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DSO/TSO多年计划2023-2027
•SEM将于2026年底再次与欧盟市场结合。这带来了这一点，我们需要遵守。•GB是我们最大的电力贸易伙伴（并将增加）。我们的交易安排需要适合目的。•平衡市场还有其他改革，其中一些是由新兴政策和技术驱动的。•与TSO和MO内部启动的程序。外部合作伙伴已经参与了支持计划管理办公室（PMO）的设置，我们希望在适当时候与拟议的范围和时间表有关行业。
战略影响者和信念的塑造
3 如果 α i = 0，这意味着代理不与任何外部源交互，那么时间 t 的信念为 P tb，就像经典 DeGroot 学习模型一样。4 我在定理 4.3 的证明中扩展了定理 3.1，以表明这个量是定义明确的。我还在第 2.2 节和第 5 节中讨论了影响者可能拥有的其他目标。5 Chandrasekhar 等人 (2020) 提供了实证证据，证明简单的 DeGroot 学习反映了观察到的行为模式。Molavi、Tahbaz-Salehi 和 Jadbabaie (2018) 以及 Dasaratha、Hak 和 Golub (2019) 提供了微观基础。DeMarzo、Vayanos 和 Zwiebel (2003) 强调了对该规则的批评，他们表明在 DeGroot 学习下代理不考虑信息重复。然而，他们表明，考虑这种偏见需要强大的计算能力。因此，有有限理性论据支持学习规则。
塑造技术。 全球保护。
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塑造欧洲的数字化转型
欧洲现在正处于关键时刻，其战略和投资决策为未来几年奠定了方向。在塑造欧洲数字未来的新战略中，该战略于2020年2月推出，委员会再次表达了其致力于在数字化转型中发挥积极作用的承诺3。随着欧盟在2021年进入新的多年财务框架（MFF）时期，欧盟委员会已将推广数字转型的投资作为重中之重。拟议的新数字欧洲计划，在2021-2017 MFF期间提议的分配为92亿欧元，旨在促进高音计算和数据，人工智能，网络安全和先进的数字技能；连接欧洲设施将增加30亿欧元的数字基础设施；在拟议的1000亿欧元欧洲计划中，Advanced Digital
基于存储的频率整形控制
摘要 — 随着系统惯性的降低，频率安全成为全球电力系统面临的一个问题。储能系统 (ESS) 因其出色的爬升能力，被视为重大突发事件后改善频率响应的自然选择。在本文中，我们提出了一种新的储能策略——频率整形控制——该策略可以完全消除频率最低点（频率安全的主要问题之一），同时将频率变化率 (RoCoF) 调整为所需值。消除最低点后，频率安全评估可以通过简单的代数计算进行，而不是传统控制策略的动态模拟。此外，我们提出的控制在存储峰值功率要求方面也非常高效，与传统虚拟惯性方法相比，在相同性能下所需的功率最多可减少 40%。
MDPS中的主要代理奖励成型
当一方采取另一方的行动，导致利益冲突时，就会出现主要代理问题。经济文献已经广泛研究了主要代理问题，最近的工作将其扩展到了更复杂的方案 - 诸如马尔可夫决策过程（MDPS）。在此过程中，我们通过调查预算限制下的奖励成型如何改善委托人的效用，进一步探讨了这一研究。我们研究了两人Stackelberg游戏，在该游戏中，校长和代理商具有不同的奖励功能，而代理商为两个玩家选择了MDP政策。委托人向代理人提供额外的奖励，代理人自私地选择其政策以最大程度地提高奖励，这是原始和提供的奖励的总和。我们的结果确定了问题的NP硬度，并为两类的概述提供多项式近似算法：随机树和具有有限范围的确定性决策过程。