲁棒性。
水母搜索优化器的应用
摘要：气候环境的变化以及间歇性对可再生能源（RESS）的总体能源系统产生显着影响，需要制定控制策略以提取Ress可用的最大功率。为了完成这项任务，已经开发了几种技术。应使用有效的最大功率跟踪（MPPT）技术来确保风发和PV生成系统都提供其全部优势。在本文中，开发了一种新的MPPT方法（JSO）；此外，利用统一的功率质量调节剂（UPQC）来增强微电网（MG）的性能并解决敏感负载的功率质量问题。MG检查了光伏（PV），风力涡轮机和燃料电池电池，并以均匀和非均匀的风速和太阳辐照度进行了检查。提出了开发算法与不同最大功率跟踪算法之间的比较。此外，进行了四个案例研究，以验证引入的UPQC在增强功率质量问题方面的有效性。使用其他算法评估时，研究结果表明，发达算法的高性能。MATLAB/SIMULINK软件用于仿真风，PV和FC控制系统。然而，在与PV辐照的相同条件下进行了实验有效测试，以验证模拟结果。实验验证是通过使用PV模块模型，带有太阳高度模拟器CO3208-1B板的三倍，23 v/2a CO3208-1A执行的，并将结果与仿真结果进行比较。
为客观足球运动员估值开发可靠的混合机器学习模型
摘要 - Football既是流行的运动，又是一项大型业务。经理们担心团队经理在转移，球员估值问题，尤其是市场价值和转移费用时做出的重要决策。市场价值很重要，因为可以将其视为转移费用转移费用的估计值，这些费用或价格可以为转移市场上的玩家支付。足球专家历史上估计了市场。但是，专家意见是不准确的。因此，数据分析可能会为基于专家的市场价值估计提供可靠的替代品或补充。本文提出了一种定量，客观的方法来评估市场上足球运动员。该技术基于将机器学习算法应用于足球运动员性能数据。为了实现这一目标，采用了决策树回归（DTR）来预测足球运动员的市场价值。此外，还利用了两种新型的元启发式算法，蜂蜜badger算法（HBA）和水母搜索优化器（JSO）来增强DTR模型的性能。实验利用了从sofifa.com收集的FIFA 20游戏数据。此外，它旨在检查信息并查明影响市场价值评估的关键要素。试验结果表明，与其他算法相比，DTJ混合模型在预测参与者的市场定价方面的性能更好。与基线相比，R 2值为0.984，误差比最低，它获得了最高的精度得分。最后，人们认为这些发现对于足球队和球员在球员之间的讨论中可能至关重要。该策略可以用作加快谈判过程并提供对玩家市场价值的可量化，客观评估的跳板。