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使用人工智能进行混合微电网的能源管理...
摘要 — 微电网被描述为连接许多电源（可再生能源和传统能源）以满足实时负载消耗。由于可再生能源是间歇性的，因此需要电池存储系统，通常用作备用系统。事实上，需要一种能源管理策略 (EMS) 来管理整个微电网的电力流动。在最近的研究中，已经提出了各种控制微电网的方法，尤其是电压和频率控制。本研究介绍了一种微电网系统、微电网局部控制概述以及一种高效的 EMS，用于使用三个智能控制器实现有效的微电网运行，以实现最佳微电网稳定性。我们设计的微电网由可再生太阳能发电机和风能、锂离子电池存储系统、备用电网和交流/直流负载组成，同时考虑到微电网 EMS 和微电网稳定性的所有功能需求。此外，通过使用效率控制器控制电池充电和放电的性能来管理电池储能。所提出的系统控制基于通过可用可再生能源和电池充电状态 (SOC) 实现负载的最佳供应。使用 Matlab Simulink 的仿真结果显示了所提出的三种技术（PID、ANN 和 FL）对微电网稳定性的性能。
带储能的混合能源发电系统区间可靠性评估
针对供电可靠性模型中风电和负荷的不确定性，提出一种结合风电发电和储能系统的区间可靠性评估方法。首先，建立基于区间变量的区间供电可靠性评估模型，该模型属于区间混合整数规划（IMIP）。其次，利用区间数的可能度理论，将IMIP模型转化为2种极端情况下的确定性优化模型，在考虑风电区间满足负荷需求区间的情况下，通过储能和发电机的出力优化，寻求最大供电概率，即减负荷上界最小。最后，基于序贯蒙特卡罗模拟生成风电机组和发电机的状态，通过计算负荷期望损失、期望未供电能量和最大供电概率来评估混合能源发电系统的可靠性，为建立储能区间优化配置模型提供依据。利用IEEE RTS-24测试系统验证所提方法的性能，并利用CPLEX 12.7求解器对模型进行求解，仿真结果证明了所提方法的有效性和适用性。
基于风险的天然气与可重构电力网络与综合能源枢纽协调优化运行
摘要 本文详细阐述了在存在互联能源枢纽的情况下，将重构作为灵活性来源，协调电力和天然气 (NG) 网络的优化调度。对于由多个发电单元、存储和转换技术以及天然气燃烧单元组成的能源枢纽系统，应捕捉天然气和电力载体之间的高度相互依赖性。首次在多能源系统中开发每小时重构能力，以增强最优电力调度和天然气消费模式。通过分别采用电力和天然气网络的稳态韦茅斯方程和交流潮流模型，研究了电力和天然气电网之间的现实相互依赖性。此外，为了处理与风电、负荷和实时电价的强烈不确定性相关的风险，采用了条件风险价值方法。在集成测试系统上实施了所提出的模型，并针对不同情况给出了仿真结果。研究了风险规避水平对可控机组运行成本和最优调度的影响。数值结果表明，可重构能力可将运行成本降低高达 7.82%。
整体日前分布式能源管理方法：客户博弈的均衡选择
摘要。本文提出了一种具有理想均衡选择能力的智能配电网新型整体日前分布式能源管理方法。客户与配电公司之间的互动被建模为单领导者多追随者的 Stackelberg 博弈。客户之间的互动被建模为非合作广义纳什博弈，因为他们面临着共同的约束。客户将总负荷的平均值保持在适当的范围内以重塑它并提高负荷系数 (LF)。配电公司的策略是通过最大化利润进行日前能源定价，在风险优化中将其制定为随机条件值，以考虑批发市场电价的不确定性。客户的策略基于可延迟负荷的每小时消耗和储能设备的预定充电/放电率以响应价格。广义纳什博弈具有多个均衡。因此，本文提出了分布式近端 Tikhonov 正则化算法来实现理想均衡。仿真结果验证了所提算法的性能，LF 提高了 31.46%，最大总需求和总计费成本分别降低了 45.89% 和 14.23%。
两次尺度微电网的分层协调与供求无水平
摘要 - 本文重点介绍了自动微电网（AMG）的能源管理问题，其中内部需求可能会超过可再生能源（RESS）和电池储能系统（BESS）提供的内部电源。为了获得不匹配的需求响应和能源供应的平衡，提出了三个级别的分层坐标策略。最高级别负责分销网络运营商（DNO）和AMG之间的能源协调。DNO将从/到在缓慢采样期间具有剩余能量的AMG购买/出售能源。中等水平着重于每个单独的AMG的局部平衡，该平衡优化了与最高水平相同的采样周期的聚合器的BESS的充电/放电能量和调度。在供需不平衡的情况下，根据中等水平的优化结果，底层将做出减少载荷决策，该结果已更新快速降低速率。此外，还采用了两次尺度优化方案来减少由RES运行和弹性负载的随机性引起的双向扰动的影响，并且有效地解决了不同的时间尺度能量计划。仿真结果显示了所提出的方法的有效性。
伪数的数量产生来自嵌入在微控制器中的维也纳振荡器刺激的约瑟夫森连接
摘要。本文给出了WIEN桥振荡器（JJSWBO）刺激的Josephson结数（PRNG）的推导及其微控制器验证。通过JJSWBO的数值研究，构成系统参数的不同坐标空间中的百科全书动态图明确阐述了呈现最大Lyapunov指数（GLE）的系统的全局行为。混乱的行为被捕获，以大于零的GLE，而GLE的周期性行为小于零。此外，分叉特征暴露了可周期性的振荡和可周期性的周期性振荡，可周期性的兼诊途径，可与可混乱的混乱途径，可行的常规行为的拦截以及可混乱的表现，共存的吸引者，单稳定的混乱动力学和内在的现象现象。提出了JJSWBO的微控制器验证（MCV），以验证数值仿真结果。从描述JJSWBO的混沌方程式，设计了一个线性反馈移位寄存器（LFSR）作为后处理单元的PRNG。通过使用NIST 800-22测试套件成功测试了来自建议的基于JJSWBO的PRNG的生成二进制数据的随机性。此结果有助于确认JJSWBO对加密方案和其他基于混乱的应用程序的适用性。
6G时代AI驱动传感与通信融合
摘要 —由于人工智能的快速发展，传感和通信融合 (ISAC) 网络在即将到来的新型移动通信网络中拥抱了人工智能。本文提出了一种用于 ISAC 网络的 FedFog 网络架构，该架构由终端感知层、边缘基站处理层和云数据层组成。在多基站 (BS) 的背景下，BS 和用户设备之间的切换值得研究。参考协调多 BS 的概念，我们设计了 ISAC 网络中的切换程序。同时，设计了一种用户控制的联邦强化学习方案。然而，由于毫米波段和太赫兹波段等新的未授权频谱带，混合波束成形可以降低硬件费用。设计了一种利用混合波束成形的基于学习的干扰管理。同时，我们考虑使用深度神经网络进行自干扰和相互干扰消除。仿真结果展示了AI驱动的ISAC网络在移动性和干扰管理方面的性能，并进一步证明6G网络的服务得到提升。
基于人工智能的广域监测系统分布式信念传播和循环神经网络算法 /作者=Bhamidipati, Sriramya；Kim, Kyeong Jin；Sun, Hongbo；Orlik, Philip V. /创建日期=2020 年 5 月 14 日 /主题=人工智能、通信、多物理建模、信号处理
摘要 为了对广域电网进行监控，人们开发了广域监控系统 (WAMS)。每个变电站都设有全球定位系统 (GPS) 接收系统以提供可信的授时。因此，对于 WAMS 来说，在广域范围内维持真实的 GPS 授时至关重要。然而，由于未加密的信号结构和低信号功率，GPS 授时容易受到欺骗。因此，为了从欺骗中获得可信的 GPS 授时，人们在人工智能 (AI) 框架下开发了一种新的广域监控算法，该算法由分布式信念传播 (BP) 和双向循环神经网络 (RNN) 组成。这种联合 BP-RNN 算法通过利用其分布式处理能力评估估计的 GPS 授时误差来验证每个变电站的身份。特别是，双向 RNN 在人工智能框架下提供了一种快速的授时误差估计方法。仿真结果验证了该方法比基于 Kullback-Leibler 散度的方法具有更快的检测时间，并且定时误差估计精度超过了 IEEE C37.118.1-2011 标准规定的限制。
通过 SISO 控制回路和总能量控制对飞机控制进行评估
总能量控制系统 (TECS) 已被提议作为一种替代控制概念，用于跟踪纵向飞行中的高度和速度。在 TECS 中，总能量（即动能和势能的总和）以及这两种能量形式之间的分配受到控制。油门和升降舵输入的组合通过提高设计的模型独立性并在公式中考虑高度和速度动力学之间的飞行机械耦合，克服了传统比例积分 (PI) 控制器的一些局限性。本文的目的是对两种控制方法进行比较，重点是跟踪精度、干扰抑制和瞬态响应。为此，使用 Vitesse 模型飞机作为试验台评估了一个案例研究。给出了使用两种控制方法的 Vitesse 闭环数值模型的仿真结果。Vitesse 的数值模型是使用 OpenVSP 和 VSPAero 生成的。为了找到两种控制方法的控制增益，对 PI 和 TECS 控制架构应用了相同的设计标准。结果表明，两种控制系统都能达到设计要求。速度和高度跟踪令人满意。但是，TECS 能够以较低的超调和较低的控制活动跟踪参考值。
底盘模型的确定和静态分析...
带有内燃机的车辆技术在19世纪末出现。尽管不是很清楚，但电动汽车的首次原型研究与同一时期一致。今天，诸如全球变暖，污染和化石燃料储备的减少等因素加速了对电动汽车技术的过渡。在这种情况下，电动驱动系统的新系统结构与传统车辆结构的不同。在这项研究中，进行了电动汽车的底盘设计。在设计时，将在ANSYS计划的帮助下对电池组进行建模和模拟的部分，以保护对撞击特别敏感的电池和电子组件。为了在法规和标准中指定的滥用测试中取得成功，应正确进行材料选择和设计。在这种情况下，正确的材料是根据研究确定的，并进行了3D模拟，并在模拟环境中进行了崩溃测试。结果，在许多底盘模型中选择了管型底盘，发现7079铝合金适合原材料。根据仿真结果，可以看出设计和所选合金是合适的。