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World File Search System平滑曲线
频率市场和可预测性问题
辅助服务市场 (ASM) 在可再生能源电力系统中的重要性日益提高。然而，与不同地区的能源市场 (EM) 相比，辅助服务市场仍然开发较少。对于有限的能源单位，例如电池储能系统 (BESS)，研究两个市场的相对可预测性至关重要，因为较难确定产品的合适竞标时间更难确定，因此收入也不太确定。本文建立了三个北欧国家（丹麦、芬兰和挪威）的两个市场的预测模型，以量化它们可预测性的差异。频率控制正常储备 (FCR-N) 被视为北欧辅助服务产品的一个案例。315648 个数据点的数据集包含三年（2019-2021 年）的每小时 FCR-N 和现货市场收入。广义加性模型 (GAM) 用于使用每小时和每日模式的平滑曲线来制定未来一周的预测。该预测既可以进行国家间（不同国家的同一市场之间）的比较，也可以进行国家内（同一国家的不同市场之间）的比较。结果表明，除丹麦外，北欧国家的 FCR-N 市场比其各自的现货市场更难预测，因为丹麦的每小时容量是固定的。此外，尽管北欧各国的市场需求相似，但 FCR-N 预测模型的平滑曲线却各不相同。这与北欧现货市场形成了鲜明对比，北欧现货市场的平滑曲线表明各国之间的市场行为相似。因此，对于执行多市场竞标的 BESS 单位来说，除了每小时价格之外，考虑市场可预测性的差异也至关重要。参考详情
基于超扭转算法的四旋翼飞机轨迹跟踪控制实时改进
摘要：本文介绍了微型自主四旋翼直升机系统 (X4 原型) 的轨迹跟踪控制的开发和实验验证，该系统使用基于二阶滑模技术的稳健算法控制，也称为户外环境中的超扭转算法。这种非线性控制策略保证在存在外部干扰或模型不确定性影响我们的四旋翼直升机的适当行为的情况下，在有限时间内收敛到所需路径 r (t)。为此，选择多项式平滑曲线轨迹作为参考信号，其中函数的相应导数是有界的。此外，我们考虑了作用于飞行器的阵风干扰，并在先进的自动驾驶系统中预先编程了参考信号。提出的解决方案包括使用 GPS 测量实施基于超扭转控制的实时控制律，以获得 xy 平面中的位置以实现所需的轨迹。给出了轨迹跟踪控制的仿真和实验结果，以证明所提出的非线性控制器在有风条件下的性能和鲁棒性。
多样性引导的搜索探索通过FRENET空间编码
自动驾驶汽车（SDC）的兴起提出了重要的安全性，以在动态环境中解决。虽然现场测试是必不可少的，但当前方法在评估关键的SDC方案方面缺乏多样性。先前的研究引入了基于仿真的SDC测试，Frenetic是一种基于FRENET空间编码的测试生成方法，获得了以自然平滑曲线为特征的有效测试（约50％）的相对较高百分比。“最小距离距离”通常被视为适应性函数，我们认为这是一个亚最佳度量。替代，我们表明，深度学习的香草变压器模型可以学习导致越界状况的可能性。我们将这种“固有学习的度量”与遗传算法结合在一起，该算法已显示出很高的测试。为了验证我们的方法，我们对包含1,174多个用于挑战SDCS行为的模拟测试案例进行了大规模的经验评估。我们的调查表明，我们的方法表明，在SDC测试执行过程中生成非valiD测试案例，增加的多样性和高度准确性。
环境DNA检测-3
图4。MENASIS报告武汉东湖的环境样本。 （a）D3-D8是武汉东湖中的6个不同的采样地点，每个地点的采样重复3次。 （b）排名前18种的物种分布的堆叠图。 （c）D3的Krona图表。 圈子代表不同分类水平（门，阶层，秩序，家庭，属和物种）的物种相对比例。 （d）香农 - 维也纳曲线。 水平坐标代表不同的测序数据大小，垂直坐标代表生物多样性指数。 当30,000个读取被拦截以进行分析时，所有样品的曲线变得平坦。 （e）所有样品的排名曲线。 水平坐标表示排名后的OTU数，而垂直坐标表示每个OTU的相对丰度。 x轴上的较宽范围表明物种丰度较高。 平滑曲线表明物种的分布更加均匀。 （f）每个样品的组间距离分析。 水平坐标和垂直坐标都是样品，可以根据颜色梯度和相似程度反映多个样品的相似性和差异。 （g）主成分分析。 每个点代表一个样本，相同颜色的点来自同一子组，而两个点之间的距离较小表示差异较小。MENASIS报告武汉东湖的环境样本。（a）D3-D8是武汉东湖中的6个不同的采样地点，每个地点的采样重复3次。（b）排名前18种的物种分布的堆叠图。（c）D3的Krona图表。圈子代表不同分类水平（门，阶层，秩序，家庭，属和物种）的物种相对比例。（d）香农 - 维也纳曲线。水平坐标代表不同的测序数据大小，垂直坐标代表生物多样性指数。当30,000个读取被拦截以进行分析时，所有样品的曲线变得平坦。（e）所有样品的排名曲线。水平坐标表示排名后的OTU数，而垂直坐标表示每个OTU的相对丰度。x轴上的较宽范围表明物种丰度较高。平滑曲线表明物种的分布更加均匀。（f）每个样品的组间距离分析。水平坐标和垂直坐标都是样品，可以根据颜色梯度和相似程度反映多个样品的相似性和差异。（g）主成分分析。每个点代表一个样本，相同颜色的点来自同一子组，而两个点之间的距离较小表示差异较小。