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RNR 战略 2040
1. Tayan Raj Gurung 博士（博士）。农业部顾问 2. Min Prasad Timsina 先生，畜牧部顾问 3. Sonam Norbu 先生，农业营销和合作社部顾问 4. Pasang Wangchen Norbu 先生，林业和公园服务部顾问 5. Mahesh Ghimiray 先生，水稻专家，ARDC，DoA，Bajo 6. Kailash Pradhan 先生，农业系统专家，NCOA，DoA，Yusipang 7. Phub Dem 女士，农业部 PPD 首席农业官 8. Norbu Wangdi 博士（博士），FRMD，DoFPs 首席林业官 9. Ganga Maya Rizal 女士，农业部副首席饲料和饲料官 10. Tashi Yangzom 女士，农业部 PPD 副首席规划官 11. Jambay Dorji 先生，BAFRA 高级监管和检疫官 12. Tashi 女士Yangzom，BAFRA 高级监管检疫官员 13. Ugyen Lhamo 女士，DAMC 营销官
2019年4月的林业官员基于能力的框架
开发者：工作组成员1。Norbu Wangdi，博士，Dy。首席林业官UGYEN WANGCHUCK保护与环境研究研究所，森林与公园服务部，Bumthang 2。dawa tshering，森林和公园服务部森林保护和执法部，森林和执法部，Thimphu3。Sangay Chophel，贸易官部经济事务部，Thimphu 4.Karma Yuden，农业和森林部人力资源官员部人力资源部，Thimphu 5。Chojour，农业和森林部人力资源官员部人力资源部6。UGYEN PHUNTSHO，规划官员国民幸福委员会，Thimphu 7。Karma Wangdi，thimphu经济事务部消费者保护办公室
Ioannis Antonopoulos、Valentin Robu、Benoit Couraud、Desen Kirli、Sonam Norbu 等人。人工智能和机器学习方法在能源需求侧响应中的应用：系统评价。《可再生和可持续能源评论》，2020 年，130，第 109899 页。�10.1016/j.rser.2020.109899�。�hal- 03601421�
随着间歇性可再生能源发电在能源结构中的占比不断增加以及负载类型更加不稳定（如电动汽车充电），近年来人们对能源需求侧响应 (DR) 的兴趣日益浓厚。需求侧响应计划被认为能够以经济高效的方式提供所需的灵活性，从而提高能源系统的可靠性。大规模需求侧响应服务的需求通常由需求侧响应聚合器来满足，即提供聚合服务并充当系统运营商和最终消费者之间的中介的实体。需求侧响应相关任务的高度复杂性，加上它们对大规模数据的使用以及对近乎实时决策的频繁需求，意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)——人工智能的一个分支——最近已成为实现需求侧响应的核心技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳消费者响应集、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文（发表于 2009 年至 2019 年之间）、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。这些论文根据所使用的人工智能/机器学习算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和老牌公司）和大型创新项目，其中人工智能方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的人工智能技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速增长领域未来研究的方向。