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电池能量调度及利益分配模型...
储能解决方案对于实现碳中和和碳达峰目标具有战略意义，但安装成本高、需求不匹配、设备利用率低等问题阻碍了传统储能的大规模商业化。依托共享经济的共享储能模式可以有效克服这些问题，近年来受到了广泛关注。本文首先探讨了共享储能的概念，并说明了其在不同国家的应用。其次，梳理了共享储能研究中的两个核心问题——最优能源调度和合理的利润分配，并总结了常见的建模方法和求解算法。此外，指出了共享储能实际应用面临的平衡能源效率与分配公平的困境。在此基础上，指出区块链技术可以解决共享储能的上述困境，并给出了未来研究的重点方向。
使用加强学习的建设性护士调度div>
以下过程将用于一个修订。（1）选择一个是交换来源的工作偏移W 0（通常是违规行为最多的交易所）。（2）确定偏移W 0中违规数量最高的护士N 0。（3）如果轮班W 0是夜班，则违规行为数量最高，无论是晚上还是深夜班次，都被指定为护士n 0的W 0。（4）如果有一个工作班次低于护士n 0分配数量的下限，则该工作偏移W 1被指定为交换班次的目的地。如果不是，则使用分配数量的上部和下限的日期用作交换。（5）确定D天D 0，在换档W 0的天数中最高的优先级为N 0。（6）推断出护士N 0的G组（J 0），该组负责J 0，该j 0被分配为Shift W 0。（7）确定属于G组（J 0）的护士N 1，其在D D 0的转移为W 1。如果有多个适用的护士，请确定护士在d 0上将移位w 1交换为w 0时护士中最高优先级的护士。（8）护士n 0和n 1在d 0上交换。
动态随机车间调度问题...
这项研究介绍了一个不可靠的随机工作店，随机工作。由于分析解决问题的某些复杂性，基于仿真的优化被这里采用。该问题是在企业动力学软件中建模的，并且使用Taguchi方法获得了决策变量的最佳值。这项研究有三个决策变量和两个目标。目标是MakePan和持有，短缺和维护成本的总和。这项研究努力获得调度规则的最佳价值，预防性维护时间和缓冲级，以最大程度地减少目标函数。通过数值问题和适当的调度规则，确定最佳预防性维护期和最佳缓冲区级别来评估所提出的方法。此模型可用于处理时间和失败的任何目标函数以及任何分布功能。这项研究的新颖性可能是考虑到失败的作业店，在动态条件和随机处理时间和失败时间以及随机的工作到达中。
Edge Cluster升级中的延迟感知容器调度
摘要 - 在移动边缘计算（MEC）中，物联网（IoT）设备将计算密集型任务卸载到边缘节点，在容器中执行它们，从而降低了对集中式云基础架构的依赖。集群软件升级对于保持边缘群集的有效且安全的操作至关重要。但是，由于其地理分布的性质和资源限制，传统的云群集升级策略不适合边缘群集。因此，至关重要的是，在边缘群集升级期间正确安排容器以最大程度地减少对运行任务的影响。本文提出了一种延迟感知的容器调度算法，以进行有效的边缘集群升级。特别：1）我们为边缘集群升级的在线容器调度问题制定，以最大程度地减少任务延迟。2）我们提出了一种基于策略梯度的增强学习算法，该学习算法通过考虑MEC的特征，包括异质资源，图像分布和低延迟要求来解决此问题。随后，基于自我注意的位置特征提取方法旨在完全提取和利用边缘节点分布。3）基于模拟和现实数据痕迹的实验表明，与基线算法相比，我们的算法将总任务潜伏期降低了约30％。
可再生能源平衡组的协调计划
在邮政奖励时代，可再生能源（RES）需要成为负责任的市场标准群。由于它们的可控性是有限的，而且在经济上可行，因此很可能会加入现有的平衡小组，或组成一个新的，能够由市场信号驱动的灵活操作。与此相一致，本文提出了一个新的市场平衡群体的新颖概念，协调了风力发电厂的参与和由单个演员（聚合者）提出的灵活来源。该模型被用作随机混合整数线性编程（MILP）双层模型，其中高级模型是新市场平衡群体的利润最大化，而下层问题模型最终用户电力成本最小化。两个实体合作，以减少与市场时间表的偏差，在零成本下它们的相互交换发生。考虑到Res发电和市场价格的不确定性，比较了个人和协调的市场参与。结果显示了这两种情况；当协调的参与为风力发电厂和最终消费者带来经济利益时，但在这些场景下，最终消费者不会考虑通过聚合器在市场上提供其灵活性，因为他们最好不要更改其供应商或关税系统。后一种案例意味着市场激励措施和产品不足，无法将灵活的最终用户陷入积极和价格响应式系统的参与中。
使用可再生能源
摘要 - 电力分销网络的调度通过整合可再生能源（RES）以及储能系统（ESS）而发生了巨大变化。这些资源的规模和放置对网络产生了重大的技术和经济影响。虽然活动分销网络（ADN）中这些资源的利用具有多个优点，但需要分析和恢复这些资源对ADN的不良影响。在本文中，在33辆公交IEEE标准系统中研究了包括风，PV和ESS在内的混合动力ADN。首先，RES和ESS的最佳能源管理和规模是目的。其次，由于需求响应（DR）是调节生产和需求的ADN的另一种重要选择，因此将基于激励的DR计划用于剃须。由于这种方法的不确定性，由于其对客户消费模式的依赖，因此使用不当激励措施将无法刺激客户在高峰时段减少其消费。因此，通过依靠蒙特卡洛估计方法来最大程度地减少气候条件不确定性，这是生产方面可变性的另一个因素。此外，求解的优化问题是为了计算每个RESS和ESS条件的最佳大小和位置，涉及功率损失，电压概况和成本优化。此外，还考虑了几何，能源和网络容量以及成本限制。结果证实了所提出的能源管理和降低成本的有效性。
民事案件调查计划和日程安排
5. 在事实调查完成后 14 天内，律师和任何未委托代理的当事人必须会面讨论和解事宜。双方必须在事实调查完成后 21 天内提交有关和解的联合信函。信函必须包含一份声明，说明双方是否提议使用以下任何替代性争议解决机制：(i) 与法院举行和解会议；(ii) 参与法院的调解计划；和/或 (iii) 聘请私人调解员。未经法院明确许可，使用任何替代性争议解决机制不会暂停或修改本命令中的任何日期。6. 专家调查
考虑排放的储能调度，打造更绿色的电网
减少对碳密集型能源的依赖对于减少电网的碳足迹至关重要。尽管电网中清洁、可再生能源的部署越来越多，但仍有相当一部分电网需求是通过传统的碳密集型能源来满足的。在本文中，我们研究了使用部署在电网中的储能来减少电网碳排放的问题。虽然储能以前曾用于电网优化，例如削峰和平滑间歇性能源，但我们的见解是使用分布式存储使公用事业公司能够减少对效率较低、碳密集度最高的发电厂的依赖，从而减少其总体排放足迹。我们将分布式储能的排放感知调度问题表述为优化问题，并使用一种强大的优化方法，该方法非常适合处理负载预测中的不确定性，尤其是在存在太阳能和风能等间歇性可再生能源的情况下。我们使用最先进的神经网络负载预测技术和来自 1,341 户家庭的配电网的实际负载轨迹来评估我们的方法。我们的结果表明，每年的碳排放量减少了 50 多万公斤，相当于电网排放量下降了 23.3%。
可再生能源电力优化调度...
本研究主要关注通过控制微电网 (MG) 电池存储的充电和放电模式来实现最佳电源管理。为了优化电池的电源管理，我们提出了一种基于下垂的控制器或电池控制器。充电和放电模式由基于下垂的特性控制，它将充当电池存储的电池控制器。此外，充电和放电速率将取决于电源二次侧 MG 的信号，其信号将由电池控制器读取，并选择对电池存储进行充电或放电，以满足微电网中负载的能量需求。仿真结果表明，控制器可以根据电池存储到 MG 负载所需的能量来控制功率共享。此外，还建议了所有关键情况，例如任何发电机组的突然下降或干扰。结果观察到，由于任何发电装置的突然减少或干扰，电池控制器设法根据干扰造成的能量不足来控制充电和放电率，以满足 MG 的需求。