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智能电力系统中增强电网稳定性和有效能源管理的协同智能控制机制
K. Anusha 1，R J Anandhi 2，Alok Jain 3，Monica Garg 4，Ali Saeed 5，K.D。Bodha 6* 1印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML部门。2印度班加罗尔新地平线工程学院信息科学工程系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，地块号 11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。 5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。 摘要。 鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。 ，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。 本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。 本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。 此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院，地块号11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。摘要。鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。本文扩展了如何将DSOPF添加到增强的DMS功能可以促进这些设计目标并为渐进的集成电网提供基础。
通过直接数字合成
摘要 - 本文对各种设计辅助技术对本机RRAM对硅的固有性能和可靠性的影响进行了全面评估。设计和技术的协作优化在替换传统闪存作为领先解决方案方面起着至关重要的作用。我们展示了使用读取之前的读取，电流限制和写入终止技术导致编程操作期间的功耗分别减少了47％，56％和13％。通过与写入验证和误差校正代码机制的结合，这些增强能够统称能源消耗减少83％，访问时间降低了55％。通过引入一种新颖的智能写算法（SWA），使这些进步成为可能。利用130nm CMOS技术实施的代表性128KB RRAM宏，这项研究显着有助于RRAM在嵌入式应用中的可行整合。对硅的实验评估验证了可靠性的提高，在经历了100万个周期后，读取了28.1µA读取边缘，而不会遇到任何读取错误，从而保持低于10 -7的位错误率（BER）。索引术语 - 无挥发性内存，ECC，智能算法，自适应和可重新配置系统，变体耐受
智能计量中的创新将有助于网络稳定性
2025年2月14日，捷克共和国是欧洲最后一个继续安装“智能电表”的国家之一。到2027年，所有消费点每年消耗超过6 MWH（较大的家庭住宅和更高消费的公寓）均应用智能电表代替现有的电表。这些衡量能源消耗的仪表是由电力的分销商拥有和运营的，尤其是Čez在捷克共和国分发，例如，例如，e.gd和Pre Pressute。因此，分销商必须自费进行替换。他们为什么要这样做？它将带来最终消费者的最终作用？功率计的基本智能功能使仪表能够测量和存储消耗历史记录（通常为15分钟的间隔），并且分销商还可以与仪表进行远程通信。除其他外，这无需手动阅读有关消费的信息，以获取计费所需的数据。但是，这不是智能电表的主要原因和好处。越来越多的可再生能源，电池系统和其他重要的电器（例如热泵和电动汽车充电器）逐渐连接到网格。要管理这些网络，分销商不仅需要了解与消费点有关的总消费的信息，而且还需要有关消费历史记录的信息。其他功能包括测量和获取有关电压波形的信息的可能性，可以远程设置消耗限制或远程连接或断开消耗点的能力。此外，智能电表支持“动态关税”，并通过使用继电器切换消耗 - 例如，在加热水（以前称为“夜间电流”）时，阻止了锅炉的电力消耗（“ HDO系统”）。可以看出，智能电表的大多数功能主要为电力分销商服务。他们需要这些功能，以便即使在分散和脱碳的能源系统中也可以安全地管理网络。最终用户的好处是间接的。消费者可以查看自己的消费历史，但是这样的发烧友很少。但是，智能电表是转型能源领域运营的基础：能源市场，具有15分钟的交易期，电力共享，能源社区和灵活性汇总，该公司于去年12月在CZECH RELOSSION的代表众议院批准Lex Oze III批准。具有人工智能的智能电表，全球智能电量表的发展仍在继续，捷克共和国的公司也参与了这些重大的创新。其中一个是技术公司Mycroft Mind，其客户包括捷克共和国的所有主要电力分销商。MyCroft Mind从事智能电网行为的分析和预测。它将人工智能嵌入到电量计中以扩展仪表的功能，以便他们能够预测特定位置的能量的行为，并提供更详细的信息，以使可再生能源更有效地集成到网格中。在分散和脱碳能的环境中可靠，有效地运行的网络根本不是一个小目标。还需要几种类型的技术创新和当前能源部门运营的变化，以实现这一目标。产品开发总监兼Mycroft Mind的联合创始人FilipProcházka
用于采矿的电信网络，使智能采矿成为现实
©2025 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys认为本文档中的信息截至其发布日期是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys承认本文档中提到的商标，产品名称和其他知识产权的其他公司的专有权利。除非明确允许，均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。
保存的实验研究/ ... div>
在本文中，我们介绍了有关电动轮椅高级驾驶员援助系统的开发的工作。我们的项目旨在提高流动性降低的人的自主权。进行临床研究后，我们确定了几个用例。在本文中，我们在室内环境中介绍了椅子周围环境中兴趣点的检测，本地化和跟踪，即：门，手柄，照明开关等。目的不仅是为了提高椅子周围的看法，而且还可以使半自治的驾驶朝向这些目标。首先，我们将对象检测算法的Yolov3的重新应用于我们的用例。然后，我们显示了对Intel Realsense相机的使用，以进行深度估计。最后，我们描述了对跟踪3D兴趣点的排序算法的适应。为了验证我们的方法，我们在受控的室内环境中实现了一些实验。使用我们的自定义数据集测试了检测，距离估计和跟踪管道。这包括走廊，门，手柄和开关。研究的一个方案之一是为了验证所提出的平台，不仅包括对物体的检测和跟踪，还包括轮椅向其中一个感兴趣的一个点。
可再生能源和智能电网
电力系统及其四个主要部门：发电、输电、配电和需求。最近用于发电的能源多样化以及将现代分布式可再生能源整合到传统电网的影响使得向智能电网过渡成为必要。现代化电网中能源储存的前景以及燃料电池和氢能储存的潜力。智能电网的组成部分、优势、局限性和运行。智能电网通信：有线和无线通信、物联网 (IOT)、智能电表、监控和数据采集 (SCADA) 和网络安全。
通过智能手机操作的多功能Agri机器人-IJRPR
印度的传统种子植物植物技术通常涉及使用拖拉机驱动的钻孔或动物绘制漏斗管。如今，速度，能源经济，用于精确指导的传感器以及启用GPS和无线连接等技术是自主野外机器人开发的主要重点。早期的方法是劳动密集型，需要大量时间和精力。相反，基于拖拉机的钻孔中此类功率单元的操作员受到高水平的振动和噪声，这对其健康和生产力有害。过去的技术并不那么先进。因此，他们是手种子的。但是，近年来技术已经发展。鉴于印度农业部门的现实，建造的系统必须更具成本效益，更准确地运行，使用更少的燃料，并且与拖拉机和传统方法相比，人类的体力少。农民将真正受益于最终产品。在农业中使用机器人技术是一个相对较新的概念。在农业中具有机器人增强生产率的潜力是巨大的，并且越来越多的机器人以各种形式出现在农场上。由于替换人类运营商的潜力提供了具有投资回报的实用解决方案，乐器机器人的应用每天都在扩展，包括更多域。因此，我们建议一种农业自动化系统，该系统可能会帮助农民付出更少的努力。
通过强化学习的智能城市优化基于学习的预测分析
摘要 - 快速移动的城市化和城市的数字过渡的融合要求释放智能能源管理，效率符合可持续性和降低碳足迹，同时为城市居民提供高质量的生活标准。传统解决方案通常发现，考虑到能源的固有背景，各种需求以及不断变化的基础设施要求，处理能源的城市消费的强度和可变性几乎是不切实际的。作为针对挑战的建议解决方案，基于深度学习的预测分析（RLPA）的发展是为了解决为现代城市优化能源的问题。强化学习（RL）是机器学习的一个分支，用于使自主优化AI代理通过顺序决策中的相互作用来学习环境中的策略。加上预测分析时，此类系统可以帮助实时能源预测，能源的分配以及网格稳定性，以实现更具适应性和成本效益的能源系统。本文研究了基于RL的预测分析对最大程度地降低智能城市能源消耗的变革效应，重点是增强需求端的能源管理，最终促进了可靠的可再生能源在分布式网格中的可靠整合并提高网格复原力。一项详细的调查奠定了典型的增强学习模型，例如Q学习，深Q网络（DQN）和参与者 - 批评算法，以评估其在大规模解决能源优化挑战方面的实际实用性。此外，在研究中处理了智能城市基础架构中RL实施，调整智能电网，物联网驱动的能源管理系统以及需求响应计划。本文提出的方法论需要比较在实际实施智能城市项目中使用强化学习以在节能领域的效率，负载
博士研究员：智能家居技术和能源管理中的数据分析和人工智能
您的研究将始终与商业合作，包括了解最先进的技术、确定商业创新研究差距、数据收集和清理、应用先进的数据科学模型、报告结果、将其转化为见解和建议并向学术界和商业界报告这项工作。
