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使用蝠鲼觅食优化算法对孤立混合 PV/WT/FC 系统进行优化定型
本研究旨在优化拟议的独立光伏 (PV)/风力涡轮机 (WT)/燃料电池 (FC) 混合可再生发电系统的尺寸组件。一种名为蝠鲼觅食优化 (MRFO) 的新型高效优化算法被采用来设计多目标函数下的混合系统的尺寸组件，以最小化能源成本 (COE) 并最小化电力供应损失概率 (LPSP)。真实案例研究应用于埃及苏伊士湾 (纬度 30.0，经度 32.5) 的阿塔卡市。为了确保所开发算法的高性能和稳定性，本研究测试了三种不同的系统配置 (PV + WT + FC、WT + FC 和 PV + FC)。此外，还提出了不同配置的统计指标，以确认所开发的 MRFO 技术的稳健性和可靠性。模拟结果证明了 MRFO 在解决所研究的优化问题方面具有很高的能力，收敛速度快，结果可靠，能够以最小的 COE 为负载供电。
纽约州能源计划草案范围
• 提高纽约州能源系统的可靠性； • 保护消费者免受市场价格波动的影响； • 尽量降低州内能源服务的总体成本； • 尽量减少公共卫生和环境影响，特别是与气候变化相关的影响； • 最大限度地节约能源、提高能源效率和负荷管理；以及 • 支持经济发展和州的经济竞争力。 2019 年《气候领导和社区保护法案》（“气候法案”）是纽约州减少温室气体排放、促进气候变化缓解和适应、推进气候正义并帮助州经济增长的全国领先法律，它指导了 2022 年纽约州气候行动委员会范围界定计划（“范围界定计划”）的编制。根据《气候法案》的指示，州能源计划将以范围界定计划中的建议为依据，该计划将纳入和评估范围界定计划中的能源政策和计划建议，并在适当情况下，该计划将推荐其他政策、计划和行动。
使用惩罚最小二乘>的符号回归中的形状约束
摘要。我们研究了形状约束（SC）的添加及其在符号识别步骤（SR）的参数识别步骤中的考虑。sc是一种将有关未知模型函数形状的先验知识引入SR的手段。与以前在SR中探索过SC的工作不同，我们建议在使用基于梯度的NU-MERIMILICE优化的参数识别期间最大程度地减少SC违规行为。我们测试了三种算法变体，以评估其在识别合成生成数据集的三个符号表达式时的性能。本文研究了两种基准方案：一个具有不同噪声水平的基准，另一个具有不同的培训数据。结果表明，当数据稀缺时，将SC纳入表达搜索特别有益。与仅在选择过程中使用SC相比，我们在参数识别期间最小化违规行为的方法在我们的某些测试用例中显示出具有统计学意义的好处，在任何情况下都没有明显更糟。
媒体版本
化学研究和创新对于应对全球挑战至关重要，因为它们推动了材料，药品，能源和农业的进步。尤其是计算化学已成为现代行业的关键推动因素，通过模拟分子过程来加速创新，降低成本并最大程度地降低环境影响。意识到其变革性的潜力，海德堡海得拉巴枢纽（H^3ACE）正在发起其第一个针对计算化学的活动。在药物中，计算方法通过预测生物学活性和毒性谱而彻底改变了药物的发现，从而大大缩短了发育时间表。同样，在能源领域，计算技术有助于设计用于储能和燃料电池的先进材料，与德国在可持续能源方面的领导和印度可再生扩张目标保持一致。农业还通过优化的农业化学物质受益，从而提高产量，同时最大程度地减少环境影响。鉴于化学研究的影响，强大的印度 - 德国合作至关重要。海得拉巴和海德堡及其互补的学术和工业优势提供了理想的生态系统
端到端的保护与零 - 零 - 杂交 - 安全性...
•策略管理：最大程度地减少网络拥塞涉及防止一个细分市场的性能影响另一部分，以确保特定应用程序的一致和最佳性能。例如，在其专用细分市场上使用店内访客Wi-Fi不会干扰单独的细分市场上发生的信用卡交易速度。
凯捷集团环境政策声明
8. 拥有采购流程，确保我们的供应商和业务合作伙伴提供的产品和服务能够帮助我们实现集团的环境目标，特别是在碳排放、减少能源和水消耗、减少对生物多样性的影响以及通过采用循环原则最大限度地减少浪费方面。
