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使用在线TS模糊...
复杂非线性系统（例如自动驾驶汽车）的控制通常需要可能无法使用或不准确的模型。在本文中，基于数据驱动的方法，用于学习非线性系统的数据驱动方法，以学习学习takagi – Sugeno（TS）模型，提出了一种新型的数据驱动模型预测控制（MPC）框架。为了解决数据TS建模，我们使用了不断发展的TS模糊椭圆形信息颗粒（TS-EEEFIG）方法来获得多型表示形式以及一组成员函数，这些功能允许使用有效的线性控制工具来处理复杂的非线性系统。，采用公式的方法用于赛车的自主驾驶控制问题。拟议的控件使用外部轨迹规划师提供的参考文献，在赛车模式下提供高驾驶性能。基于1/10比例RC汽车的高保真车辆模型，在模拟的赛车环境中验证了控制估计方案，以显示拟议方法的潜力。
KEDNY/KEDLI 和 NMPC CLCPA 研究会议 #2
• JP 协议的范围，重点关注实现 CLCPA 目标的不同途径的成本、系统影响和客户账单影响。量化其他影响（健康、就业、GDP 等）需要大量额外分析和资源。研究将包括对其他环境和经济影响的定性讨论。
2021 年年度报告 - MPC 能源解决方案 - Cision
为了在 2050 年实现净零排放，国际能源署表示，尽管可再生能源已经在大幅扩张，但各国政府仍需要进一步提高目标，以太阳能和风能资产的竞争势头为基础。各国政府应考虑将更多的经济复苏支出用于可再生能源，同时制定政策和法规，以促进该领域的私人资本动员。政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 在其最近的出版物中强调，虽然太阳能、风能和储能系统的成本持续下降，政策提高了能源效率，加快了可再生能源的部署，但所有行业仍需要立即大幅减少排放。政策、法规和市场手段需要扩大规模并更广泛地应用。根据 IPCC 的说法，限制全球变暖需要能源部门进行重大转型。这将涉及大幅减少化石燃料的使用、广泛电气化、提高能源效率和使用替代燃料。
MPC-2022-Renewable-RFP-2.1.22.pdf
• 本 RFP 包含提交拟议项目的指导方针和要求。 • 密西西比电力公司寻求从太阳能光伏（固定或跟踪）可再生资源中采购约 200 兆瓦（“MW”）的可再生能源。 - 项目在互连点（“POI”）的预期输出能力必须至少为 20 MW AC - 密西西比电力公司将仅接受来自非密西西比电力公司或南方公司附属公司的投标人的 25 年期太阳能光伏可再生资源能源专用电力购买协议（“PPA”）的提案。 - 此外，密西西比电力公司必须有权获得所有环境属性。 • 项目必须位于密西西比州，并且必须直接与密西西比电力公司的输电系统互连。 • 根据每个提案提交的定价应包括与项目设施相关的所有成本，直到这些设施连接到密西西比电力公司将建造和拥有的互连设施为止。 • 提交提案后，密西西比电力将评估每份提案，考虑将项目直接连接到密西西比电力的输电系统并确保向密西西比电力及其客户可靠输送能源所需的设施和改进相关成本。密西西比电力将在评估完成后确定这些成本的责任。这不包括与密西西比电力系统以外的电力系统（“受影响系统”）相关的任何设施和升级相关的任何成本。与受影响系统的影响相关的任何成本均由投标人承担，而非密西西比电力。• 每份提案必须包含 RFP 中规定的不可退还的投标费。• 项目（包括投标人的项目开发和提案）必须遵守所有适用的联邦、州和地方法律法规。在提案的整个期限内，所有联邦、州和地方批准、许可、执照以及相关费用或其他成本均由投标人承担。
MPC、MPE 和乘数：新... 的三难困境
7 前者使用实际支出反应（彩票收益）的证据，而后者使用假设调查问题的答案。Parker 和 Souleles（2019）发现，这两种得出 MPE 的方法往往会产生类似的答案。8 这种影响是持久的，因此累积 MPE 略高一些，约为 0.10。该累积数字是累积 MPC 的对应数字，据估计接近 1，例如在 Fagereng 等人（2020）的研究中。9 劳动文献中的另一个传统是将 MPE 定义为一个静态对象，用于衡量一次性意外单位支付如何在消费和劳动收入之间分配（例如 Pencavel 1986）。在我们的定义中，这些估计值对应于 MPE/（MPC + MPE）——一个比我们定义的 MPE 大得多的数字。
Covid-19疫苗的Moderna SMPC
主要疗效分析人群（称为每个方案集或PPS），包括28,207名受试者，他们接受了COVID-19-viccine Moderna（n = 14,134）或安慰剂（n = 14,073），并且具有负基线SARS-COV-2状态。PPS研究人群包括47.4％的女性，52.6％的男性，79.5％的白人，9.7％的非裔美国人，4.6％的亚洲人和6.2％的其他。19.7％的参与者被确定为西班牙裔或拉丁裔。受试者的中位年龄为53岁（范围18-94）。允许将第二次剂量的给药7至+14天的给药窗口（预定在第29天）纳入PPS。98％的疫苗接收者在剂量1后25天到35天接受了第二剂剂量（相当于28天间隔左右的-3至+7天）。
Astrazeneca SMPC用于COVID-19疫苗
在≥65岁的参与者中接受了2剂Vaxzevria（剂量2，剂量2，n = 703）的Vaxzevria（SDSD + LDSD，≥15天），与对照的8例相比，有4例CoVID-19例（n = 680）（n = 680）（n = 680），与51.91％CI的疫苗效率相对应，效率为51.91％[95％CI：-59.989.98]。大部分（89.6％）的老年人在第一次接受第二次剂量<6周。在老年人（≥65岁）中，他们接受了SD为首剂量（剂量后≥22天），Vaxzevria（n = 945）的6例COVID-19例（n = 945），而对照组为13例（n = 896）（n = 896），在Vaxzevria和对照组中分别为0 vs 2病例，分别为2例，分别为vaxzevria和对照组的分配。
基于MPC的能源管理系统，用于PVS的托管能力和EV的客户负载，在独立的微电网中
摘要：本文通过考虑基于模型的预测控制（MPC）的能量能源管理系统，介绍了具有储能系统（ESS）的独立微电网（MG）中光伏能力（PVS）和电动汽车（EV）的改善。该系统被以MG的形式配置，包括PVS，ESS，A柴油发电机（DG）和带有EV的多个负载。DG受控以额定功率运行，MPC算法用于独立毫克，该毫克为带有电动汽车的多个负载提供了所需的能量。可以通过ESS扩展到微电网的末端节点，将EV和PV的载荷能力扩展。在这种情况下，PVS和负载可以超过柴油机的容量，并且进料器中的每个总线都符合网格所需的电压范围。数值模拟证明了所提出的算法解决托管能力的效率。
使用 MPC 进行多代理电池存储管理 - ...
摘要 — 本文介绍了使用基于强化学习 (RL) 的模型预测控制 (MPC) 来寻找多智能体电池存储系统的最佳策略。考虑了电价的时变预测和生产需求不确定性。我们专注于优化经济目标成本，同时避免充电状态过低或过高，因为这可能会损坏电池。我们考虑了主电网提供的有界功率以及每个智能体的功率输入和状态的约束。参数化的 MPC 方案用作确定性策略梯度方法的函数近似器，RL 通过更新参数来优化闭环性能。仿真结果表明，所提出的方法能够解决约束并提供最佳策略。
使用基于 MPC 的关键服务恢复实现配电系统的弹性运行：预印本
摘要 -- 配电系统更容易发生中断，并导致大多数电力系统停电。我们提出了一种服务恢复技术，用于在极端事件触发的变电站停电后恢复系统服务（电力输送）。所提出的技术考虑了控制配电系统分布式能源 (DER) 的问题，目标是在满足网络流量和电压约束的同时实现最大负载恢复。该问题被表述为模型预测控制 (MPC)，其中采用线性化最优功率流 (OPF) 模型来描述网络。该公式通过增加 DER 的储备产品来增强，以确保随着时间的推移单调地恢复负载。我们考虑了集成了风能、太阳能、微型涡轮机和储能设备的 IEEE 13 总线测试馈线进行模拟。我们证明了所设计的技术在单调恢复系统负载方面的有效性，而不会切断先前恢复的负载。我们还展示了 DER 的功率和储备产品的共同优化对服务恢复的好处。此外，还展示了该技术在调节节点电压和减少可再生能源削减方面的能力。