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World File Search System优化模型
苏黎世联邦理工学院无能网格 - 研究成果
我们研究部署地热能储存的多能源系统的最佳运行，以应对供暖和制冷需求的季节性变化。我们通过开发一个优化模型来实现这一点，该模型通过考虑物理系统的非线性，以及捕捉能源转换、储存和消耗的短期和长期动态，在最先进的基础上进行了改进。该算法旨在最大限度地减少系统的二氧化碳排放量，同时满足给定终端用户的供暖和制冷需求，并确定系统的最佳运行，即通过网络循环的水的质量流速和温度，考虑到地热田温度随时间的变化。该优化模型是参考现实世界的应用而开发的，即安装在瑞士苏黎世联邦理工学院的无能电网。在这里，基于化石燃料的集中供暖和制冷供应由一个动态地下网络连接，地热田作为能源和储存，并满足需要供暖和制冷能源的终端用户的需求。与使用基于集中供热和制冷的传统系统相比，所提出的优化算法可将大学校园的二氧化碳排放量减少高达 87%。这比当前运营策略实现的 72% 减排效果更好。此外，对系统的分析可以得出设计指南并解释系统运行背后的原理。该研究强调了结合每日和季节性储能对于实现低碳能源系统的重要性。
研究论文 使用 SAPSO 算法实现独立微电网的多目标优化运行
微电网是利用可再生能源的有效方式，尤其可以满足偏远岛屿的电力需求。海岛微电网的运行优化对于确保整个微电网系统的有效性能至关重要，而且它通常是一个多约束和多目标优化问题。本研究的主要贡献是针对偏远岛屿独立微电网系统提供了一种运行优化方法，该系统包括风电、光伏、电池和柴油发电机。本文提出了一种新的独立微电网运行优化模型，其中单独考虑电池系统；建立了考虑经济成本、电池折旧成本和环境保护成本的多目标日前优化模型。在优化中，选择柴油发电机和储能系统的输出功率作为决策变量。为此，开发了一种结合粒子群优化（PSO）算法和模拟退火（SA）算法的高效搜索算法。采用混合算法寻找优化问题的Pareto解集，将搜索结果与传统PSO算法的结果进行比较，并提出一种基于熵权法的灰靶决策理论从所有解中寻找最优权衡调度方案，并与另外两种常用的主客观方法的结果进行比较。结果表明，所提出的优化方法可应用于微电网系统的日前运行优化，帮助用户获得独立微电网的最佳折衷运行方案。
零排放社区能源系统投资的聚类方法评估
摘要 —本文研究了在设计零排放社区 (ZEN) 的能源系统时使用聚类的方法。ZEN 是旨在在其生命周期内实现净零排放的社区。虽然以前的工作已经使用和研究了聚类来设计社区的能源系统，但没有一篇文章涉及像 ZEN 这样的社区，这些社区对太阳辐照度时间序列有很高的要求，包括 CO 2 因子时间序列，并且零排放平衡限制了可能性。为此，我们使用了几种方法并比较了它们的结果。结果一方面是聚类本身的性能，另一方面是使用数据的优化模型中每种方法的性能。测试了与聚类方法相关的各个方面。研究的不同方面包括：目标（聚类以获得天数或小时数）、算法（k 均值或 k 中心点）、规范化方法（基于标准偏差或值范围）和启发式的使用。结果强调，k-means 提供的结果比 k-medoids 更好，并且 k-means 系统地低估了目标值，而 k-medoids 则不断高估了目标值。当可以选择聚类天数和小时数时，似乎聚类天数提供了最佳精度和求解时间。选择取决于优化模型使用的公式和对季节性存储建模的需求。归一化方法的选择影响最小，但值范围方法在求解时间方面显示出一些优势。当需要很好地表示太阳辐照度时间序列时，需要使用更多的天数或小时数。选择取决于什么样的求解时间是可以接受的。
小时 - 主-24_25.xlsx -ISCAC
EPOCA 1st Semester 20-Jan-25 2nd 19:00 Data Science Programming 22-Jan-25 4th Data Statistical Analysis 24-Jan-25 6th 6:00 pm Statistics Complements for Data Science 25-Jain 10:00 Research Methodologies 27-Jan-25 Data Mining & Machine Learning 29-Jain 4th 19:00 Business Analytics and Data Culture 24-Mar-25 2nd Normal Time 3rd TRIM 25-Mar-25第三19:00应用预测方法28-MAR-25第六大日期2-ABR 25 4th 4th优化模型9-Jun-25 2n-2nd Time 4th Trim 12-Jun-25-Jun-25优化17-Jun-25-25 3rd Networks优化19:00 Project 20-Jun-25 6th 6th 6th 6th 6th 6th 6：00EPOCA 1st Semester 20-Jan-25 2nd 19:00 Data Science Programming 22-Jan-25 4th Data Statistical Analysis 24-Jan-25 6th 6:00 pm Statistics Complements for Data Science 25-Jain 10:00 Research Methodologies 27-Jan-25 Data Mining & Machine Learning 29-Jain 4th 19:00 Business Analytics and Data Culture 24-Mar-25 2nd Normal Time 3rd TRIM 25-Mar-25第三19:00应用预测方法28-MAR-25第六大日期2-ABR 25 4th 4th优化模型9-Jun-25 2n-2nd Time 4th Trim 12-Jun-25-Jun-25优化17-Jun-25-25 3rd Networks优化19:00 Project 20-Jun-25 6th 6th 6th 6th 6th 6th 6：00
小时 - 主-24_25.xlsx -ISCAC
EPOCA 1st Semester 20-Jan-25 2nd 19:00 Data Science Programming 22-Jan-25 4th Data Statistical Analysis 24-Jan-25 6th 6:00 pm Statistics Complements for Data Science 25-Jain 10:00 Research Methodologies 27-Jan-25 Data Mining & Machine Learning 29-Jain 4th 19:00 Business Analytics and Data Culture 24-Mar-25 2nd Normal Time 3rd TRIM 25-Mar-25第三19:00应用预测方法28-MAR-25第六大日期2-ABR 25 4th 4th优化模型9-Jun-25 2n-2nd Time 4th Trim 12-Jun-25-Jun-25优化17-Jun-25-25 3rd Networks优化19:00 Project 20-Jun-25 6th 6th 6th 6th 6th 6th 6：00EPOCA 1st Semester 20-Jan-25 2nd 19:00 Data Science Programming 22-Jan-25 4th Data Statistical Analysis 24-Jan-25 6th 6:00 pm Statistics Complements for Data Science 25-Jain 10:00 Research Methodologies 27-Jan-25 Data Mining & Machine Learning 29-Jain 4th 19:00 Business Analytics and Data Culture 24-Mar-25 2nd Normal Time 3rd TRIM 25-Mar-25第三19:00应用预测方法28-MAR-25第六大日期2-ABR 25 4th 4th优化模型9-Jun-25 2n-2nd Time 4th Trim 12-Jun-25-Jun-25优化17-Jun-25-25 3rd Networks优化19:00 Project 20-Jun-25 6th 6th 6th 6th 6th 6th 6：00
实习机器人软件工程师
关键责任：•支持神经网络体系结构的实现和优化，以改善机器人导航性能。•分析实验结果并有助于优化模型，以提高园艺环境中的准确性和效率。•参与数据收集，分析和机器学习模型的实施。•支持传感器和其他技术的集成以提高机器人功能。•与团队合作解决农业自动化方面的实践挑战。•设计实验测试新模型和算法，并为发现的报告，并将其与我们的Robotics软件堆栈集成
使用基于深度学习的预测对住宅光伏应用进行能源存储管理的实时随机优化
摘要 — 针对由太阳能光伏发电和电池储能 (BES) 组成的住宅光伏 (PV)-储能混合系统，提出了一种具有随机优化的计算效率高的实时能源管理方法。由于负载和太阳能发电的随机性，现有的 BES 提前日调度离线能源管理方法会实时遭受能源损失。另一方面，典型的在线算法无法为业主提供最小化电力购买成本的最佳解决方案。为了克服这些限制，我们提出了一个综合能源管理框架，该框架由离线优化模型和基于规则的实时控制器组成。优化是在滚动时域内进行的，使用基于深度学习的长短期记忆方法，根据负载和太阳能发电预测曲线进行滚动时域优化，以降低每日电力购买成本。优化模型被设计为一个多阶段随机规划，其中我们使用滚动时域中的随机对偶动态规划算法以固定间隔更新 BES 调度的最佳设定点。为了防止在最佳解决方案更新间隔期间发生能量损失，我们在电力电子转换器控制级别的优化层下方引入了一个基于规则的控制器，时间分辨率更高。使用 OPAL-RT 模拟器中的实时控制器硬件在环测试平台对所提出的框架进行评估。与其他现有能源管理方法相比，所提出的实时方法可有效降低净购电成本。
供应链管理中的多模式运输策略：方法论
1名学生，Rashtreeya Vidyalaya工程学院2 Rashtreeya Vidyalaya工程学院摘要摘要有效的多模式运输是现代供应链管理的关键组成部分，从而使跨不同模式和地区的商品有效地运输。 但是，协调多种运输选择，各种货物优先级和动态约束的复杂性提出了重大挑战。 本研究提出了一种新型的方法论方法，可以优化供应链中的多模式运输。拟议的策略涉及两步分类过程。 首先，商品是根据其重要性进行分类的，即考虑价值，关键性和需求波动之类的因素。 接下来，确定每种商品的紧迫性和优先级，考虑到交付时间敏感性和其他操作要求。 此分类方案为全面优化模型构成了基础。优化模型是使用DOCPLEX建模框架制定的，并采用CPLEX求解器解决了。 该模型结合了一系列约束，包括运输能力，成本和排放，以确定最有效的多模式路由计划。这项研究有助于开发供应链经理的结构化，数据驱动的决策工具，以增强其多态运输网络的复原力和可持续性。 所提出的方法为解决多模式运输的复杂性提供了一个灵活的框架，其潜在应用在各个行业和地区之间进行了深远的影响。1名学生，Rashtreeya Vidyalaya工程学院2 Rashtreeya Vidyalaya工程学院摘要摘要有效的多模式运输是现代供应链管理的关键组成部分，从而使跨不同模式和地区的商品有效地运输。但是，协调多种运输选择，各种货物优先级和动态约束的复杂性提出了重大挑战。本研究提出了一种新型的方法论方法，可以优化供应链中的多模式运输。拟议的策略涉及两步分类过程。首先，商品是根据其重要性进行分类的，即考虑价值，关键性和需求波动之类的因素。接下来，确定每种商品的紧迫性和优先级，考虑到交付时间敏感性和其他操作要求。此分类方案为全面优化模型构成了基础。优化模型是使用DOCPLEX建模框架制定的，并采用CPLEX求解器解决了。该模型结合了一系列约束，包括运输能力，成本和排放，以确定最有效的多模式路由计划。这项研究有助于开发供应链经理的结构化，数据驱动的决策工具，以增强其多态运输网络的复原力和可持续性。所提出的方法为解决多模式运输的复杂性提供了一个灵活的框架，其潜在应用在各个行业和地区之间进行了深远的影响。关键字：多模式运输，供应链管理，商品优化，商品分类，优化建模，DOCPLEX，CPLEX，可持续性，弹性1.引言重达现代供应链管理的错综复杂的挂毯，多模式运输的优化是一种关键的关键，促进了各种模式和地理边界的无缝流量。供应链物流的景观的特征是无数挑战，从多个运输选择的协调到各种货物类型的优先级以及操作现实所施加的动态约束。导航这些复杂性需要创新的策略，以适应以波动性和不确定性为标志的全球市场不断变化的需求。这项研究开始了引入开创性方法论方法的旅程
生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。
IT服务管理的运营战略评估
运营战略评估结合了 Microsoft ® 基础架构优化模型和 Microsoft 运营框架 (MOF)/IT 基础架构库 (ITIL) 认证运营顾问，他们提供为期三天的一系列战略工作会议。在会议期间，您将制定一个切实可行的路线图，以解决 IT 组织当前 IT 基础架构中几个已确定的机会或痛点领域。通过结合基础架构优化和 MOF/ITIL 的最佳实践，运营战略评估提供了一条有据可查且行之有效的途径，帮助 IT 组织成为企业的战略性敏捷资产。这项工作还有助于为“以人为本”的业务创建基础架构。运营战略审查包括定义和安排紧急需求的即时行动以及针对人员、流程和技术的长期持续改进计划。审查有助于满足业务的目标和需求。路线图是通过积极与领导层和您的 IT 团队合作来制定的，以确定、评估、定义和优先考虑与业务一致的服务水平改进机会。路线图以一系列有组织、协调、持续改进计划建议的形式提供。路线图使 IT 组织能够提高质量、降低成本并提高其 IT 基础架构的安全性。改进计划针对经过验证的客户服务管理和基础架构机会和问题。运营战略审查利用从成功的 IT 服务管理实施中收集的主动加速器产品。这些见解包括从 Microsoft IT 学到的见解。运营战略审查帮助客户加快价值实现时间，同时降低与平台的规划、实施和运营相关的 IT 风险。基础架构优化模型