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智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。
具有可控资产的可再生能源社区的优化控制
简介：具有可控资产（例如电池）的可再生能源社区 (REC) 的控制可以形式化为最优控制问题。本文提出了一种通用公式来处理此类问题，即使用重新分配密钥重新分配社区成员产生的电力。这些密钥代表分配给每个社区成员的本地电力生产盈余（即社区内产生但未被任何社区成员消费的电力）的份额。这种形式化使我们能够共同优化可控资产和重新分配密钥，从而最小化成员电费的总价值。方法：为了执行此优化，我们提出了两种算法，旨在以滚动式方式解决最优开环控制问题。此外，我们还提出了另一种近似算法，该算法仅优化可控资产（而不是同时优化可控资产和重新分配密钥）。我们在可再生能源社区控制问题上测试这些算法，这些问题由合成数据构建，灵感来自 REC 的真实案例。结果：我们的结果表明，当同时优化可控资产和重新分配密钥（即提出的前两种算法）时，成员电费的总价值会大大降低。讨论：这些发现强烈主张，在控制可再生能源社区等能源系统时，需要采用更全面的算法，从传统（非常精细）控制角度和更大的经济角度对其进行共同优化或联合优化。
月球居住地电力微电网设计的监督在线优化控制
I. 简介 美国国家航空航天局 (NASA) 一直致力于通过 Artemis 计划开发具有表面操作能力的永久月球人类驻留地 [1, 2]。这些任务将跨越多个阶段，作为 NASA 框架的一部分，旨在构建一个灵活、可重复使用、可持续且日益复杂的基础设施 [3]。Artemis 任务（例如 Gateway）的要求包括独立于地面操作的自主操作能力 [4]。自主性需求是由在通信延迟和丢失期间提高可靠性的需求驱动的。类似的要求可能适用于 Artemis 月球大本营。对于月球任务，前哨基地需要能够在与地面任务控制中心的最低限度交互和通信下自主运行。需要自主运行的月球子系统之一是电力系统 [5]。电力/能源管理系统的所有方面都需要包括：发电、能够支持日食穿越周期的储能系统以及配电系统
信一种用于太阳能光伏储能应用的新型优化控制系统架构
摘要 针对光伏储能系统高效充电应用需求，提出一种新型光伏储能应用控制系统架构，根据光伏输出的实时发电数据动态调整系统工作状态，实现在不同环境参数下分层组合运行模式及运行状态变化，并提出相应算法实现高效控制。与常规控制系统架构相比，所开发的电路可实现高效光伏充电及多模式灵活应用。通过实现实验样机并得出测试结果，验证了所提系统的有效性及优越性，为光伏储能系统的应用提供了新的思路和参考。 关键词：光伏储能，控制系统架构，多模式灵活应用，高效充电 分类：功率器件与电路
字母是一种新的优化控制系统架构，用于太阳能光伏储能应用
抽象针对太阳能光伏（PV）储能系统的高效率充电应用要求，预先发送了用于太阳能光伏的新型控制系统体系结构。系统根据太阳能光伏输出的实时发电数据动态调整其工作状态，从而在应用不同的环境参数时实现层次结合的操作模式和操作状态变化。另外，提出了辅助算法以实现有效的控制。与传统的控制系统体系结构相比，开发的电路可以实现高效率太阳能充电和多模式浮动应用。实施了实验原型，并得出了测试结果，以验证拟议系统的效果和优越性，该系统为应用光伏储能系统的应用提供了新的思想和参考。关键字：太阳能光伏能量存储，控制系统体系结构，多模式浮动应用，高效率充电分类：电源设备和电路
通过光学等离子体发射的贝叶斯优化控制成分的氮化物薄膜的自主溅射合成
自主实验已成为加速材料发现速度的有效方法。尽管自主合成仪器在分子和聚合物科学、混合材料溶液处理和纳米颗粒领域已变得流行，但用于物理气相沉积的自主工具的例子却很少，但对半导体行业却很重要。在这里，我们报告了一种自主工作流程的设计和实施，用于溅射沉积具有受控成分的薄膜，利用由 Python、光发射光谱 (OES) 和贝叶斯优化算法定制控制的高度自动化溅射反应器。我们将通过 X 射线荧光测量的薄膜成分建模为在 N 2 和 Ar 气氛中从元素 Zn 和 Ti 靶共溅射期间监测的等离子体发射线的线性函数。由 OES 提供信息的贝叶斯控制算法通过最小化所需和测量的光发射信号之间的绝对误差来导航溅射功率空间以制造具有用户定义成分的薄膜。我们通过自主制造 Zn x Ti 1 − x N y 薄膜验证了我们的方法，这些薄膜与目标阳离子成分的偏差相对为 ± 3.5%，即使对于 15 纳米的薄膜也是如此，这表明所提出的方法可以可靠地合成具有特定成分的薄膜，并且人为干扰最小。此外，所提出的方法可以扩展到更困难的合成实验，其中等离子体强度线与压力呈非线性关系，或者元素粘附系数与基板温度密切相关。
吸入疗法指南：哮喘（成人）
识别和治疗不受控制的气道疾病，鼓励预防器依从性，并确保根据单个吸入技术选择吸入器设备以优化控制。•DPI的估计碳足迹低于MDI。因此，如果患者能够同时使用MDI和DPI
安全通信的量子加密系统
•QUELL-X：用于生成加密密钥的量子密钥分布（QKD）的完整系统。可在任何网络配置上实现，并完全集成到现有的电信网络中。•密钥管理实体（QKME）：QKD That-X系统和加密设备之间的接口设备。允许加密密钥的存储和安全分布以及经典技术和量子技术之间的互操作性。•量子软件定义的网络（QSDN）：用于管理多个节点通信基础架构的网络设备，用于对网络的动态和优化控制。
机器学习驱动的人类技能转移以控制拟人化操纵器
摘要 - 引入了人类手臂和拟人化操纵剂之间的运动学映射，以转移人类的技能并完成类似人类的行为，以控制拟人化的操纵剂。大数据和机器学习的可用性有助于模仿拟人化机器人控制。在本文中，提出了一种机器学习驱动的人类技能，以控制跨倍形操纵器。拟议的深卷积神经网络（DCNN）模型利用旋转运动重建方法模仿类似人类的行为，以实现快速和有效的学习。最后，训练有素的神经网络被翻译成管理拟人机器人机器人的冗余优化控制。这种方法还适用于具有拟人化运动结构的其他冗余机器人。
飞机制造中的人形机器人——HAL lirmm
摘要 — 我们报告了一项合作项目的结果，该项目研究了在飞机制造中部署人形机器人解决方案，用于轮式或轨道式机器人平台无法进入的一些装配操作。多接触规划和控制、双足行走、嵌入式 SLAM、全身多感官任务空间优化控制以及接触检测和安全方面的最新发展表明，考虑到这种大规模制造场所的特定要求，人形机器人可能是自动化的可行解决方案。主要挑战是将这些科学和技术进步集成到两个现有的人形平台中：位置控制的 HRP-4 和扭矩控制的 TORO。在空客圣纳泽尔工厂的 1:1 比例的 A350 机身前部模型内的支架组装操作中展示了这种集成工作。我们介绍并讨论了该项目取得的主要成果，并为未来的工作提供了建议。