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World File Search System安全约束
2.18 定义 - R 坡道容量：变化量...
实时承诺（“RTC”）：一种多周期安全约束机组承诺和调度模型，该模型在两小时十五分钟的优化期内以最低出价生产成本为基础同时优化负荷、运行储备和调节服务。优化将评估接下来以十五分钟为间隔的十个时间点。一小时内的每次 RTC 运行都应有一个标记，指示发布结果的时间；“RTC 00”、“RTC 15”、“RTC 30”和“RTC 45”分别在整点时以及整点后十五分钟、三十分钟和四十五分钟发布。每次 RTC 运行将为其预定发布时间后十五分钟和三十分钟开始的期间生成具有约束力的承诺指令，并将为优化期的剩余时间生成咨询性承诺指导。 RTC 15 还将建立每小时一次的外部交易时间表，而所有 RTC 运行均可在可变调度代理发电机总线上建立 15 分钟一次的外部交易时间表。有关 RTC 功能的其他信息，请参阅本 ISO 服务价目表第 4.4.2 节。
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测
能源管理的经济模型预测控制
为了满足可持续能源系统、多样化能源资源和电力市场自由化的需求，全球能源行业正经历分布式能源 (DER) 的大规模渗透。为了最大限度地发挥这些资产的效益，DER 可以聚合在虚拟发电厂 (VPP) 中并作为单一系统运行。在这项工作中，我们考虑一个由连接到高压 (HV) 电网的级联水电站 (CHPS) 聚合并集成连接到中压 (MV) 电网的大量可变可再生能源 (VRES) 组合而形成的 VPP。然后，我们解决了在复杂的技术约束、安全约束和由于故障导致 VPP 资源不可用的情况下，在联合能源和辅助服务市场上实现 VPP 利润最大化的问题。首先，我们提出了一个 VPP 的通用模型。其次，我们提出了一个两级顺序 VPP 能源管理策略，该策略由长期竞价优化和通过经济模型预测控制 (EMPC) 的实时控制组成，两者都接收预测作为输入。模拟采用法国综合公司 Compagnie Nationale du Rhône (CNR) 提供的真实模型和实际预测。与传统参考跟踪 MPC (RTMPC) 相比，EMPC 可将 VPP 利润提高 6%，并在发生故障时增强辅助服务的提供。
基于深度学习预测的可重构微电网中插电式混合动力汽车的随机建模与集成
摘要 —本文研究了插电式混合动力汽车 (PHEV) 的不协调、协调和智能充电对微电网 (MG) 优化运行的影响，并结合了动态线路额定值 (DLR) 安全约束。当配电线路达到最大容量时，DLR 约束（尤其是在孤岛模式下）会影响 MG 馈线的载流量。为了克服任何线路中断或应急情况，智能 PHEV 可用于帮助提高电网安全性。但是，使用 PHEV 会导致更高的功率损耗和馈线过载问题。为了解决这些问题，本文采用了一种重构技术。一种启发式算法（称为基于集体决策的优化算法）用于克服问题的非凸性和非线性。采用无迹变换技术来模拟由太阳辐射、负载需求和天气温度引起的 DLR 不确定性，以及由不同的充电策略、正在充电的 PHEV 数量、充电开始时间和充电持续时间引起的 PHEV 不确定性。此外，设计了一种深度学习门控循环单元技术来预测可再生能源输出，以减轻可再生能源组件中的不确定性。部署了经过修改的 IEEE 33 总线测试网络来评估所提模型的效率和性能。
空中领域实时虚拟建设性训练的科学和技术推动者
在参加了大约 10 次以此类威胁为特征的任务后，其训练质量大幅提升。红旗演习旨在为操作员提供第一次真实战斗任务，训练环境相对安全，但也代表了真实世界的条件。自成立以来，红旗演习就被称为世界首屈一指的空战训练活动，红旗演习期间吸取的教训已在作战行动中得到体现。1 诸如红旗演习之类的实弹演习可以提供极好的学习机会。但是，它们成本高昂且在后勤方面具有挑战性。环境、监管和安全约束也限制了在实战训练期间可以提供的学习体验类型。模拟提供了一种解决其中一些缺点的方法。自 20 世纪 90 年代以来，联盟国家开展的重要研究和开发项目表明，通过连接分布式模拟系统可以获得类似的训练效益。2 大型模拟器网络现在经常用于提供复杂而逼真的空战训练。最近，人们开始关注将实机集成到模拟网络的可能性。这引发了大量关于实机-虚拟-建设 (LVC) 集成的重要性、潜在效益和基础科学技术的讨论。
插入安全芯片：LLM驱动机器人代理的执行限制
摘要 - 大型语言模型（LLM）的最新进展已使新的研究领域LLM代理通过利用在预训练期间获得的LLM的世界知识和一般推理来解决机器人技术和计划任务。然而，尽管已经付出了巨大的努力来教机器人“ dos”，但“毫无疑问”受到了相对较少的关注。我们认为，对于任何实际用法，教机器人“不”：传达有关禁止行动的明确指示，评估机器人对这些限制的理解，最重要的是，最重要的是，确保合规性至关重要。此外，可以进行验证的安全操作对于满足全球标准（例如ISO 61508）的部署至关重要，这些标准是定义在全球工业工厂环境中安全部署机器人的标准。旨在在协作环境中部署LLM代理，我们提出了一个基于线性时间逻辑（LTL）的可查询安全约束模块，该模块同时使NAT-URAL语言（NL）可以进行时间约束，以编码，安全性侵犯推理和解释和解释以及不安全的动作。为了证明我们系统的有效性，我们在虚拟机环境和真实机器人中进行了实验。实验结果表明，我们的系统严格遵守安全限制，并具有复杂的安全限制，强调了其实用性的潜力。
基于安全离线加固的层次结构生态驱动
（通讯作者电子邮件：zhangyahui@ysu.edu.cn（Yahui Zhang））摘要以及智能转换系统（ITS）和网络技术的快速发展，车辆可以访问更丰富的交通数据，为现在更有效的驱动控制铺平了道路。提出了一种专门针对混合电动卡车导航复杂多相交场景的新型分层生态驾驶策略。最初，模拟场景旨在模拟逼真的卡车遵循场景。随后，使用安全离线深层确定性政策梯度（SDDPG）算法制定了高层卡车跟随策略。此策略完全使用了领先的车辆和交通信号数据的见解。具体来说，考虑安全约束的逻辑判断模块已集成到培训处理中，以最大程度地减少碰撞风险。此外，设置了安全奖励功能，以指导代理学习更安全的动作。转移到下层，使用深厚的增强学习（DRL）技术提出了能量管理策略。引入了独特的奖励成型功能，以有效地指导学习过程。最终，与动态编程（DP）方法相比，提出的方法表明，省油速度为97.46％。关键字：混合动力卡车，卡车跟随，SDDPG，能源管理策略
能源部门复苏计划成果 (P173258) ...
1. 世界银行于 2024 年 9 月 9 日至 13 日对加纳进行了首次实施支持考察，旨在落实能源回收成果计划 (PforR, P173258)。1 考察期间，与能源部 (MoEn)、加纳电力公司 (ECG) 和加纳电网公司 (GridCo) 就 PforR 实施问题进行了持续讨论。2. 考察团的目标是：(i) 在项目生效后，完成部分由 PforR 预付款资助的智能预付费电表采购方案；(ii) 讨论项目准备预付款项下关键活动的进展情况；(iii) 评估与支付挂钩指标的进展情况；(iv) 讨论 GridCo 制定安全约束经济调度方法的后续步骤；(v) 评估政府国家液化石油气推广计划的实施进展情况和国家清洁烹饪战略的最终确定情况；(vi) 评估法律协议中生效条件和契约的履行情况。世界银行团队还与能源部和行业机构推进了行业对话。 3. 2023 年 9 月 13 日，在技术总结会议上，代表团与 MoEn、ECG 和 GridCo 讨论了代表团的主要发现。备忘录的最终版本已得到银行管理层的认可。代表团谨感谢所有政府部委、机构和机构的合作。以下是代表团在代表团期间讨论和达成的协议的摘要。
剑桥经济学工作论文
2020 年 5 月 28 日 2012 年至 2017 年期间，澳大利亚国家电力市场 (NEM) 一直问题重重，包括煤电厂突然关闭、国内天然气市场吃紧以及电价大幅上涨。随后从 2017 年到 2020 年，供应方做出了一个投资超级周期反应 — — 12000MW 的电厂承诺，涉及 105 个项目，总投资超过 200 亿美元 — — 其中大部分是可变可再生能源。出现的问题包括进入滞后、连接延迟、系统频率超出正常频带、系统强度下降、频率控制辅助服务成本上升以及在安全约束调度过程中运营商干预增加。市场机构措手不及。然而，市场机构并没有发现和解决紧急问题，而是提出了一系列市场重新设计提案，重点关注未来投资和资源充足性。在本文中，我们分析了近期的 NEM 表现，发现所有紧迫问题都与实时电力系统安全有关，而非资源充足性，并反映了创纪录水平的同时（异步）新进入导致的变化率问题。要解决这个问题，需要建立“缺失市场”来恢复电力系统的弹性。根本性的市场重新设计是一种干扰——它很可能成为必要，但对于为什么会这样以及何时需要这样做，并没有统一的共识。就目前而言，没有任何改革提案能够解决 NEM 现有的紧迫问题。
评估数字仪器和控制的安全性...
图 1. 每个控制器都包含一个受控过程的模型 2. 安全控制结构示例 3. 图 2 中操作过程的安全控制结构示例 4. 列车门控制器的简单安全控制回路 5. 不安全控制行为的结构 6. 导致危险的因果因素分类 7. 压水反应堆 8. 高级 PWR 安全控制结构 9. MSIV 的安全控制结构 10. 导致操作员不安全控制行为的因果因素 11. 导致操作员控制行为不被遵循的因果因素 12. 导致 DAS 不安全控制行为的因果因素 13. 导致 DAS 控制行为不被遵循的因果因素 14. 导致 PS 不安全控制行为的因果因素 15. 导致 PS 控制行为不被遵循的因果因素 表格 1. 事故和危险示例2. 简单列车门控制器的不安全控制动作 3. 所提供类型的示例上下文表 4. 未提供类型的示例上下文表 5. 系统级事故 6. 系统级危险 7. 关闭 MSIV 的不安全控制动作 8. 操作员提供关闭 MSIV 控制动作的上下文表 9. 未提供关闭 MSIV 的上下文表 10. 安全约束