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跨电网 - AEMC
Transgrid 还指出，目前正在实施 ISF 成本回收方法，并希望讨论一些潜在的意外后果。尽管 TNSP 每年能够收回预测成本，但必须管理大量不稳定的现金流（估计每年数亿美元），这可能会对融资能力状况产生重大影响。1 这一问题是由实际系统强度支付可能因市场条件的变化而每月发生重大波动所致。与预测成本的每月固定回收（通过年度输电定价获得）相比，这种波动将导致每月回收金额大幅超过或低于预期。如果回收金额大幅低于预期，即系统强度支付在一个月或一个季度内大幅高于预测金额，这将对 Transgrid 的信用指标和债务契约要求产生重大影响。
静态图像编码
尽管过去几十年来信息技术、微电子、人工传感和信息处理领域取得了令人瞩目的进步，但实际系统在处理现实任务时仍然远不如生物系统有效。这种分析导致了神经形态工程领域的出现，特别是基于事件的传感，旨在构建基于硅的传感和计算设备，模仿生物系统获取和处理信息的方式。与传统图像传感器不同，EB 传感器不对所有像素使用通用采样率（称为帧速率），而是每个像素连续跟踪入射光量并在变化时异步采样信号。这种获取稀疏数据的高效方式、高时间分辨率以及对不受控制的照明条件的鲁棒性（具有高动态范围）是 EB 传感过程的特点，使 EB 成像对众多应用具有吸引力，例如工业自动化、过程监控、监控、物联网、AR/VR、汽车和移动环境。
用于可再生能源存储的电转气装置
本文介绍了电转气工作的动态建模。所创建的模型是使用 Aspen Plus Dynamics TM 工具开发的。实施了所需的控制策略和额外的工厂平衡组件，以研究电转气瞬态行为。首先，开发的质子交换膜电解模型经过验证阶段，以突出其在准确描述实际系统中观察到的不同现象方面的能力。然后扩大所创建的模型以满足电解、甲烷化和氧燃烧单元的要求。鉴于其能够代表整个系统、其操作及其不同的动态，所开发的模型适用于不同类型的应用。特别是，分析了一个与完全用于合成天然气生产的风电场耦合的案例研究。这种整合的结果显示了所开发的概念能够吸收电源间歇性。这种应用的局限性尤其在电力生产低迷时期尤为明显，此时应考虑使用过量氢气的缓冲储存解决方案。
机器人技术和自主系统
本文提出了在电缆悬浮的钟摆配置中的僵化的体体建模和识别程序。所提出的模型依赖于几乎受约束的开放运动链，并借出了自身通过最常用的机器人模拟器进行模拟，而无需明确说明电缆约束和灵活性。此外，设计了一个动态参数识别过程，以改善仿真模型保真度并减少控制器部署的SIM到SIM到实现差距。我们通过对两个代表性的电缆悬浮的双臂操纵系统进行自定义来处理不同的电缆配置和悬架机制的能力：由无人机和Cranebot系统悬挂的LICAS手臂，其中有两个由起重机悬挂的PILZ ARMS。通过将其演变与从实际系统中获取的数据进行比较，可以验证已确定的动态模型，该系统显示出响应信号的高度（在91.3％至99.4％之间）。在基线摆模型进行的比较中，我们的模型将模拟精度从64.4％提高到85.9％。模拟环境和相关控制器以开源代码发布。
COVID-19期间能量转化的挑战和机遇
摘要：由于建筑物的高能源需求，该建筑物在2020年占全球份额的36％，因此它们是能源耐能力研究和法规的核心目标之一。因此，再加上分散电网的复杂性日益复杂和可再生能源渗透，智能建筑物的创建变得越来越紧迫。Data-driven building energy management systems (BEMS) based on deep reinforcement learning (DRL) have attracted significant research interest, particularly in recent years, primarily owing to their ability to overcome many of the challenges faced by conventional control methods related to real-time building modelling, multi-objective optimization, and the generalization of BEMS for efficient wide deployment.进行了基于PRISMA的470篇大型数据库的系统评估，以回顾基于DRL的BEM的最新进展，用于不同的建筑类型，其研究方向和知识差距。确定了五种建筑物类型：住宅，教育，数据中心和其他商业建筑。他们的比较分析是根据由BEM，可再生能源整合，DR和独特的系统目标控制的设备和系统的类型进行的，例如成本和舒适性。此外，值得考虑的是，最近大约只有11％的研究考虑了实际系统实施。
反馈⁃aware通过日志检测
arge⁃scale软件系统将面临一个特定的chal⁃lenge，即是异常检测。系统日志为异常检测提供了简单而常见的信息源。通常，管理员手动检查日志文件，并搜索问题⁃相关的日志条目，这是错误的且TIMETEDIOUS。为了减少人类EF⁃堡垒，研究人员提出了许多自动日志探测器[1⁃19]。但是，这些检测器在皇家世界工业系统中是不感染的。首先，大多数检测器典型地通过识别统计异常值来操作。特定检测器对系统的效用取决于其统计异常值与系统异常症状的一致性。通常，统计异常值和实际系统异常之间的差距可能会导致高误差率，并容易使异常检测器无法使用。第二，在系统更新期间可能会出现新的异常类型，并与现有的异常检测器发生冲突以产生误报。第三，杂项和复杂的对数数据包含巨大的噪声。这种噪声可能会误导探测器并进一步增加误报。
能源存储杂志 - Dehesa
光伏电池系统 (PVBS) 的最佳尺寸确定是一项关键挑战，因为大量参数会影响其优化。由于实际原型的局限性，有时很难重现某些实验情况。因此，创建了 PVBS 仿真模型，并在软件 TRNSYS（瞬态系统仿真工具）中实现了反倾销机制。随后，使用从实际系统获得的实验数据通过误差度量方法进行验证，其中评估了整个测试期间系统最终累积能量的测量值和模拟值的偏差。模型的准确性主要受固定模拟步骤的影响，因为由于模型的敏感性，能量变化难以察觉，以及某些组件的编程，忽略了光伏板之间的连接、能量效率的变化以及系统组件运行期间的工作电压水平等方面。然而，在测试过程中，测量结果和模拟结果的趋势相似，电池充电/放电能量和发电能量的平均绝对误差值约为 4.00 kWh/天，所有情况下的平均相对误差值均低于 10.00%，太阳能发电能量为 3.07%，电池放电能量为 3.81%，电池充电能量为 8.85%。因此，证明了使用 TRNSYS 模拟实施反倾销机制的并网电池光伏系统模型是令人满意的，可以无限测试和控制大量变量。
用于解码高级视觉图像任务的独立于主体的脑机接口
摘要 — 脑机接口 (BCI) 用于识别人类的状态和意图，实现人与设备之间的通信。使用脑电图 (EEG) 信号进行人与无人机之间的通信是 BCI 领域最具挑战性的问题之一。特别是，与无人机控制相比，无人机群的控制（方向和编队）具有更多优势。视觉意象 (VI) 范式是受试者在视觉上想象特定的物体或场景。减少受试者 EEG 信号之间的变异性对于基于 BCI 的实际系统至关重要。在本研究中，我们提出了子纪元特征编码器 (SEFE)，以通过使用 VI 数据集来提高与受试者无关的任务的性能。本研究是首次尝试展示基于 VI 的 BCI 中受试者之间泛化的可能性。我们使用留一交叉验证来评估性能。包含我们提出的模块比排除我们提出的模块时获得更高的性能。在六种不同的解码模型中，带有 SEFE 的 DeepConvNet 表现出最高的 0.72 性能。因此，我们证明了使用我们提出的模块在与主题无关的任务中解码 VI 数据集并具有稳健性能的可行性。
通过功率分析
摘要：在量子密钥分布（QKD）中，理论模型和实际系统之间的差距打开了一些安全漏洞，并且可以通过EavesDroppers（EVE）利用它们以获取秘密密钥信息而未被检测到。这是一种有效的量子黑客黑客策略，严重威胁了实际QKD系统的安全性。在本文中，我们提出了对综合硅光子连续可变量子密钥分布（CVQKD）系统的新量子黑客攻击，该量子被称为功率分析攻击。可以通过在机器学习的帮助下分析状态准备中的集成电气控制电路的功率来实施此攻击，在此过程中，人们认为状态准备在初始安全性证明中是完美的。特别是，我们描述了可能的功率模型，并根据支持向量回归（SVR）算法显示完整的攻击。模拟结果表明，秘密密钥信息随着攻击的准确性的提高而降低，尤其是在噪音过多的情况下。尤其是夏娃不必闯入发射机芯片（Alice），并且可能在基于实用的芯片离散可变量子密钥分布（DVQKD）系统中进行类似的攻击。为了抵抗这种攻击，应改进电气控制电路以随机化相应的功率。此外，可以通过使用动态电压和频率缩放（DVFS）技术来降低功率。
反光内存加密
摘要 - 不像众所周知的计数器模式内存en-哭泣（例如SGX1），更近期的内存加密（例如SGX2，SEV）没有柜台。在不访问任何计数器的情况下，这种无反内存加密可以改善计数器模式加密的性能，并因此获得广泛的采用。无抵抗的加密仍然会产生昂贵的开销。在无反加密后，密码计算将数据作为其直接输入。因此，只有在丢失的数据从内存到达后，才能顺序计算用于解密数据的密码；这需要所有最后级别的缓存失误才能在所需数据从内存到达后停滞在密码计算上。我们的实际系统测量结果发现无反加密可以平均减少不规则的工作量9％。我们观察到计数器模式加密会产生昂贵的内存访问开销，其密码计算通常可以在数据到达之前完成，因为它们将计数器作为输入而不是数据，而不是数据柜员比数据更好。因此，我们探讨了如何结合两种加密模式以实现两全其美的最佳 - 无反对加密的有效内存访问和计数器模式加密的快速密码计算。对于不规则的工作负载，我们提出的内存加密 - 反灯加密 - 达到98％的无内存加密性能的平均性能。当存储器带宽饥饿时，在最坏情况下，反光加密的速度仅比无抵抗加密慢1.4％。