Div> A Institute of Health and Analytics, Petronas Technology University, Silver, Malaysia B Institute of Autonomous Systems, Petronas Universiti Technology, Silver, Malaysia C Department of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Technology Petronas, Silver, Malaysia D Department of Neuroscience Electronique, Informatique et image (LE2I), ERL Vibot CNRS 6000, Universite de Bourgogne, France
[dbscan] Ester等。:“一种基于密度的算法,用于在具有噪声的大空间数据库中发现簇”。:KDD,1996年。[DGCNN] Wang等。:“用于在点云上学习的动态图CNN”。in :( tog),2019年。[Kabsch] W. Kabsch:“解决两组向量的最佳旋转解决方案”。in:晶体物理学,衍射,理论和一般晶体学,1976年。[Hregnet] Lu等。:“ Hregnet:用于大规模室外激光点云注册的分层网络”。in:(iccv),2021。[Randla-net] Hu等。:“ randla-net:大规模点云的有效语义分割”。in:(cvpr),2020。[Stereokitti] Menze等。:“自动驾驶汽车的对象场景流”。in:(cvpr),2015年。[Lidarkitti] Geiger等。:“我们准备好进行自动驾驶了吗?Kitti Vision基准套件”。in:(cvpr),2012年。[Semkitti] Behley等。:“ Semantickitti:用于LIDAR序列的语义场景的数据集”。in:(ICCV),2019年。[FT3DS] Mayer等。:“一个大型数据集来训练卷积网络以差异,光流和场景流量估计”。in:(cvpr),2016年。[pointpwc-net] Wu等。:“ PointPWC-NET:(自我监督场景流估计)点云上的成本量”。在:(ECCV),2020年。[FlowStep3d] Kittenplon等。:“ FlowStep3d:自我监督场景流估计的模型展开”。in:(cvpr),2021。[RMS-FLOWNET] Battrawy等。:“ RMS-FLOWNET:大规模点云的高效且稳健的多尺度场景流程估计”。in:(icra),2022。[WM3D] Wang等。:“对于3D场景流网络重要的东西”。in:(ECCV),2022。[Bi-Pointflownet] W. Cheng和J. Hwan Ko:“基于点云的场景流估计的双向学习”。in:(ECCV),2022。[Chodosh等人]Chodosh等。:“重新评估激光雷达场景以进行自动驾驶”。in:arxiv,2023。[WSLR] Gojcic等人。:“严格3D场景流的弱监督学习”。in:(cvpr),2021。[ERC] Dong等。 :“利用震子场景流量估计的刚性约束”。 in:(cvpr),2022。[ERC] Dong等。:“利用震子场景流量估计的刚性约束”。in:(cvpr),2022。
摘要:在能源市场上,有意识的客户可能不仅有兴趣最大程度地减少购买能源的成本,而且同时优化了其他一些质量标准(由于生态问题或能源生产者的社会责任引起)。在本文中,我们既开发一个数学优化问题,又是平衡点对点市场设置中的电力系统的市场框架,可以直接在市场上考虑产品差异化。因此,可以清楚地识别能量的起源,并且各种参与者(包括家庭)可以理解产品质量特征。我们得出了一个多目标(混合成员)线性编程优化问题,用于平衡点对点能源交易环境中的能量系统,不仅成本,而且还考虑了其他其他质量标准。我们已经确定了许多可能的参与者,这些参与者都存在于拟议的市场设置中。它们包括带有存储空间的消费者,生产者,经纪人和灵活的生产商。通过分析各种参与者/同伴活动和不同扩展的影响,在三种不同的情况下,在IEEE 30总线标准测试系统上测试了该方法。已经表明,可以通过精心设计的优化问题制定多目标能量平衡方案,并且每种类型的研究同行可能会为电力系统平衡带来一些附加值。