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改革澳大利亚的电力市场
关于作者2＃1：简介5＃2：澳大利亚人停电后，澳大利亚政府对他们的电力市场建立了审查。市场运营商的收入：澳大利亚的收入将为发电机提供的收入为8＃4：英国的经验教训。运营商国家电网ESO都已经在进行可能的市场改革。11
西南联络线项目 (SWIP)-北部 2020 年 11 月
• 通过提供一条与北加州互联网络 (PACI、NOB) 平行的路径来缓解经济拥堵，这些网络每年持续花费纳税人 5000 万至 1 亿美元。CAISO 2020-21 TPP 研究估计，在敏感度情景下，COI 拥堵每年为 4400 万美元。 • 提供将过剩的加州太阳能输送到爱达荷州、太平洋西北部的途径，减少可再生能源削减，从而节省资本成本。 • 通过允许向多个 EIM 参与者提供更多传输容量来增强 EIM 优势并增强未来的 EDAM 优势。
基于AI的流量管理系统
城市交通拥堵是一个不断升级的问题，该问题是由增加的车辆数量和过时的交通管理系统驱动的。传统方法缺乏灵活性，导致长时间延迟，燃油消耗增加和更高的污染水平。本文介绍了AI驱动的自适应流量管理系统，该系统利用实时数据，机器学习和预测分析来优化流量流。拟议的系统使用实时的交通监控和动态信号控制来减少拥塞，最大程度地减少排放和提高道路效率，从而有助于可持续的运输生态系统。
社区微电网中能源流的分布式优化调度
随着以可再生能源为主的并网微电网不断发展，其对配电网的负面影响也不容忽视。虽然这一负担由配电系统运营商 (DSO) 承担，但微电网用户可以根据 DSO 的要求提供灵活性，为电网拥塞管理做出贡献，以维持稳定的电网连接。本文使用雅可比交替方向乘数法来优化微电网和电网之间的功率交换，以协助拥塞管理。该算法将优化问题分解为使用拟合 Q 迭代在本地并行解决的子问题。局部优化规划热泵和电池的运行，以提供所需的灵活性。使用来自 30 名住宅产消者的真实数据来评估所提出框架的性能。模拟结果表明，使用拟合 Q 迭代解决子问题会在可接受的计算时间内产生可行的控制策略，同时为电网拥塞管理提供所需的灵活性。
ERCOT经济计划的财务假设...
•（i）（ - a-）拥塞成本节省的测试必须包括分析归因于拟议项目的水平范围的年度拥塞成本节省是否等于或大于提议的项目的最初三年年收入需求的平均值。•（ii）生产成本节省的测试必须包括分析拟议项目归因于范围的ERCOT范围范围的年度生产成本储蓄是否等于或大于拟议项目的一年级年度收入需求，该项目的输电线路是该项目的一部分。
在VLSI全局路由中实施机器学习
I.在非常大规模集成（VLSI）设计领域的介绍中，全球路由的效率和可靠性在综合电路（ICS）的整体性能中起关键作用。随着IC的复杂性继续随着技术的发展而增长，传统的路由算法在适应现代芯片布局的复杂和动态性质方面面临着越来越多的挑战。这些算法通常基于静态规则和启发式方法，可能会导致次优路径，从而导致线长度增加，信号延迟更高和拥挤。这种拥塞反过来可以显着影响最终芯片设计的性能，功耗和面积。为了应对这些挑战，对将先进的机器学习技术（尤其是深度学习）应用于VLSI全球路线的拥堵预测问题越来越兴趣。深度学习提供了学习大型数据集中复杂模式和依赖关系的潜力，使其非常适合预测和减轻VLSI设计环境中的拥塞。通过利用深度学习模型，可以开发一种动态路由优化方法，以适应实时设计条件和路由模式。
