XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMILP
考虑使用物联网和实际大数据的智能家居居住者行为的全面能源管理应用方法
摘要 - 物联网最深远的用例之一是智能电网和智能家庭操作。智能家庭概念使居民可以通过最小的损失和自我参与来控制，监视和管理其能耗。由于每个房屋的生活方式和能源消耗都是独一无二的，因此管理系统需要有关居住的能源消耗行为模式的背景知识，以进行更准确的计划。要获得此信息，必须处理与居民消费记录有关的数据。这项研究试图提供一个最佳分散管理系统，该系统由可互操作的部分组成，用于预测，优化，调度和在智能家庭上实施负载管理。使用光伏生成（PV）和电动汽车（EV）的4年间隔1分钟的间隔4年间隔的实际数据比较不同的预测模型，预测了不可控制的载荷以及在不同场景中采用确定性方法，该系统使用混合的插座线性计划（MILP）与最初的能量成本相比，将混合的直线线性编程（MILP）与最佳的成本相比，将其与最佳的成本进行了比较。结果表明，由于预测的高精度，提出的系统具有可靠的性能，并导致能源效率提高，能源成本降低（高达62。05％），降低峰与平均比率（PAR）（最多44。19％）和减少标准偏差（SD）（最多19。70％）的净消耗。索引术语 - 智能家庭，时间序列预测，MILP优化，深度学习，负载调度，能量管理。
集成冗余和存储设计优化...
摘要：化工厂的盈利能力与其可靠性直接相关，可靠性一直是化学工业关注的重点。本文解决空气分离装置概念设计阶段的问题，以尽量减少负收入，其中包括管道供应中断造成的损失以及提高可靠性的成本，包括拥有冗余单元和储罐。提出了一种基于马尔可夫链假设的混合整数线性规划 (MILP) 模型 (表示为 RST)，并将其应用于空气分离装置的激励示例。此外，为了解决更大的上层结构，我们提出了一种博弈论算法，该算法将问题分解和重构为各个处理阶段的团队博弈，并在它们之间达到纳什均衡。结果还表明，可以轻松获得接近全局最优的良好初始化点，从而保证纳什均衡解的质量。通过大量示例说明，所提算法能够以比原始 MILP 模型 (RST) 的直接解决方案更短的时间解决全局最优问题。
加载能源社区的需求响应的日程安排
本文着重于通过安排成员的负载来优化能源社区中的集体自我消费率。社区仍与公共网格连接，并包括供应商，传统消费者和分布式存储单元。生产商可以将其精力与公共电网或其他成员交换。拟议的策略旨在利用可控负载的特征来实施需求侧管理计划。问题的MILP配方允许一方面为电气设备的操作提供最佳计划。另一方面，它提供了用于管理存储单元，对等交换和与公共网格的交互的最佳解决方案，以最大程度地减少公共网格的能量流。但是，此MILP仅允许解决小问题实例。因此，我们为大型问题实例开发了基于列的启发式启发式。我们基于法国南部收集的实际数据的数值实验表明，加入能源社区可以节省能源账单上的资金，并将从主要网格中汲取的总能量减少至少15％。
基于阶段的神经网络进行回流焊曲线预测和回流焊配方优化，以实现质量和节能
在回流过程中，放置元件的电路板上会形成焊点，因此回流炉腔内的温度设置对 PCB 的质量至关重要。不适当的温度曲线会导致各种缺陷，如裂纹、桥接、分层等。焊膏制造商通常会提供理想的温度曲线（即目标温度曲线），而 PCB 制造商则会尝试通过微调炉的配方来满足给定的温度曲线。传统方法是调整配方，使用热测量设备收集热数据。它调整温度曲线依赖于反复试验的方法，这需要花费大量时间和精力。本文提出了 (1) 配方初始化方法，用于确定用于收集训练数据的初始配方；(2) 基于阶段（升温、浸泡和回流）的输入数据分割方法，用于数据预处理；(3) 反向传播神经网络 (BPNN) 模型，用于预测所需的区域温度以减少实际处理曲线与目标曲线之间的差距；(4) 混合整数线性规划 (MILP) 算法，用于生成最佳配方以最小化温度设置。本文旨在通过一次实验实现所需空气温度的非接触式预测。MILP 优化模型利用了从预测结果中获得的上限和下限约束。该模型已通过不同的初始配方和不同的目标曲线进行了交叉验证。结果，在开始实验的 10 分钟内，生成的最佳配方将与目标曲线的匹配度提高了 4.2%，达到 99%，同时降低了 23% 的能源成本。关键词：回流热配方优化、机器学习、基于阶段的分割、反向传播神经网络（BPNN）、混合整数线性规划（MILP）。
论文标题（使用样式
摘要 — 预计大型储能设施 (ESF) 将成为未来能源市场的重要组成部分，以增加可再生能源的渗透率。本文开发了一种新的优化算法，以参与大型商业 ESF 应对可再生能源波动。ESF 是一家投资者所有并独立运营的公司，力求最大化其总利润，同时对冲系统净负荷变化。为此，设想了一种精确计算高效的双层混合整数线性规划 (MILP)。ESF 运营商试图在较高级别最大化自己的利润，而 ISO 则寻求在较低级别出清市场。原则上，ESF 将能够构建其竞价/报价曲线以从不同市场购买/出售。为了保持问题的可处理性，每个较低级别都被其 KKT 最优条件取代，并使用强对偶理论将非线性转换为线性等价物，从而呈现单级 MILP，并因此重铸为 MPEC。此外，根据信息差距决策理论（IGDT）工具构建了所提出的框架，以捕捉不确定性对 ESF 利润的不利影响。
联网社区内冰蓄冷系统的设计与调度优化
BEM 建筑能量建模 COP 性能系数 CTES 冷热能存储 GEB 电网互动式高效建筑 MILP 混合整数线性规划 PSZAC 单区组合式空调 PVAV 组合式变风量 RTU 屋顶单元 SOC 充电状态 TOU 使用时间 UTSS 单元式热存储系统
石油和天然气公司MRO库存的网络设计
为了减轻运营中断，石油和天然气公司维持高水平的维护，维修和运营（MRO）库存。但是，与竞争对手相比，我们的赞助商公司的库存价值是非移动库存价值的两倍，促使利息降低库存持有成本 - 与存储库存相关的成本，例如资本成本，年度仓库费用，年度税收，年税收和年度仓库成本。这项研究旨在通过基于其需求特征分割19,153个MRO SKU来降低此类成本，并建立混合线性整数编程（MILP）模型，以重新设计仓库和植物网络。通过消除仓库和植物之间的1：1关系，仓库可以提供多种植物，并且赞助商可以避免每种植物的单个库存管理。通过我们的MILP模型，我们通过场景分析研究了不同级别的合并水平。在没有库存系统集成的最保守的情况下，新的网络设计导致仓库和运输成本降低了12％，安全股票持有成本降低了22％。尽管完整的库存系统和法律实体集成导致两者节省27％。
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对能源系统的优化在能源转变背景下的大量挑战可以通过能源系统模型（ESMS）来解决。例如，我们可以通过高空间和时间分辨率优化电力，气体和热供应来增强运营和投资决策。但是，经典硬件正在努力处理大规模优化问题，例如完全解决的德国高压网格，包括扇形耦合，因为求解时间缩小以大小为指数。ESM通常被简化为线性问题，以便在合理的时间内获得解决方案。但是，某些研究问题需要更复杂的配方，例如混合的线性优化问题（MILP），这是计算密集型的。在Attraqt'em中，我们研究了MILP非常重要的ESM的三种优化问题类型的量子优势：I。运营计划II。投资计划III。对弹性系统的方案分析，尽管仅适用于大问题的量子优势只能从当前减小量子计算机大小减小的研究中预测，但对于那些问题，●足够好的解决方案足以实现实际目的，或●时间约束将精确的方法限制为
利用可再生能源降低无线接入网络的总拥有成本
摘要 不断上涨的电价促使移动网络运营商寻找新的节能无线接入网络 (RAN) 解决方案。在本研究中，我们重点研究一种特定类型的 RAN，其中独立的太阳能电池板用作电网能源的替代能源。首先，我们描述这种基于混合能源的无线接入网络 (HEBRAN)，并制定一个优化问题，旨在降低该网络的总拥有成本 (TCO)。然后，我们提出了一个框架，该框架提供了一种经济高效的算法来选择 HEBRAN 的太阳能电池板和电池的适当尺寸，以及两种新颖的开启/关闭算法，用于在网络运行期间调节电网电力的消耗。此外，我们创建了 HEBRAN 优化问题的简化模型，以便在混合整数线性规划 (MILP) 求解器中对其进行求解。结果表明，我们的算法优于 MILP 解决方案和经典的开启/关闭方法。此外，我们的研究结果表明，迁移到 HEBRAN 系统是可行的，并且对移动网络运营商来说具有成本效益。
碳定价对分布式能源系统计划的影响
缩写：AC，吸收冷却器； CHP，热量和功率组合； CCHP，冷却热量和功率组合； EC，电动冷却器； EES，电源存储； CTE，冷热能源存储； MILP，混合整数线性编程； PE，初级能量； PV，光伏系统； Res，可再生能源；亮点：•使用计算能源集线器的能源系统设计的MILP模型。•分析了碳定价和天然气价格波动的影响。•高碳定价和TE可以促进分布式CCHP系统的部署。•天然气供应价格下跌可能会损害碳定价的有效性。•CO 2排放量与CCHP系统使用的便利性有关。关键字：分布式能源系统；碳税；最佳计划储能；能源集线器设计摘要：几个政府正在实施碳定价，以遏制CO 2排放。这项工作研究了其对分布式能源系统设计的影响，该设计由可再生和化石燃料提供动力。特别是，分析研究了一个位于新加坡的真实案例研究，其特征是冷却和电力需求。