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钒电解液再平衡的优化...
摘要——本文提出了一种优化钒液流电池 (VRFB) 能量容量恢复的新算法。VRFB 技术可以通过电解质再平衡部分恢复损失的容量来延长其使用寿命。我们的算法找到了这些再平衡服务的最佳“数量”和“时间”，以最小化服务成本，同时最大化能源套利收益。我们表明，该问题的线性化形式可以解析解决，并且目标函数是凸的。为了解决整个问题，我们开发了一种两步混合整数线性规划 (MILP) 算法，该算法首先找到最佳服务数量的界限，然后优化服务的数量和时间。然后，我们针对纽约 ISO 的能源套利案例研究给出了理论分析和优化结果。
无损电池充电问题的多项式算法
能源存储是一种越来越有吸引力的解决方案，可降低电力成本和碳足迹并提高能源系统的灵活性和可靠性。近年来，由于技术成本的下降和可再生能源渗透到电网中，因此储能的使用越来越大。一个储能系统还提供了能源套利，这是指在能源价格低和销售时通过充电，通过放电在价格高时的能源。为了最大化此收入，电池存储需要适当的管理策略，能够根据价格信号做出充电/放电决定。当将能量存储集成到更复杂的优化问题中时，就时间和计算工作有效做出有效的决定变得更加关键。可以将参与能量套利的电池充电问题的标准混合整数线性编程（MILP）模型以
System Modeling and Optimal Dispatching of Multi-energy ...
摘要 - 多能源的协调操作和综合利用需要系统的研究。多能微电网（MEMG）是一个带有MulTiple输入和输出的耦合系统。在本文中，提出了一个基于统一能量流的系统模型来描述静态关系，并提出了一个模拟能量存储模型来表示能量转移过程的时间依赖性特征。然后，使用分段线性近似和con-vex松弛，建立了MEMG的最佳调度模型作为混合企业线性编程（MILP）问题。最后，系统模型和最佳调度方法在MEMG中得到了验证，包括区域电子，天然气和热供应以及可再生生成。提出的模型和方法为能量流分析和MEMG优化提供了一种有效的方法。
用量子退火算法解决资源受限的项目调度问题
量子退火是一种有前途的方法，可用于解决资源受限项目调度问题 (RCPSP) 等复杂调度问题。本研究首次应用量子退火来解决 RCPSP，分析了 12 个众所周知的混合整数线性规划 (MILP) 公式，并将量子比特效率最高的公式转换为二次无约束二进制优化 (QUBO) 模型。然后，我们使用 D-wave advantage 6.3 量子退火器解决该模型，并将其性能与经典计算机求解器进行比较。我们的结果表明，该算法具有巨大的潜力，尤其是对于中小型实例。此外，我们引入了目标时间和 Atos Q 分数指标来评估量子退火和逆量子退火的有效性。本文还探讨了高级量子优化技术，例如定制退火计划，以增强我们对量子计算在运筹学中的理解和应用。
加入还是不加入？能源共同体的困境
摘要：能源社区 (EC) 正在成为促进欧洲能源转型的主要驱动力，每个成员国 (MS) 采用的监管框架对于 EC 的成功部署都发挥着关键作用。因此，本文分为两个层次。本文的第一层讨论了成员国目前对 EC 的规定，对所使用的每种解决方案进行了关键比较。第二层研究涉及引入混合整数线性规划 (MILP) 优化算法，该算法早期由一些作者研究过，并进一步开发用于评估有利于产消者参与 EC 的条件。这两个模型都已在位于意大利北部马利亚诺阿尔皮市的案例研究中进行了测试。结果表明，所提出的方法正确评估了影响公民参与 EC 的关键参数，并表明对于所研究的意大利 EC，有可能进一步扩大安装容量而不会损害投资盈利能力。
加入还是不加入？能源共同体的困境
摘要：能源社区 (EC) 正在成为促进欧洲能源转型的主要驱动力，每个成员国 (MS) 采用的监管框架对于 EC 的成功部署都发挥着关键作用。因此，本文分为两个层次。本文的第一层讨论了成员国目前对 EC 的规定，并对所使用的每种解决方案进行了关键比较。第二层研究涉及引入混合整数线性规划 (MILP) 优化算法，该算法早期由一些作者研究，并进一步开发以评估有利于产消者参与 EC 的条件。这两个模型都已在位于意大利北部马利亚诺阿尔皮市的案例研究中进行了测试。结果表明，所提出的方法正确评估了影响公民参与 EC 的关键参数，并表明对于所研究的意大利 EC，有可能进一步扩大安装容量而不会损害投资的盈利能力。
使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS
摘要 - 在道德上符合符合的自主系统（ECA）是建立机器人系统的流行方法，该方法在完全可观察到的环境中构成了遵守道德理论的顺序决策。但是，在现实世界的机器人设置中，由于传感器的局限性，环境条件或由于有限的计算资源而导致的推断，这些系统通常在部分可观察性下运行。因此，本文提出了一个可观察到的ECA（PO-ECAS），使这项工作更接近成为机器人主义者的实用和有用工具。首先，我们正式介绍了PO-ECAS框架和基于MILP的解决方案方法，用于近似道德上符合最佳的政策。接下来，我们将现有的道德框架扩展到了信仰空间，并为受亚里士多德的卑鄙学说启发的美德道德提供了道德框架。最后，我们证明了我们的方法在模拟的校园巡逻机器人领域有效。
解锁Ercot的储能经济学-Michael J Rohde
优化问题被提出为混合整数线性计划（MILP），该计划将能源和辅助服务进行了优化，从而最大程度地提高了24小时内的累积收入。在Ercot中，日前（DA）的能源投标不是特定资产的，这样做会使Bess资产的资产所有者虚拟地位。因此，优化引擎（OE）不会在DA市场中产生能源出价。它只会产生能源报价。在DA和RT市场中，OE在预测价格之间进行了优化，并相应地产生了投标/要约。如果授予了DA Energy优惠，将产生实时的能源出价，以适应SOC要求满足DA能源义务的要求。OE总是选择具有足够SOC的能源和辅助服务产品的最有利可图的组合，并在市场和资产的物理约束中。
使用Chatgpt
深度学习模型的出现彻底改变了人工智能的领域，这是克里兹赫夫斯基等人2012年的胜利。在Imagenet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中的模型[1] [2]。这一突破标志着深度学习在图像和语音识别以及自然语言处理等领域的主导地位。大型语言模型（LLMS）的发展，例如Chatgpt [3]，代表了自然语言处理的显着进步，到2023年，Chatgpt实现了超过1亿个全球用户群。在网络安全的动态场中，不断寻求创新的方法来增强网络防御。llms之类的Chatgpt在各种网络安全领域中发挥了作用，包括安全操作中心（SOC）和教育计划。socs在监视和应对网络事件中起着至关重要的作用，通过整合ChatGPT [4]，可以增强能力。同样，网络安全教育领域也从Chatgpt [5]促进的互动学习经验中得到了好处。但是，网络攻击中LLM的潜在滥用是人们日益关注的领域。LLM（例如ChatGpt）产生令人信服的句子，图像和程序源代码的能力为它们在信息攻击中的概述提供了途径，例如信息收集[6]，网络钓鱼[7]和恶意软件创建[8]。在对称键密码学领域中，LLM在生成密码AES，CHAM [9]和ASCON [10]的程序源代码方面表现出了希望。差异性隐式分析[11]和线性隐性分析[12]在分析对称键块密码方面一直是关键的。最近的研究利用了混合整数线性编程（MILP）和满足能力问题（SAT）来增强这些分析[13] [14] [15] [16] [17] [17] [18]。由于使用MILP或SAT的方法不仅需要密码分析的知识，而且还需要高度编程技能，因此初学者有障碍可以克服。从讨论的观点来看，很明显，Chatgpt-4有可能大大降低密码分析领域的初学者的障碍。通过简化学习曲线，
电力存储系统和灵活负荷的优化调度
摘要-由于可再生能源的渗透率不断提高，电力系统运行遇到了一些挑战。主要挑战之一是这些资源的间歇性，这会导致电力平衡被破坏。另一方面，有各种分布式能源 (DER) 来补偿对斜坡容量的需求。因此，为了指出这个问题，本文以 DER 聚合器 (DERA) 的形式选择了储能系统和供暖、通风和空调 (HVAC) 负载来参与日前 (DA) 能源和灵活斜坡产品 (FRP) 市场。因此，在两个市场中，都使用了一种共同优化方法来模拟聚合器的决策，即混合整数线性规划 (MILP) 方法。所得结果表明，通过不仅考虑 DERA 在联合能源和 FRP 市场的参与，而且还考虑 HVAC 负载的潜力，DERA 的利润会增加。此外，通过部署概率、客户福利、允许的温度偏差等参数的敏感性分析，研究了模型的准确性。