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2019 年 ERCOT 电力市场状况报告...
4CP 四重峰 CAISO 加利福尼亚独立系统运营商 CDR 容量、需求和储备报告 CFE 联邦电力委员会 CONE 新进入成本 CRR 拥塞收益权 DAM 日前市场 DC 联络 直流联络 EEA 能源紧急警报 ERCOT 德克萨斯州电力可靠性委员会 ERS 紧急响应服务 FIP 燃料指数价格 GTC 通用传输约束 GW 千兆瓦 HCAP 全系统高报价上限 HE 小时末 Hz 赫兹 ISO-NE 新英格兰 ISO LDF 负荷分配系数 LDL 低调度限制 LMP 位置边际价格 LOLP 负荷损失概率 LSL 低持续限制 MISO 中部大陆独立系统运营商 MMBtu 百万英热单位 MW 兆瓦 MWh 兆瓦时 NCGRD 发电资源指定变更通知 NOIE 非选择加入实体 NPRR 节点协议修订请求 NSO 暂停运营通知 NYISO 纽约独立系统运营商 OBD 其他约束性文件 ORDC 运营储备需求曲线 PCRR 预先分配的拥塞收入权 PTP 点对点 PTPLO 带有选项链接的点对点义务 PUC 公用事业委员会 PURA 公用事业监管法 QSE 合格调度实体 RDI 剩余需求指数 RENA 实时收入中性分配 RTCA 实时应急分析 RDPA 实时可靠性部署价格加法器 RUC 可靠性单元承诺 SASM 补充辅助服务市场
BCA 2024-27批处理方案和教学大纲
单元数系统系统：二进制，八进制，十六进制，从一个碱基到另一个碱基的转换，二进制算术，未签名的二进制数，签名的幅度数，2的补体表示，2的补充算术。ASCII代码，BCD代码，EBCDIC代码，多余的代码和灰色代码。算术电路：加法器，减法器，二进制乘数和分隔线。单元II逻辑门：不，或，或，或，或，或，或者，或者，nor，ex-Or和ex-nor Gates，二极管和晶体管作为开关。 布尔代数：布尔代数的定律，逻辑大门，使用k-映射对布尔方程的简化。 单元III组合电路：多路复用器，弹能器及其用作逻辑元素，解码器。 加法器/字样。 编码器，解码器触发器：S-R- J-K。 T. D，时钟的触发器，围绕状态竞争，主人触发器。 单元IV位移登记册：串行串行，并行序列，并行串行和平行 - 外向，双向移位寄存器。 计数器：异步和同步戒指计数器和约翰逊计数器，Tristate Logic。 a/d和d/a转换器：采样并保持电路。 单元-V内存：内存单元格，主内存 - RAM，ROM，PROM，EPROM，EPROM，EEPROM，CACHE内存，闪存存储器，DDR，DDR，辅助内存及其类型，物理内存和虚拟内存的介绍，内存访问方法：串行和随机访问。 教科书：数字原理和应用，Malvino＆Leach，McGraw Hill。 数字集成电子产品，Taub＆Schilling，MGH Thomas C Bartee，数字计算机基础，MacGrawhill参考：R.P.单元II逻辑门：不，或，或，或，或，或，或者，或者，nor，ex-Or和ex-nor Gates，二极管和晶体管作为开关。布尔代数：布尔代数的定律，逻辑大门，使用k-映射对布尔方程的简化。单元III组合电路：多路复用器，弹能器及其用作逻辑元素，解码器。加法器/字样。编码器，解码器触发器：S-R- J-K。 T. D，时钟的触发器，围绕状态竞争，主人触发器。单元IV位移登记册：串行串行，并行序列，并行串行和平行 - 外向，双向移位寄存器。计数器：异步和同步戒指计数器和约翰逊计数器，Tristate Logic。a/d和d/a转换器：采样并保持电路。单元-V内存：内存单元格，主内存 - RAM，ROM，PROM，EPROM，EPROM，EEPROM，CACHE内存，闪存存储器，DDR，DDR，辅助内存及其类型，物理内存和虚拟内存的介绍，内存访问方法：串行和随机访问。教科书：数字原理和应用，Malvino＆Leach，McGraw Hill。数字集成电子产品，Taub＆Schilling，MGH Thomas C Bartee，数字计算机基础，MacGrawhill参考：R.P.Jain，数字电子产品，麦格劳山莫里斯·马诺（McGraw Hill Morris Mano），数字设计，Phi Gothmann，数字电子，Phi Tocci，数字系统原理和应用，Pearson Education Asia Asia Asia Donald D Givone，数字原理和设计，TMH
专家小组专注于
c）产能市场（可靠性义务）。一个分散的市场，公用事业/零售商有义务购买足够的能力来满足需求，并为储备提供贡献。这就像RET一样，因为将建立每月或季节性的目标，并且零售商将不得不投降证书或支付罚款。与大一代证书（LGC）一样，液体二级市场将发展。任何公司技术都可以提供公司的能力。d）产能市场（拍卖）。一个集中的市场安排，该安排由协调实体购买所需的容量量。e）产能市场（可靠性选项）。一个去中心化的市场，可靠性方案的交易反映了呼叫选项，通常是电力消费者持有的选项，以在将来定义的时期内以指定价格从发电机那里从发电机那里收购电力。f）只能市场杠杆。更改定价门槛，例如市场价格上限，累计价格门槛，平均价格上限，引入双层价格。g）确定的可再生能源要求。所有新的VRE都必须与灵活的可分配容量的预定百分比相匹配。h）运营储备需求曲线（ORDC） /价格加成器 - 假定并入派遣中。这种机制的基本思想是，参与实时市场的发电机不仅会获得实时现货价格，而且还获得了“额外”价格（称为ORDC价格加法器），如果市场上可用的总储备值越过较低的门槛。j）市场制造。因此，发电机获得了额外的收入，他们可以用来投资于其他一代单位，最终还可以恢复资源市场的充分性。i）付款（可能是运营储量） - 通过运营储备市场明确估值容量储备。有助于解决电力衍生产品的金融市场流动性下降，并使零售商能够对冲其批发市场风险。正在进行的市场制作框架的详细信息应与市场参与者一起开发。
基于自成像的可编程自旋波查找表
磁振子电路（利用 SW 的系统）[10,11] 可能由 SW 传播的波导[12–15] 和交叉处的干涉区组成，例如，用于创建多数门。[16–20] 波导还可以与其他波导耦合 [21,22] 以实现逻辑运算。以这种方式，已经有可能演示 32 位磁振子全加器 [21] 和基于 SW 的近似 4:2 压缩器。[23] 另一种策略是使用宽铁磁膜区域进行 SW 操作，并使用窄波导作为 SW 输入。这种方法被用来重定向[24–26] 和处理 SW。[27–32] 这些系统的运行基于传入 SW 的干涉。因此，对 SW 传播的介质（折射率的磁振子当量）的局部修改对于设计和优化其功能至关重要。最近的研究表明，可以通过在所谓的逆向设计方法中引入缺陷[32]、在该区域之上放置可编程磁性元件[30]或利用非共线磁化纹理[33–35]来实现。这种基于干涉的策略似乎也有希望实现在 SW 上运行的物理神经网络。[30,33] 因此，干涉效应为开发基于 SW 的超 CMOS 解决方案开辟了一条有希望的道路。平面波穿过一组周期性间隔的障碍物（衍射光栅或孔）时会发生干涉，在近场产生特征衍射图案，在距输入孔径特定距离处重现光栅图像。这种现象被称为塔尔博特或自成像效应，早在 19 世纪就在光中观察到。[36] 由此产生的干涉图案称为塔尔博特地毯，我们最近从理论上证明这种效应也可以发生在 SW 上。 [37] SW 产生的 Talbot 地毯的性质在很大程度上取决于磁性材料的材料参数、几何形状、类型和厚度，以及波长、方向和外部磁场值等动态参数。在这里，我们利用了薄铁磁多模波导中发生的自成像现象，其中 SW 由周期性间隔的单模输入波导引入。进入多模波导的 SW 具有可控相位。特别是，我们提出了一类可重新编程的磁子块，可实现阵列索引操作。
分布式量子机器学习
量子计算机正在快速发展，第一批经典难题已经通过量子计算机得到解决 [1]。尽管这些问题是人为的，专门设计用于展示量子计算机的强大功能，但预计在未来几年内，实际问题也将取得类似的成果。除了量子计算机，量子互联网也发展迅速，第一批小规模网络已经实现 [2]。量子网络允许许多新应用，包括新形式的加密 [3] 和增强时钟同步 [4, 5]。量子网络还允许另一种应用：分布式量子计算，其中不同的量子计算机通过量子网络连接起来。我们通常确定两种类型的分布式量子计算。在第一种中，单个算法太大而无法在量子设备上运行，因此将其细分为较小的部分，每个部分都可以在量子设备上运行。在第二种中，多方可以访问通过量子网络连接的本地量子计算机。各方可以协作对其输入执行量子计算，而无需明确共享它。第一种类型是资源问题。随着硬件的发展，可以运行更大的问题，并且不再需要分发算法。第二种类型更有趣，因为它为全新的应用开辟了道路。因此，在本文中，我们将重点介绍第二种类型的分布式量子计算。分布式量子计算自然扩展了经典的多方计算，允许多方安全地协作 [6]。我们考虑分布式量子计算的两种应用。第一种是分布式算术，第二种是基于距离的分布式分类。我们展示了这两种方法在分布式环境中的工作方式，并论证了为什么信息在协议执行期间保持安全。对于这两种应用，多方提供输入并共同执行算法，这样输出只会显示给一个特定的方，而不会泄露有关各个方输入的信息。在下一节中，我们将简要介绍量子计算和分布式量子计算的一些基本概念。在第三节和第四节中，我们分别讨论了分布式量子加法器和基于距离的分布式分类器。第五部分我们提供了分布式方法的资源数量。最后我们得出了一些结论和展望。
人工智能的分子神经形成块
人工智能（AI）长期以来一直是迷人的主题，在巨大的诺言和不可避免的幻灭之间振荡。尽管在复杂游戏中的AI表现优于人类冠军，但表明我们进入了一个新的计算时代，但更深入的外观表明，这些突破的成本很高 - 需要大量的精力和昂贵，昂贵的培训过程。在认知，决策和智力等领域，即使我们最先进的计算机也远远远远低于大脑无与伦比的效率和紧凑的设计。这一挑战的核心在于传统电路元素和计算体系结构的局限性，这些元素难以复制大脑在混乱边缘运行的大脑复杂的非线性动力学。在本次研讨会中，我将引入一类新的分子电路元素，旨在捕获模仿纳米级的大脑样行为的复杂，可重构逻辑。这些设备可以作为模拟或数字元素操作，也可以在不稳定的边缘固定，从而以传统计算硬件无法使用的方式效仿神经功能的独特潜力。我们的旅程从其基础物理和化学探索这些分子系统，一直到集成电路设计和片上应用程序[1-7]，目的是为AI和机器学习平台奠定基础，以超越摩尔定律的局限性并导致一个新的能量计算时代。参考文献：[1] Sharma，D.，Rath，S.P.，Kundu，B.，Korkmaz，A.，Thompson，D.，Bhat，N.，Goswami，S.，Williams，R.S。和Goswami，s。线性对称自我选择14位动力学分子回忆录。自然633，560–566（2024）。[2] Sreebrata Goswami，Williams，R。Stanley和Sreetosh Goswami。“用分子材料进行计算的潜力和挑战”。自然材料（2024）：1-11。[3] Rath，S。P.，Deepak，Goswami，S.，Williams，R。S.，＆Goswami，S。使用分子备忘录的能量和空间有效的平行加法。高级材料（2023），2206128。[4] Rath，Santi Prasad，Thompson，Damien，Goswami，Sreebrata和Goswami，Sreetosh。“在回忆录中的许多身体分子相互作用。”高级材料（2023）：2204551。[5] Goswami，Sreetosh等。“分子回忆录中的决策树”。自然597.7874（2021）：51-56。[6] Goswami，Sreetosh等。“使用可加工的金属配位的偶氮芳烃的强大电阻存储器。”自然材料16.12（2017）：1216-1224。[7] Goswami，Sreetosh等。“电荷不成比例的分子氧化还原，用于离散的回忆和成年开关。”自然纳米技术15.5（2020）：380-389。
数据高效且计算高效的机器学习
海报会议 1：数据高效和计算高效的机器学习 标题：矩阵的内存效率 PoC：Chien-Cu Chen 标题：舒张阵列：高效的神经网络推理加速 PoC：Michael Mishkin 和 Mikko Lipasti 摘要：绝大多数神经网络运算都是与点积计算相关的乘法和累加。基于舒张阵列的神经网络加速有助于实现基于收缩阵列的节能神经网络推理加速，该收缩阵列具有复杂单元的浅流水线，每个单元包含多个乘法器单元和一个加法器树以执行部分缩减。这些流水线比传统的矩阵乘法收缩阵列实现包含的触发器更少，从而大幅节省能源。由于通过较浅流水线的较低延迟传播，可以进一步提高性能，但这种延迟的减少很容易被带宽限制所掩盖。通过并行操作多个较小的舒张阵列图块以提高阵列利用率，可以进一步提高性能。平铺增加的功耗被舒张阵列功率节省所抵消，从而在组合时产生最佳能量延迟积。标题：学生声学基础词嵌入，用于改进声学到词的语音识别 PoC：Shane Settle 标题：学生序列的多视图表示学习 PoC：Qingming Tang T
电子产品
单元 1：放大器 16 小时 多级放大器：多级放大器的需求和使用、总增益、级联与共源共栅。RC 耦合放大器。达林顿放大器 - 电路、电流增益、Zi、Zo、优点。功率放大器：电压与功率放大器、功率放大器的需求、分类 A 类、C 类（仅提及）B 类：推挽放大器、工作、效率（推导）、交叉失真、谐波失真、互补对称（无变压器）。比较。调谐放大器：需要单调谐和双调谐、工作、频率响应曲线、优点和缺点、耦合说明。JFET - 类型 - p 沟道和 n 沟道、工作和 IV 特性 - n 沟道 JFET、参数及其关系、BJT 和 JFET 的比较。共源放大器、MOSFET：E&D、MOSFET – n 沟道和 p 沟道、构造、工作、符号、偏置、漏极和传输特性、CMOS 逻辑、CMOS 反相器 - 电路、工作和特性。单元 2：反馈放大器和振荡器 10 小时反馈：反馈类型正反馈和负反馈、框图、反馈对 Av、BW、Zi 和 Zo 的影响（仅适用于电压串联反馈放大器电路）。振荡器的需求；正反馈、储能电路 – 振荡、谐振频率。巴克豪森振荡准则、LC 调谐振荡器 - Colpitts 和 Hartley 振荡器、振荡频率（无推导）、最小增益、优点和缺点、RC 振荡器 - 相移和 Wein 桥振荡器（无推导）、频率和最小增益、晶体振荡器、压电效应、等效电路、串联和并联谐振电路、Q 因子。非正弦振荡器：非稳态多谐振荡器，工作波形，频率公式（仅提及），单稳态多谐振荡器，双稳态多谐振荡器（触发器概念）。 单元 3：集成电路 04 小时 IC555 框图和引脚图。 IC555 应用 - 非稳态（推导）和单稳态多谐振荡器，压控振荡器。 施密特触发器。 IC 稳压器：LM317，IC78XX，79XX 系列（框图） 单元 4：运算放大器（Op-Amp） - 理论与应用 11 小时 Op-Amp 框图，引脚图 IC741，规格，理想和实际运算放大器参数的特性 - 输入偏置电流，输入失调电压，输出失调电压，CMRR，斜率 SVRR，失调零，开环运算放大器限制，闭环运算放大器。负串联反馈放大器的框图，反相和非反相反馈电路，增益，R if ，R of 。虚拟接地，单位增益带宽积。应用：加法器 - 反相和非反相，减法器，比例变换器，缓冲器，积分器，微分器（理想和实用）。比较器，过零检测器，有源滤波器 - 巴特沃斯一阶低通、高通、带通、带阻、全通滤波器。二阶滤波器（仅提及）。自学：04 小时 IC 制造技术。推荐教科书 1、运算放大器和线性电路，Ramakanth Gayakwad PHI，第 5 版，2015 年。2. 应用电子学教科书，RS Sedha
分布式量子门的通用协议
实践中，需要大规模量子计算机来以更高的速度解决复杂问题，但在实现上存在一些问题，如量子退相干。其原因是量子比特与环境相互作用，从而对误差更敏感[10-12]。解决上述问题的一个合理方法是使用分布式量子计算机减少处理信息时使用的量子比特数量。分布式量子计算机可以由两个或多个具有较少量子比特的低容量量子计算机构建，类似于用于解决单个问题的量子系统网络中的分布式节点或子系统[13,14]。在这种结构中，需要量子（经典）通信协议来在单独的节点之间进行通信。分布式量子计算最早由 Grover [15]、Cleve 和 Buhrman [16] 以及 Cirac 等人 [17] 提出。随后，Ying和Feng [11]定义了一种描述分布式量子电路的代数语言。之后，Van Meter等[18]提出了分布式量子电路中的VBE进位波加法器结构。与此同时，该领域的一些工作集中在通信部分。2001年，Yepez [19]提出了两种类型的量子计算机。在第I类量子计算机中，量子通信用于互连分布式量子计算机的子系统。在II类量子计算机中，使用经典通信代替量子通信来互连分布式量子计算机的子系统或节点。在量子通信中，在网络节点之间传输量子比特的著名方法之一是量子隐形传态（QT）[20–23]。在隐形传态中，量子比特在两个用户或节点之间传输，而无需物理移动它们。然后，在量子比特上本地执行计算；这种方法也称为远程数据。还有一些工作侧重于优化分布式量子电路的通信成本。假设量子比特隐形传态是一种昂贵的资源，这类工作试图减少这种远程数据 [ 24 – 26 ]。在 [24 ] 中，作者考虑了具有公共控制或目标量子比特的连续 CNOT 门。他们表明，这样的结构只需一次隐形传态即可执行两个门。在 [25 ] 和 [26 ] 中，这个想法得到了扩展，并提出了一些算法来减少所需的隐形传态次数。考虑了所有可能导致通信减少的配置。[27 – 29 ] 还分别考虑了使用启发式方法、动态规划方法和进化算法来优化隐形传态次数。另一种方法称为远程门，当节点相距甚远时，它使用量子纠缠直接远程执行门。远程门方法的挑战之一是在位于分布式量子计算机不同节点的量子比特之间建立 n 量子比特控制量子门的最佳实现。根据所考虑的库（如 NCV、NCT、Clifford + T 等），可以使用不同的控制门来合成量子电路的变换矩阵。众所周知的可逆量子门之一是 Toffoli 门。Toffoli 门与 Hadamard 门一起构成了量子计算的通用集。此外，具有两个以上控制量子比特的多控制 Toffoli 门在量子计算中得到广泛应用。因此，实现在网络的不同节点之间应用 n 量子比特远程 Toffoli 门（受控非门）的协议至关重要。