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能量收集和储能系统
可持续发展体系基于三大支柱：经济发展、环境管理和社会公平。在这些支柱之间寻找平衡的指导原则之一是限制不可再生能源的使用。解决这一挑战的一个有希望的方法是从周围环境中收集能量并将其转化为电能。当代对太阳能、风能和热能等新能源发电技术的发展需求很高，以促进用更清洁的可再生能源替代化石燃料能源。能量收集系统已成为一个突出的研究领域，并继续快速发展。现代技术，包括便携式电子设备、电动交通、通信系统和智能医疗设备，都需要高效的储能系统。电能存储设备还用于智能电网控制、电网稳定性和峰值功率节省，以及频率和电压调节。由于电力供应波动，可再生能源（例如太阳能和风能）产生的电力并不总是能够立即响应需求。因此，有人建议将收获的电能保存起来以供未来使用。而电能存储技术的现状远不能满足必要的需求。本期特刊发表了 13 篇论文，涵盖优化算法的各个方面、风能涡轮机的评估、静电振动能量传感器、电池管理系统、热电发电机、配电网络、可再生能源微电网接口问题、基于模糊逻辑控制器的直接功率控制、燃料电池参数估计以及超低功率超级电容器。Sharma 等人 [1] 提出了一种鲸鱼优化算法 (WOA) 和粒子群优化 (PSO) 算法 (WOAPSO) 的混合版本，用于光伏电池的参数优化。在 WOA 的流水线模式下利用具有自适应权重函数的 PSO 的开发能力来增强基本 PSO 的能力和收敛速度。将所提出的混合算法与六种不同的优化算法在均方根误差和收敛速度方面的性能进行了比较。仿真结果表明，所提出的混合算法不仅能在不同辐照水平下产生优化参数，而且即使在低辐照水平下也能估算出最小均方根误差。采用海鞘群算法 (TSA) 估算标准温度条件下的 Photowatt-PWP201 PV 板模块参数 [ 2 ]。结论是，TSA 是一种有效且稳健的技术，可用于估算标准工作条件下太阳能 PV 模块模型的未知优化参数。将模拟结果与四种不同的现有优化算法进行了比较：引力搜索算法 (GSA)、粒子群优化和引力搜索算法的混合算法 (PSOGSA)、正弦余弦算法 (SCA) 和鲸鱼
EN 地平线欧洲工作计划 2023-2024 9. 食品...
HORIZON-CL6-2023/2024-CLIMATE：欧洲地球水安全伙伴关系（Water4All） ............................................................................................................. 208 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：提高替代水资源供应系统和技术的可靠性和有效性 ............................................................................................. 212 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：欧洲和极地地区海洋和沿海水域碳和生物多样性丰富的生态系统和栖息地 ............................................................................. 214 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：改进农业灌溉实践和技术 ............................................................................................................................. 217 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：气候智能型农业示范网络——连接研究站 ............................................................................................................. 218 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：气候积极型有机农场试点网络........................ 220 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：沼泽农业的社会经济方面 ........................................ 222 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：能源价格和农业 ........................................ 223 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：加强农场层面可再生能源的可持续生产 ............................................................................................................. 224 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：沼泽农业：大规模示范 ............................................................................................. 225 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：农民改变生产方式以适应气候变化的准备情况 .............................................................................................226 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：土地利用变化和当地/区域气候............ 227 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：在建筑领域以气候智能的方式使用木材，以支持新欧洲包豪斯 ............................................................................................. 228 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：缩小海洋基本气候变量 (ECV) 研究空白，以支持全球评估（IPCC、WOA、IPBES 和联合国十年） ............................................................................................................................................. 229 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：用于季节到十年和当地到区域气候预测的海洋模型 ............................................................................................................. 232 HORIZON-CL6-2023/2024-CLIMATE：用于改善联合气候（缓解和适应）和陆地生物多样性监测 234
一种用于随机的增强型水母搜索优化器......
多微电网 (MMG) 的能源管理 (EM) 解决方案是一项提供更多灵活性、可靠性和经济效益的关键任务。然而，由于可再生能源的随机性以及负载波动，MMG 的能源管理 (EM) 成为一项复杂而艰巨的任务，因为可再生能源的渗透率很高。在这方面，本文旨在通过最佳纳入光伏 (PV) 系统、风力涡轮机 (WT) 和生物质系统来解决 MMG 的 EM 问题。在这方面，本文提出了一种增强型水母搜索优化器 (EJSO) 来解决 85 总线 MMGS 系统的 MMG 的 EM，以最小化总成本，同时提高系统性能。所提出的算法基于威布尔飞行运动 (WFM) 和适应度距离平衡 (FDB) 机制来解决传统 JSO 技术的停滞问题。在标准和 CEC 2019 基准函数上测试了 EJSO 的性能，并将获得的结果与优化技术进行了比较。根据获得的结果，与其他优化方法（如沙猫群优化 (SCSO)、蒲公英优化器 (DO)、灰狼优化器 (GWO)、鲸鱼优化算法 (WOA) 和标准水母搜索优化器 (JSO)）相比，EJSO 是一种解决 EM 的强大方法。获得的结果表明，建议的 EJSO 的 EM 解决方案可以将成本降低 44.75%，同时系统电压曲线和稳定性分别提高 40.8% 和 10.56%。
EN 地平线欧洲工作计划 2023-2024 9. 食品...
HORIZON-CL6-2023/2024-CLIMATE：欧洲地球水安全伙伴关系（Water4All） ............................................................................................................. 208 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：提高替代水资源供应系统和技术的可靠性和有效性 ............................................................................................. 212 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：欧洲和极地地区海洋和沿海水域碳和生物多样性丰富的生态系统和栖息地 ............................................................................. 214 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：改进农业灌溉实践和技术 ............................................................................................................................. 217 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：气候智能型农业示范网络——连接研究站 ............................................................................................................. 218 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：气候积极型有机农场试点网络........................ 220 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：沼泽农业的社会经济方面 ........................................ 222 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：能源价格和农业 ........................................ 223 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE：加强农场层面可再生能源的可持续生产 ............................................................................................................. 224 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：沼泽农业：大规模示范 ............................................................................................. 225 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：农民改变生产方式以适应气候变化的准备情况 .............................................................................................226 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：土地利用变化和当地/区域气候............ 227 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：在建筑领域以气候智能的方式使用木材，以支持新欧洲包豪斯 ............................................................................................. 228 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：缩小海洋基本气候变量 (ECV) 研究空白，以支持全球评估（IPCC、WOA、IPBES 和联合国十年） ............................................................................................................................................. 229 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE：用于季节到十年和当地到区域气候预测的海洋模型 ............................................................................................................. 232 HORIZON-CL6-2023/2024-CLIMATE：用于改善联合气候（缓解和适应）和陆地生物多样性监测 234
https://dx.doi.org/10.12785/ijcds/120166 独立混合可再生能源的最佳经济规模
收到日期：2021 年 2 月 21 日，修订日期：2020 年 2 月 20 日，接受日期：2022 年 3 月 29 日，发布日期：2022 年 9 月 30 日 摘要：本文利用不同的进化优化算法，研究了印度库鲁克谢特拉社区独立式 (HRES) 的最佳经济规模。在优化过程中，将光伏 (PV)、风力涡轮机 (WT)、电池和柴油发电机 (DEG) 等不同子系统的数量视为感兴趣的变量，以净现值成本、回收期、计算成本和平准化能源成本 (LCOE) 作为绩效衡量标准。通过对结果的分析，可以确定与粒子群优化 (PSO)、引力搜索算法 (GSA)、灰狼优化器 (GWO) 和组合 PSO-GSA 算法提供的解决方案相比，鲸鱼优化算法 (WOA) 提供的解决方案在 LCOE、净现值和回收期方面表现最佳。对这些算法的相对性能进行了定性和定量比较和对比，不仅突出了研究结果，而且突出了从经济角度对独立 HRES 进行最佳定型（根据问题陈述），还突出了其他性能指标，例如收敛时间、计算成本和复杂性。模拟在 MATLAB 软件中执行。关键词：经济定型、HRES、LCOE、独立、优化算法
一种新型的生物启发的元疗法用于全局优化
本文介绍了山羊优化算法（GOA），这是一种新型的生物启发的元疗法，灵感来自山羊的适应性行为。从他们的觅食策略，运动模式和逃避寄生虫的能力中汲取灵感，果阿旨在有效地平衡探索和剥削。该算法结合了三种关键机制：用于全球搜索的自适应觅食策略，一种用于精炼解决方案的运动方法以及一种跳跃机制来逃避本地Optima。此外，解决方案过滤过程通过维持人群中的多样性来增强鲁棒性。果阿的性能是针对良好的元启发术评估的，包括颗粒群优化（PSO），灰狼优化器（GWO），遗传算法（GA），鲸鱼优化算法（WOA）和人造Bee Colony（ABC）。比较结果证明了果阿的出色收敛速度，增强的全球搜索效率以及提高的解决方案精度。这些改进的统计意义将通过Wilcoxon Rank-sum检验验证。尽管有效，果阿仍面临一些挑战，包括计算复杂性和对参数设置的敏感性，这为进一步的优化留出了空间。未来的研究将探讨自适应参数调整，与其他元启发式学的杂交以及供应链管理，生物信息学和能量优化的现实应用。调查结果表明，果阿在生物启发的优化技术方面提供了有希望的进步。
可持续城市和社会
微电网成本管理是一个很大的困难，因为微电网产生的能量通常来自各种可再生和不可再生的来源。此外，为了满足解放能源市场的要求和安全的负载需求，微电网与国家电网之间的联系始终是首选。出于所有这些原因，为了最大程度地减少运营费用，必须设计一个智能能源管理单元以调节微电网内部的各种能源资源。在这项研究中，提出了用于多源微电网操作和成本管理的明智的单位想法。提议的单元利用改进的人工兔优化算法（IAROA），该算法用于根据当前的负载需求，能源价格和发电能力来优化运营成本。另外，使用Honey Badger算法（HBA）和鲸鱼优化算法（WOA）实现了获得的结果结果之间的比较。结果证明了SMG中需求管理系统提出的方法的适用性和可行性。应用HBA后的价格为6244.5783（ID）。但是，在应用鲸鱼优化算法后，发现成本为4283.9755（ID），在应用人造兔子优化算法后，发现成本1227.4482（id）。通过将所提出的方法与常规方法进行比较，鲸鱼优化算法每天节省了31.396％，而拟议的人工兔子的Optimization算法每天节省了80.3437％。从获得的结果中提出的算法得出了出色的性能。
豁免通知 - 文工
对项目的性质，目的和受益人的描述：2025年1月14日，洛杉矶县卫生服务部（DHS）签署了一项工作订单修正案（WOA），表示承诺为较小的建筑提供资金，以增强最近经过翻新的444 S. Crocker Street建筑物的消防安全，该建筑是经过富有的机构服务的（ERC）。2024年7月29日，洛杉矶县首席执行官（CEO）签订了位于444 S. Crocker Street的物业的租约，并于2024年8月29日签订了与经营者（JWCH Institute，Inc。）达成协议，以经营一项丰富的住宅护理（ERC）设施。ERC设施是一栋15,132平方英尺的建筑，最近被翻新为48张床位的无家可归者收容所。洛杉矶市于2024年8月9日发布了庇护所的入住证书。该县此前已行使主权豁免权将管辖权从洛杉矶市转移到洛杉矶县，以授权改进并运营ERC。长期护理的防火要求比庇护所要更严格，并且现在需要进行较小的改进来完成ERC：在三楼天花板上进行较小的拆除，框架，石膏板，调整电气/照明/其他系统的调整。工作持续时间大约为5周。ERC设施具有与庇护所相同的物理布局，但以重要的方式运作，包括1）设施已获得许可，2）居民可能会持续一段时间，3）居民有复杂的需求，需要2417年的护理和监督。（避难所和低级式导航中心未获得许可，仅提供短期住房，其服务专注于将人们带入永久住房，而不是专注于提供护理和监督。）ERC包括用户服务（摄入量，安全，考试，培训，休息室，居民的暖厨房和用餐区），用于访问和永久案例经理的办公室设施，以及现场ERC经理以及24间卧室，每间卧室都有两张床。该设施在白天将维持13名员工，晚上10.5，在夜间5个，周末6个。地面停车位（16个空间）将在S. Crocker街322号提供，位于建筑物以北约一个半街区（目前）。n erc符合“支持住房”的定义。
MCHIAO：基于解决工程问题的混乱行为的修改后的冠状病毒群体 - Aquila优化算法
摘要本文提出了一种混合修饰的冠状病毒群免疫Aquila优化算法（MCHIAO），该算法（MCHIAO）编译了增强的冠状病毒群免疫优化器（ECHIO）算法和Aquila Optimizer（AO）。作为具有竞争性人类的优化算法之一，冠状病毒群免疫优化器（CHIO）超过了其他一些以生物为灵感的算法。与其他优化算法相比，CHIO显示出良好的结果。然而，CHIO与局部Optima相关，并且大规模全球优化问题的准确性降低了。另一方面，尽管AO具有显着的本地剥削能力，但其全球勘探能力却没有必要。随后，提出了一种新型的元疗优化器，修饰的冠状病毒群kepira优化器（MCHIAO），以克服这些限制并将其适应以解决特征选择挑战。在本文中，提出了三个主要的增强功能，以克服这些问题并达到更高的最佳结果，这些结果是分类的情况，使用混乱系统增强了新基因的价值方程，并受到了冠状病毒的混乱行为的启发，并产生了一种新的公式，以开关开关和狭窄的利用。MCHIAO证明，除了AO和CHIO之外，还值得十种众所周知的最著名的最先进的优化算法（GoA，MFO，MPA，GWO，GWO，HHO，HHO，HHO，HHO，WOA，IAO，NOA，NOA，NOA，NGO）。Friedman平均水平和Wilcoxon统计分析（P值）均在所有最新算法测试23个基准功能上进行。Wilcoxon测试和Friedman在29 CEC2017功能上也进行了。此外，在10 CEC2019基准功能上进行了一些统计检验。六个现实世界中的问题用于验证所提出的MCHIAO针对相同的十二个最先进的算法。在经典函数上，包括24个单峰和44个多模式函数，分别评估了混合算法MCHIAO的剥削性和探索性行为。使用Wilcoxon Rank -sum检验计算的P值证明了所提出的所有功能的统计学意义，因为发现这些P值小于0.05。