XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemStochastic
考虑随机多属性决策方法的氢能能源中心优化调度
摘要：如今，多能源载体的整合是智能能源系统中最关键的问题之一，目的是满足可持续能源发展指标。氢被认为是未来能源行业的主要能源载体之一，但将其整合到能源系统中面临着不同的开放挑战，这些挑战尚未得到全面研究。本文提出了一种基于随机多属性决策方法的新型日前调度方法，以实现氢基能源枢纽的最佳运行。通过这种方式，首先通过提供电转氢 (P2H) 设施的详细模型来开发能源枢纽模型。然后，通过考虑产消者在所提出的能源枢纽模型中的作用以及综合需求响应计划 (IDRP)，给出了一个新的多目标问题。所提出的模型引入了一种从历史数据分析到最终决策的综合方法，旨在最大限度地降低系统运行成本和碳排放。此外，为了应对系统的不确定性，采用基于场景的方法来模拟可再生能源资源波动。所提出的问题被定义为混合整数非线性规划 (MINLP)，为了解决这个问题，采用了一种简单的增强 e 约束 (SAUGMECON) 方法。最后，对所提出的模型进行了案例研究的仿真，所得结果证明了所提方案的有效性和优势。
考虑随机多属性决策方法的氢能能源中心优化调度
摘要：如今，多能源载体的整合是智能能源系统中最关键的问题之一，目的是满足可持续能源发展指标。氢被认为是未来能源行业的主要能源载体之一，但将其整合到能源系统中面临着不同的开放挑战，这些挑战尚未得到全面研究。本文提出了一种基于随机多属性决策方法的新型日前调度方法，以实现氢基能源枢纽的最佳运行。通过这种方式，首先通过提供电转氢 (P2H) 设施的详细模型来开发能源枢纽模型。然后，通过考虑产消者在所提出的能源枢纽模型中的作用以及综合需求响应计划 (IDRP)，给出了一个新的多目标问题。所提出的模型引入了一种从历史数据分析到最终决策的综合方法，旨在最大限度地降低系统运行成本和碳排放。此外，为了应对系统的不确定性，采用基于场景的方法来模拟可再生能源资源波动。所提出的问题被定义为混合整数非线性规划 (MINLP)，为了解决这个问题，采用了一种简单的增强 e 约束 (SAUGMECON) 方法。最后，对所提出的模型进行了案例研究的仿真，所得结果证明了所提方案的有效性和优势。
优化近似凸函数的量子加速及其在对数遗憾随机凸老虎机中的应用
贡献。在本文中，我们系统地研究了近似凸函数优化的量子算法，并将其应用于零阶随机凸老虎机。量子计算是一项快速发展的技术，量子计算机的能力正在急剧提升，最近谷歌 [ 6 ] 和中国科学技术大学 [ 42 ] 已经达到了“量子至上”。在优化理论中，半定规划 [ 3 ， 4 ， 11 ， 12 ]、一般凸优化 [ 5 ， 15 ]、优化中的脱离鞍点问题 [ 41 ] 等问题的量子优势已被证明。然而，据我们所知，近似凸优化和随机凸优化的量子算法是广泛开放的。在本文中，我们使用量子零阶评估预言机 OF 来考虑这些问题，这是先前量子计算文献中使用的标准模型 [ 5 ， 14 ， 15 ， 41 ]：
考虑需求响应的微电网参与联合主动、无功和辅助服务市场的基于随机风险的方法
摘要 在重组后的电力系统中，可再生能源 (RES) 得到了发展。这些发电机的不确定性降低了电力系统的可靠性和稳定性。电力系统正常运行的频率和电压必须始终保持在标称值内。辅助服务 (AS)、储能系统 (ESS) 和需求响应计划 (DRP) 可以有效解决上述问题。微电网 (MG) 可以通过参与各种市场来提高利润和效率。本文通过考虑 ESS、DRP、部署 AS 的要求以及风能和太阳能生产的不确定性，为 MG 同时参与耦合有功、无功功率和 AS 市场（调节、旋转备用和非旋转备用）提供了最佳调度。能力图；数学方程用于对发电机组的有功和无功功率进行建模。本文中的风险管理是通过条件风险价值 (CVaR) 方法进行的，概率分布函数 (PDF) 用于对风速和太阳辐射的不确定性进行建模。 ERCOT（德克萨斯州电力可靠性委员会）市场是用真实世界的数据模拟的。
类似CMOL的Memristor-CMOS神经形态芯片核心，展示了随机二进制STDP
摘要 - 纳米级候选人的出现提出了能够构建CMOL（CMOS/纳米线/分子）类型的超密集内存内计算电路架构的希望。在CMOL中，将在纳米线的交点上制造纳米级备忘录。CMOL概念可以通过在CMO上制造较低密度的神经元并与纳米线和纳米级 - 墨西哥纤维织物放置在顶部的纳米线和纳米级 - 梅斯托织物，从而在神经形态硬件中利用CMOL概念。但是，技术问题阻碍了目前可靠的可靠商业单片CMOS-MEMRISTOR技术的这种开发。一方面，每个备忘录都需要串联的MOS选择器晶体管，以确保大型阵列的形式和编程操作。这会导致复合Mos-Memristor突触（称为1T1R），这些突触不再是纳米线穿越时的突触。另一方面，回忆录尚未构成高度可靠，稳定的模拟记忆，用于逐步学习的大规模模拟重量突触。在这里，我们演示了一种伪 - 旋转整体芯片核心，该芯片绕过上面提到的两个技术问题：（a）利用一种类似CMOL的几何芯片布局技术来提高1T1R的限制，以及（b）利用二进制重量跨度的依赖性依赖性（s sTD），该规则（b）更大的二进制重量跨度的依赖性（b）使用的备忘录。实验结果是针对具有64个输入神经元，64个输出神经元和4096 1T1R突触的尖峰神经网络（SNN）CMOL核心提供的，该突触在顶部为200nm大小的TI/HFOX/TIN MEMRISTOR的130nm CMO制造。cmol-core使用查询驱动的事件读取，这允许内存可变性不敏感的计算。实验系统级别的演示是针对普通模板匹配任务的，以及正则化的随机二进制STDP特征提取学习，可在硬件中获得完美的识别，以进行4个字母的识别实验。
过渡湍流和充分发展湍流中的随机性
我们已经写出了水流方程。从实验中，我们找到了一组概念和近似值来讨论解决方案——涡街、湍流尾流、边界层。当我们在不太熟悉的情况下遇到类似的方程，并且还不能进行实验时，我们会尝试以一种原始、停滞和混乱的方式求解方程，以确定可能出现哪些新的定性特征，或者哪些新的定性形式是方程的结果。
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
一种模拟开放量子系统的随机张量网络方法
2 基础知识 2 2.1 开放量子系统. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 张量网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3 张量网络的数学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4.1 近似薛定谔方程 . ...
采用随机稳健方法实现综合可再生能源发电厂和 CAES 的最优前瞻性战略投标/报价
摘要 如今，由于可再生能源资源的高渗透率和电力系统的重组，光伏电站 (PVPP) 和风力发电厂 (WPP) 作为可再生能源发电厂 (RPP) 可以参与电力市场。然而，RPP 的间歇性发电可能对这些发电厂的所有者构成挑战。为了缓解 RPP 不可预测和间歇性的发电问题，压缩空气储能 (CAES) 等储能系统可以成为一种合适的解决方案。本文研究了电力市场中综合 RPP 和 CAES 的最佳日前和前瞻战略供应和竞标。此外，还提出了一种随机稳健方法来建模可再生能源发电和电价不确定性。在 CPLEX 求解器下，在 GAMS 软件中制定了所提出的混合整数线性规划 (MILP)。研究了三个案例研究以验证所提出的方法。数值结果显示，在乐观策略下，RPP和CAES的协调者有更多机会参与电力市场，但在悲观策略下，由于电力市场价格较低，协调者参与电力市场的倾向与乐观策略相比并无增加。