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疫苗供应组（VSG）
•特定的时间应由主席和副主席估算，并在年初与个别成员进行讨论，但通常预计每月为10到20小时。•在建立讨论的一致性中展示灵活性，并考虑不同的观点。•接电讨论和有关工作的工作的更新，回到成员各自的机构，以确保在GPEI和机构中协调努力（例如，最大程度地减少重复的活动）。•将努力确保成员的性别平衡代表（理想情况下是50％的女性和50％的男性），并在不同级别的职位（避免任命初级职位）之间进行替代。•所有核心成员将根据他们的需求/能力为其他性别培训机会提供更多的性别培训机会。
一种电池能量分布式VSG控制方法...
随着BESS规模的进一步扩大，分布式发电机（DG）之间会存在区域差异。此外，集中控制的通信网络复杂且成本高。这些限制制约了集中控制的发展。研究人员正在研究分散方法，以实现本地化控制并减少通信负担。何等[9]提出了逆功率因数控制，可以实现同步和功率共享。孙等[10]分析了功率传输特性，提出了一种fP/Q控制，可更广泛地应用于电阻-电容（RC）负载。针对并网模式，提出了一种完全分散的控制方法[11]，该方法使用下垂方案控制来实现模块间的同步。然而，这些分散方法没有考虑到特性和功能，例如提供惯性控制以实现友好的电网连接并实现每个电池模块中的SOC平衡。为了实现这些目标，许多研究人员一直专注于电池特性及其在电网或可再生能源系统中的功能。
基于电压控制的VSG
摘要：目前，光伏电池存储系统（PV-Bess）的安装能力正在迅速增加。在传统的控制方法中，PV-BES需要在离网和连接的状态之间切换控制模式。因此，传统控制模式降低了系统的可靠性。此外，如果系统意外地与网格断开或能量电池无法正常工作，则逆变器的直流电压会迅速增加或降低。为解决这两个问题，在本文中提出了联合控制策略。在网格连接的情况下，基于电压控制的VSG策略，该策略通过更改主要频率调制曲线的位置来调节VSG的输出功率。此方法可以确保系统连接到网格后，可以将多余的光伏电源发送到网格，或者可以从网格中吸收功率以充电以充电储能。在离网状态下，该策略使用FPPT技术并将电压组件叠加到电压环上，以快速平衡逆变器的直流电源和交流电源。如果储能无法正常工作，则该策略可以提高系统电源的可靠性。最后，使用Matlab-Simulink构建了PV-BES模型，模拟结果证明了拟议策略的有效性。
DNA损伤通过锥虫瘤的镶嵌变体表面糖蛋白（VSG）驱动抗原多样化。
图2。DNA双链破裂时，当同源性可用时触发镶嵌VSG形成a）沿Antat1.1转录本鉴定出的独特重组事件的直方图。Cas9 DNA断裂位点由垂直线表示。相对于VSG转录本的5'端的剪切位置为：243、369、694、894、978和1459。截面有色，以指示已确定的供体VSG。r表示与反向链结合的指南。绘制了ANTAT1.1与供体VSG之间的完美同源性的中点。如果镶嵌序列匹配> 1个潜在的供体VSG，则绘制平均重组位置。b）定量由DNA断裂引起的镶嵌重组事件。与从该区域的未经常规读数计数相比，该区域内检测到的250bp或下游中检测到的重组事件的数量被归一化，并具有最小的覆盖范围，以控制测序深度。（n = 2，两个独立的克隆）统计显着性是用带有事后Tukey HSD（** p <0.01）平均值的单向方差分析确定的。c）在ANTAT1.1内断裂后分离出的寄生虫克隆的镶嵌VSG示意图。显示的代表序列。d）在所有分离的镶嵌表达克隆中鉴定出的供体VSG插入长度的直方图。插入长度仅包括新插入的序列，不包括重组位点。e）atat1.1家族的示意图与antat1.1转录本排列。灰色序列与atat1.1的完美匹配。f）在每个重组位点，ANTAT1.1和供体VSG之间共享身份长度的直方图。g）量化Eatro1125和Lister427寄生虫的VSGNOM中VSG类型。lister427 vsgnome具有5个vsgs，可以完全复制，没有任何其他家庭成员。sl = 5'剪接领导者序列，14-mer = 3'序列在所有VSG转录本中保守
虚拟同步发电机中的深层和强化学习：全面的评论
摘要：虚拟同步发电机（VSG）是现代电力系统中的重要概念和主要控制方法。基于功率电力的分布发电机在电网中的渗透提供了不确定性并减少了系统的惯性，从而增加了发生干扰时不稳定的风险。VSG通过引入同步发电机的动态特性来产生虚拟惯性，该发电机提供惯性并成为一种网格形成控制方法。VSG的缺点是要调整许多参数，并且其操作过程很复杂。然而，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI算法的强大适应性学习能力为该问题提供了潜在的解决方案。两个研究热点是深度学习（DL）和增强学习（RL）。本文对这两种技术以及Energy Internet（EI）中的VSG控制进行了全面综述。首先，引入了VSG的基本原理和分类。接下来，简要审查了DL和RL算法的开发。然后，总结了基于DL和RL算法的VSG控制的最新研究。最后，讨论了一些主要的挑战和研究趋势。
基于改进虚拟同步发电机的风储微电网稳定控制策略
摘要：在高比例可再生能源并网系统中，传统的虚拟同步发电机（VSG）控制面临诸多挑战，特别是在电网电压跌落时难以保持同步，这可能导致电流过载和设备断线，影响系统的安全性和可靠性，同时限制系统的动态无功支撑能力。针对这一问题，本研究设计了一种直流侧接入电池储能装置的风光互补发电系统，并提出了一种基于改进型VSG的并网逆变器低电压穿越（LVRT）控制策略。该控制策略采用虚拟阻抗与矢量限流相结合的综合限流技术，通过调节无功功率设定值来保证VSG在对称故障期间表现出良好的动态功率支撑特性，同时保持VSG自身的同步和功角稳定性，实现LVRT的目标。仿真结果表明，提出的控制策略能够有效抑制可再生能源出力波动（与传统策略相比波动幅度降低约30%），保证电网侧故障时可再生能源和VSG安全可靠运行，同时提供给定无功功率支撑和稳定的电网电压控制（电压跌落降低约20%），显著提升风光储混合发电系统的低电压穿越能力。
基于改进有功功率环的自适应虚拟同步发电机在光伏储能系统中的应用
在接入分布式能源的过程中，光伏发电系统面临间歇性和波动性问题，对电网的稳定性带来巨大挑战。大量研究探索了各种控制策略来应对这些挑战，包括下垂控制、虚拟同步发电机 (VSG) 控制等。然而，现有方法往往难以为电力系统提供足够的惯性和阻尼支持，尤其是在动态条件下。本文旨在通过介绍一种基于改进的光储系统中有功功率环的自适应惯性控制方法来突破这些限制。该方法旨在优化分布式光伏接入过程中出现的冲击和不稳定现象，减少系统波动，降低振荡超调，提高系统的动态性能。首先，介绍了光伏电池和蓄电池的数学模型和控制方法。其次，解释了传统 VSG 的控制原理。然后，将自适应惯性算法纳入VSG控制的有功功率环中，提出了一种基于改进有功功率环的自适应惯性控制方法。最后，通过仿真验证了所提方法的有效性。
基于人工智能的电网形成逆变器发电机控制器
摘要 — 本文旨在开发基于人工智能 (AI) 的电网形成逆变器发电机控制器。本文说明了控制器在简化孤立微电网中的相关性。采用的 AI 方法依赖于监督学习，因此需要训练数据集。首先，选择案例研究和用例，并定义场景以从经过实验验证的虚拟同步发电机 (VSG) 控制器创建训练数据集。用例代表电网形成逆变器的黑启动和负载需求的变化及其特性。然后，使用收集到的数据集来训练 AI 模型，该模型集成在模拟逆变器的控制中，以便在所选用例上与 VSG 控制器进行测试和比较。所提出的基于 AI 的控制器可确保简化微电网的稳定性，将电压和频率维持在标称值。保证供电连续性，并且能够适应负载特性的变化。此外，所提出的控制器除了在负载转换期间具有高稳定性外，还对负载变化表现出快速响应。索引术语 — 电网形成控制、基于逆变器的发电机、人工智能、神经网络、监督学习
使用深钢筋学习
摘要 - 本文提出了一种新颖的方法，将深钢筋学习（DRL）与常规的虚拟同步发电机（VSG）集成在一起，以解决微网（MG）控制的双重目标；频率调节和精确的主动功率共享。mgs通常由多个基于逆变器的分布式生成剂（IBDG）组成，这些生物（IBDG）通过不同的线阻抗并行连接。VSG的常规活动电源循环（APL）遇到明显的稳态频率误差，因为岛岛操作期间的负载增加/减小。为了减轻此问题，将次级控制器（如比例积分（PI）控制）添加到APL中以调节IBDGS的频率。但是，当每个IBDG连接馈线的阻抗值不匹配时，PI控制会损害功率共享功能。为了消除频率错误并同时实现准确的功率共享，本研究采用了基于DRL的策略。代理商从微电网中的每个IBDG收集状态信息作为输入，并使用制定的奖励功能同时满足这两个目标。在MATLAB/SIMULINK设计的两连电微电网系统中证明了受过训练的代理的性能，并与传统方法进行了比较。
