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World File Search System优化模型
不平衡微电网三级控制的凸近似。
本文提出了一种三相不平衡微电网三级控制优化模型。该模型考虑了 24 小时运行，包括可再生能源、储能设备和电网规范限制。使用最近开发的基于 Wirtinger 微积分的近似法简化了功率流方程。对所提出的模型进行了理论和实践评估。从理论角度来看，该模型适用于三级控制，因为它是凸的；因此，保证了全局最优、解的唯一性和内点法的收敛性。从实践角度来看，该模型足够简单，可以在小型单板计算机中实现，计算时间短。后者通过在具有 CIGRE 低压基准的 Raspberry-Pi 板上实现该模型来评估；该模型还在 IEEE 123 节点配电网络测试系统中进行了评估。
引用发布版本（APA）：Wang，Q.，Wang，Y。，＆Chen，Z。（2022）。电力的日期经济优化计划模型 - Hydroge
本文介绍了一个日常的经济优化调度模型，用于区域电力 - 氢化能源系统（REHIE），具有可再生能源的高渗透率。电力 - 氢耦合设备是用储能单元和不敏感的电负荷（ISEL）建模的。所提出的目标函数能够从经济利益方面捕获Rehies的最大收益，并且可以总结为二次编程（QP）问题。模拟验证由MATLAB/CPLEX求解器执行。模拟结果表明，提出的优化模型通过在电力和氢之间的灵活协作来适应市场需求。此外，ISEL的翻译特性可以实施更高的经济利润和更有效的可再生能源利用。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
可控负载弹性微电网集中共享储能系统的规模确定：双层优化方法
为提高微电网灵活资源利用率，满足不同场景下微电网的储能需求，提出一种基于双层优化的微电网集中式共享储能容量优化配置模型。首先，分析弹性微电网中共享储能与可控负荷的响应特性，设计满足多场景调节需求的集中式共享储能运行模式。然后，以集中式共享储能净收益最大为上层，以微电网内负荷支付成本最小为下层，构建双层优化配置模型。进一步采用多目标鲸鱼优化算法对双层优化模型进行求解。结果表明：通过协调微电网内可转移负荷与可削减负荷，提高共享储能利用率，共享储能可以共同满足多场景调节需求。
基于虚拟储能的建筑微电网能源系统优化
因此，为实现建筑微电网的高效、经济运行，提出了一种考虑虚拟储能的建筑微电网规划与运行多目标优化新方法。首先，基于建筑自身的储热特性，建立建筑微电网虚拟储能模型。其次，以投资成本和综合运行效益为目标，以冷、热、电平衡为约束，构建考虑虚拟储能的建筑微电网多目标优化模型。最后，在原有灰狼群算法的基础上，引入小生境处理机制和灰色加权关联法，对建筑微电网配置与运行进行优化。对于典型的夏季和冬季建筑微电网，仿真结果表明，所提出的方法通过虚拟能量充放电管理提高了建筑微电网系统规划及其运行的整体经济性以及用户体验。
朗伊尔城的热能储存机会
在本研究中，我们使用线性优化模型来解决容量扩展问题。该模型使用 PyPSA 框架 [8] 实现，并遵循既定的命名约定，我们将模型称为 PyPSA-Longyearbyen。其源代码在 https://gitlab.com/koenvg/pypsa-longyearbyen 上公开提供。我们参考源代码和随附文档以获得完整而准确的模型描述。以下是描述容量扩展问题的线性程序的简化描述。在这里，我们考虑𝑁 生成器（索引𝑖）、𝑀 存储单元（索引𝑗）和𝑇 时间步长（索引𝑡），但为简洁起见，省略了供热部门和一些细节。目标函数是总投资成本。特别注意，第一和第二个约束分别确保需求𝑑𝑡得到满足，并且存储单元的充电状态从一个时间步骤更新到下一个时间步骤。
考虑住宅太阳能电池板发电和智能家居电池存储来优化能源消耗
本文提出了一种通过将光伏系统与电池储能相结合来实现住宅电力消费和生产部分自主的优化方法。它提出了一种数学规划方法来重现真实的消费和生产模式，为增强自我消费和自我生产提供了一个经过校准的优化框架。该模拟模型可作为关键电池参数（包括容量、最低储备水平和能量损耗）的严格试验场，确保其准确性和可靠性。另一方面，优化模型用于微调系统内外的能量流动，旨在有效提高自我消费和自我生产率。通过对八个家庭在几个月内进行的全面分析和实际数据应用，对所提出的方法进行了实证验证，表明该模型能够大幅提高自我消费和自我生产率。
AI-602 - 大语言模型系统
课程描述本课程为人工智能（AI）开发提供了实用的，以行业为中心的旅程，从基础概念到为现实世界应用部署大型语言模型（LLM）。学生将通过自然语言处理和多模式AI进行动手实验室和案例研究，探索必不可少的AI生命周期阶段，包括业务问题，AI解决方案配方，模型培训，部署和评估。强调框架和工具，例如Docker，Kubernetes和MLOPS实践，该课程使学生准备设计可扩展的AI解决方案，同时解决道德考虑并优化模型性能。在课程结束时，学生将对AI系统体系结构，LLM的实践经验和职业准备技能有全面的了解，最终在一个顶峰项目中表明了他们创建与业务目标一致的影响力AI解决方案的能力。
基于自动经济分析的公园级集成能源系统的多目标合作式优化
摘要：公园级综合能源系统（PIE）可以通过多种类型的能量子网络之间的耦合来实现能源的梯度利用并提高能源利用的效率。但是，不能使用能量分析和自我分析来评估派的经济学。此外，综合能源供应商之间感兴趣的冲突使派的生态调度更加困难。在本文中，我们提出了一种基于Exergy Economics的基于游戏协作的优化方法，在该方法中，Exergy Economics的引入实现了对派对内部任何链接的经济评估，并且基于潜在游戏的优化模型解决了多个能源供应商之间利益的问题的问题，并改善了每种供应商的实用者。最后，以广州为例以派对为例，通过将其与经典优化方案进行比较来证明本文提出的优化方案的合理性。
用于绿色能源生产的混合太阳能-水力发电系统：全面分析
摘要。本文详细分析了结合太阳能光伏 (PV) 电池板和水电技术的混合能源系统。我们重点关注低水头场地日益流行的阿基米德螺旋发电机，研究此类系统的效率和环境效益，特别是在减少温室气体排放方面，这是《巴黎协定》等全球努力的一部分。我们探讨了巴西可再生能源混合背景下太阳能和水电系统的整合，并讨论了它们的随机性对电网整合的挑战。本文深入探讨了使这些混合系统能够保持能源和灌溉平衡的理论基础、数学模拟和优化模型。本文还研究了光伏电池储能系统在建筑供电中的应用，以及具有一系列可再生能源技术的微电网的潜力。最后，我们提出了一种有助于实现可持续发展目标的离网混合系统部署的新方法。
已发表版本的引用（APA）：Zhang, Y., Anvari-Moghaddam, A., Peyghami, S. , Dragičević, T. , Li, Y., & Blaabjerg, F. (2022)。最佳尺寸
摘要 — 用户侧 (BTM) 电池储能系统 (BESS) 主要用于提供负荷管理。但节省的电费几乎无法抵消高昂的前期投资成本。通过合理设计 BESS 的规模和运营策略，某些可堆叠服务所创造的多种收入流可以抵消初始成本。因此，为了最大化 BESS 投资的回报率，本文提出了一种优化 BTM BESS 功率和能量容量的两阶段优化模型。BESS 提供的可堆叠服务包括能量套利和频率调节。采用遗传算法和混合整数线性规划模型相结合的混合算法来共同优化 BESS 的规模和运行策略。以塑料制造业的实际负荷数据和 PJM 市场的频率调节信息为数据库，验证所提出的模型和混合算法的可用性和有效性。