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将可再生能源并入电网
以相同的方式调度资源。大多数时候，电网将吸收可再生能源生产的所有电力，因为有足够的电力需求。（在极少数情况下，可再生能源的产量超过特定地区的电力需求，必须减少生产。随着电网中可再生能源的渗透率或比例上升，这种情况可能会更频繁地发生。有关更多信息，请参阅 CAISO。）因此，电网运营商只需使用其他来源来弥补电网所需电力量与可再生能源生产的电力量之间的差额。这被称为净负荷，等于预测负荷（客户所需的预期电力水平）与系统上所有可再生能源的产量之间的差额。公用事业公司负责满足净负荷，通常使用传统的化石燃料资源（如天然气厂）来实现这一目标。因此，电网中存在的可再生能源越多，使用传统化石燃料电厂生产的电力就越少。
调查整合电线的可行性和影响......
使用电弧增材制造 (WAAM) 作为铁镍 36 (Invar36) 合金航空航天工具的制造方法，是许多工具公司和复合飞机制造商越来越感兴趣的领域。然而，由于缺乏行业经验和最终零件质量先例，WAAM 技术的全面采用和利用受到阻碍。对于一些工具制造商来说，使用增材制造的 Invar 组件的可行性仍在研究中，因为对最终零件的关键材料特性尚不清楚。此外，实施增材制造对制造商内部运营的影响尚未得到广泛记录。虽然已经对 WAAM 技术、Invar 和新技术引入的变更管理进行了大量学术研究，但大部分现有文献并未提供取代航空航天工具制造商对实践经验的需求所需的具体信息。本研究将调查在航空航天工具制造中使用 WAAM Invar 组件（就最终部件质量和性能而言）的技术可行性，以及采用该技术的组织可行性和影响。本论文将描述在航空航天工具制造商的背景下评估 WAAM Invar 的一系列测试，并概述航空航天工具制造公司采用增材制造必须承认的一些关键组织影响。通过这项研究，我们希望证明将 WAAM Invar 用于航空航天工具应用的可行性。
将可再生能源融入铁路系统
将可再生能源整合到铁路系统中，是缓解二氧化碳排放增加、能源需求增长和环境恶化的一种有希望的解决方案。本文回顾了将太阳能、风能、生物能源和动能回收等可再生能源技术整合到铁路基础设施中的潜力。通过采用智能多智能体系统管理铁路微电网，研究表明能源效率、运营成本降低和系统可靠性显著提高。这些能源解决方案的战略部署表明，能源消耗可能减少高达 30%。本文强调了先进的能源存储和管理系统对于解决可再生能源的多变性、确保稳定和持续的能源供应的重要性。这些发现凸显了智能电网技术和人工智能驱动的能源管理在促进铁路运营可持续性和促进全球可持续发展目标方面的关键作用。
将不稳定可再生能源并入电网
• 运行可靠性描述了电力系统在不中断负载或设备损坏的情况下承受意外、突然干扰的能力。先进的逆变器控制、电网形成能力可确保能源系统满足年度负载要求，而实时策略和其他技术（如同步电容器）正在提高系统灵活性，以有效应对风能和太阳能输出的短期变化。低成本的备用电源需要更广泛的方法，如详细预测、每小时调度和灵活性分析，以了解维护基于逆变器的新型基础设施的措施。需求响应（包括使用时间费率）将消费者使用转移到非高峰时间，从而提高系统适应性。将 VRE 资源连接到电网的电力电子设备或逆变器也可能
将显着性排名和加强学习的整合...
摘要 - 随着对象检测方法的不断增长，本研究探讨了一系列实验，这些实验是基于强化学习（RL）的视觉注意力 - 与显着排名技术的基于显着性和可持续性解决方案。通过整合初始边界框预测的显着性排名，并随后应用RL技术通过在多个时间步中进行有限的动作来完善这些预测，该研究旨在提高RL对象检测准确性。作为一系列实验提出，该研究研究了使用各种图像提取方法的使用，并探讨了基于深度强化学习的本地化代理训练的各种深层Q-Network（DQN）架构变化。此外，我们通过优先考虑轻巧和更快的模型来优化每个步骤中的检测管道，同时还结合了对检测到的对象进行分类的功能，这是先前的RL方法中缺少的功能。我们表明，通过使用Pascal VOC 2007数据集评估这些训练的代理的性能，开发了更快，更优化的模型。值得注意的是，本研究中获得的最佳平均平均精度（MAP）为51.4，超过了文献中基于RL的单个对象检测器设定的基准。索引术语 - 对象检测，计算机视觉，增强学习，显着排名
在聚合物挤出中整合人工智能
摘要：聚合物挤出是塑料生产中的一种基本方法，它从采用AI技术中看到了巨大的好处。本综述着眼于当前的趋势和挑战，以及我们将来可能会前进的地方，并利用AI来改善聚合物挤出过程。由AI驱动的技术，例如机器学习，深度学习甚至增强学习，在处理复杂的过程参数方面带来了许多明显的优势。他们提供了一种处理非线性和高维度的方法，这对挤出的许多方面都是固有的。此外，这些相同的技术允许在“智能”挤出系统中进行故障检测和过程监视。使用AI的一个重要优势是其预测能力。例如，可以训练神经网络，以作为在某些输入条件（例如材料特性，温度，压力）的挤压过程如何表现的预测模型。这些模型可以替换或补充传统上用于描述挤出过程的高度简化的数学模型。尽管如此，AI在聚合物挤出中的应用遇到了障碍，例如数据不足，缺乏域特定的专业知识以及对清晰模型的要求。本综述研究了如何克服这些挑战，用于推进聚合物挤出的可持续实践。总的来说，本文填补了当前研究中的一些空白，并对AI开始如何“革新”聚合物挤出提供了详尽的了解。