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考虑内部电阻和容量再生现象的可转移的长期锂离子电池老化轨迹预测模型
准确预测锂离子电池（LIB）的剩余使用寿命（RUL）对于改善电池管理系统设计和确保设备安全至关重要。然而，由于多步预测中的多步中的错误积累，实现衰老轨迹的准确长期预测是具有挑战性的。这项研究表明，考虑与衰老过程有关的未来内部阻力（R）以及在衰老期间发生的能力再生现象（CRP）可以帮助减少误差的积累。具体来说，我们提出了一种混合方法，该方法结合了未来的R和CRP，以预测LIB的衰老轨迹和统治。实验结果证明：（1）对于相同的充电/放电策略和电池类型，提出的方法可以准确预测衰老轨迹，并仅使用前20个周期的数据（约占完整数据的5％）； （2）对于不同的充电/放电策略和电池类型，通过转移学习，提出的方法可以使用前40个周期的数据来预测老化轨迹和RUL。这些结果表明，在长期预测中提出的模型既准确又是鲁棒，可以估算各种数据集的老化轨迹和RUL。
双通道药物供应链中的定价策略研究
在发展新时代的背景下，制药供应链市场已逐渐从卖方市场转变为买方市场。消费者越近，市场定价能力就越大，因此制造商和零售商的药物市场能力也发生了变化。这项研究考虑了服务对制药平台供应链定价策略的影响。该研究旨在协调优化，主要通过研究价格和服务因素来讨论互补产品的药物平台供应链的协调策略。通过假设和模型解决方案研究了各种情况。本研究使用Stackelberg游戏决策。制造商处于平台供应链决策的最前沿。研究发现，在集中决策下的价格低于分散决策。价格和服务水平之间的协调需要在互补产品的药品平台供应链中关注，服务水平应在一定范围内控制。仅通过提高服务水平才能使企业最大化利润，从而为药物供应链定价策略研究提供了理论基础。供应链成员必须努力提高服务水平，以改善医疗供应消费者的心理满意度。服务级别不能完全减轻通道冲突。因此，药物补充已成为减轻药品平台供应链中冲突的一种方式。
电力 - gas多代理计划方法正在考虑...
随着能源互联网的出现和统一能源系统的迅速增长，用户的全面能源需求逐渐成为一个问题，对于集成能源系统的规划而言，无法忽视。针对这个问题，本文提出了一种用于用户的全面能源消耗行为的多代理计划方法。首先，利用一种主观和客观的加权方法，本研究为用户的能源消耗特性建立了实用模型。通过进化游戏对综合能源消耗行为进行分析。在此基础上，制定了电网和天然气网络投资者的计划收入模型，并分析了不同投资者的游戏机制。一种动态的电力游戏模型 - 提出了考虑全面的能源消耗行为的气体多代理计划。最终，使用迭代探索方法解决模型。通过模拟示例确定了所提出方法的有效性和效率。
考虑碳排放的分布式添加剂制造机的研究文章调度
制造。在竞争日益激烈的经济中，增材制造可以帮助企业保持敏捷，创新和可持续性。考虑到生产和运输引起的碳排放，本文介绍了多站点添加剂制造（AM）机器调度问题。建立了一个混合企业线性编程模型，旨在优化两个独立的目标，以解决多个无关的AM机器环境中的经济和环境可持续性。前者是由生产，运输，设置和迟到的罚款造成的总成本，后者是由生产和运输引起的碳排放总量。该模型在Python中编码，并通过Gurobi Optimizer求解。提供了一个数值示例来表示问题的基本特征，并显示了提出的框架的必要性。针对两种主要情况下的600和1800S时间限制进行了全面的计算研究，结果已详细阐述。本文介绍了考虑由生产和运输引起的经济和环境可持续性的概念，提出了第一个数学模型，并通过一项全面的实验研究来衡量其绩效。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
考虑非线性电池行为的车辆到电网车队服务供应
摘要 电动汽车 (EV) 的迅猛发展需要精准高效的方法来协调电网运行。通过响应配电网限制和随时间变化的电价，电动汽车充电站可以最大限度地降低充电成本，同时辅助电网运行。在本研究中，我们使用来自纽约州的实时价格数据和真实的充电网络数据集，研究了车辆到电网 (V2G) 的经济效益。我们的 V2G 方法结合了非线性电池模型和价格不确定性，从而对不同 V2G 方案的成本节省进行了切合实际的估算。所提出的控制方法在扩展到实际应用时易于计算。结果表明，与单向充电的不受控充电相比，我们提出的算法平均可节省 21% 的充电成本；与单向智能充电相比，双向 V2G 可额外节省 17% 的成本。我们的结果还表明，在 V2G 控制器中使用更精准的非线性电池模型以及评估 V2G 价格不确定性成本的重要性。
考虑高性能的智能能源中心优化运行...
由于高间歇性可再生资源的影响，增加其在能源系统发电部门的渗透率仍然具有挑战性。在这方面，不同能源网络的整合可以在应对这一挑战中发挥关键作用。本文重点分析和优化多代储能 (MGES) 系统的性能，并考虑 100% 绿色能源目标，研究这种类型的储能在未来智能能源系统运行中的作用。因此，本文首先介绍了高温热电存储 (HTHPS) 系统作为一种新型 MGES 单元，用于具有不同能源载体的本地综合能源系统 (IES)。然后，通过考虑能源枢纽概念，提出了一种适用于该系统的新型最佳能源调度方案。提出的 IES 被引入为智能能源枢纽 (SEH)，它通过本地可再生资源发电以及上游能源网络来满足本地能源需求，同时考虑竞争性能源市场。最后，通过模拟不同的案例研究研究了所提出的 SEH 的性能，并证明了其在提高可再生能源发电渗透率方面的有效性。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
考虑水头部效果的泵送水电厂的最佳调度
抽水储存水力发电厂（PSHP）是一种有价值的储能系统，并且具有可再生能源整合的越来越多的现代电力系统的灵活资源。作为独立的市场参与者，PSHP可以参与能源市场和频率调节市场，以最大程度地提高其对电力系统安全和经济运营的收入和贡献。在某些PSHP中，安装了固定速度和可变速度单元以提高灵活性，尤其是在泵送模式下运行时。但是，在抽水和产生模式中处理功率，流量和水头之间的非线性关系很难。本文提出了迭代解决方案方法，用于通过考虑不同类型的单元在不同水头的功率和流量之间的关系来安排PSHP。通过考虑PSHP参与能源市场和频率调节市场，将调度问题确定为基于方案的优化公式。在每次迭代中，最佳调度模型被配制为混合整数线性编程（MILP）问题。案例研究，并验证模型和迭代溶液方法的有效性。
考虑电能和热能的微型燃气轮机微电网日前优化调度
摘要。微电网被视为建筑物中各种分布式能源整合的关键要素。它们能够在并网和孤岛模式下运行，并在吸收可再生能源方面表现出巨大的潜力。然而，间歇性可再生能源的广泛实施，再加上可变电价，大大增加了微电网运行的不确定性。本文分析了一个综合能源系统的运行策略，该系统包括微型燃气轮机、地源热泵、光伏板，旨在满足商业建筑的供暖和电力需求。为了促进这一努力，开发了一个微型燃气轮机的神经网络模型，重点是快速计算时间和高精度地捕捉非设计性能。此外，使用 Modelica 语言开发和验证了地源热泵、光伏板的数学模型。使用 Dymola 优化包来推导系统的日前调度和一小时间隔，目的是最大限度地降低与系统相关的电力和供暖成本。结果表明，在分析期间，总成本可以降低约 51%，这表明在系统运行中节省成本的途径很有希望。
svolt考虑建造50 gwh容量的另一个电池厂
作为一家全球高科技公司和中国汽车制造商大型汽车公司的衍生产品，Svolt Energy Technology Co.，Ltd。（Svolt）开发并生产用于电动车辆以及能源存储系统的锂离子电池和电池系统。Svolt的广泛的一站式产品组合包括电池单元，模块和包装以及电池管理系统和软件解决方案。公司在电池系统和管理方面具有深入的系统知识，并在车辆集成领域具有广泛的专业知识。Svolt总部位于中国江苏省的珍坦区。欧元子公司Svolt Energy Technology（Europe）GmbH总部位于德国法兰克福。Svolt在全球范围内拥有约15,000名员工，其中包括3,000名研究与开发（R＆D）。您可以在svolt.cn/en/上找到更多信息。 svolt-eu.com