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World File Search System平衡解
基于分布式强化学习的不平衡解决机制中的能源套利策略
可再生能源渗透率的增长使供应变得更加不确定，并导致系统不平衡加剧。这种趋势与单一不平衡定价相结合，为平衡责任方 (BRP) 在不平衡解决机制中进行能源套利提供了机会。为此，我们提出了一种基于分布式强化学习的电池控制框架。我们提出的控制框架采取了风险敏感的视角，允许 BRP 调整其风险偏好：我们的目标是优化套利利润和风险度量（本研究中的风险价值）的加权和，同时限制电池的每日循环次数。我们使用 2022 年比利时的不平衡价格评估我们提出的控制框架的性能，并比较两种最先进的 RL 方法，即深度 Q 学习和软演员-评论家 (SAC)。结果表明，分布式软演员-评论家方法优于其他方法。此外，我们注意到，只有当代理对价格更确定时，我们的完全规避风险的代理才会适当地学会通过对电池进行（放电）充电来对冲与未知不平衡价格相关的风险。
人类神经元激发/抑制平衡解释并预测神经刺激诱导的学习益处
先前的研究强调了激发/抑制（E/I）比率在典型和非典型发展，心理健康，认知和学习中的作用。其他研究强调了高频经颅随机噪声刺激（TRN）的好处，即神经刺激的一种兴奋形式。我们将E/I作为潜在机制进行了研究，并研究了TRN对学习的影响是否取决于E/I，由Aperiodic指数衡量为其假定标记。除了使用TRN操纵E/I外，我们还操纵了已经显示出影响E/I的学习水平（学习/过度学习）。参与者（n = 102）在数学学习任务中，在背外侧前额叶皮层（DLPFC）上接受了假刺激或20分钟的TRN。我们表明，正如Aperiodic指数所反映的TRN增加了E/I，并且较低的E/I预测TRN从TRN中专门用于学习任务。与以前的磁共振光谱（MRS）的E/I研究相反，我们发现学习水平对E/I没有影响。使用不同数据集的进一步分析表明，E/I（EEG与MRS）的两种度量至少可以反映出不同的生物学机制。我们的结果很高 - 将E/I作为神经刺激功效和学习的标志物的作用。这种机械理解为增强学习和个性化干预提供了更好的机会。
城域网峰值负载和平衡解决方案
不可调度的可再生能源 (RES) 在电网中的份额不断增长，使得电力生产商难以提供稳定可靠的基础电力。需要响应迅速、灵活且高效的平衡电力解决方案来匹配供需变化。MAN 峰值负载解决方案非常适合需要频繁增加和减少或循环以响应需求和负载变化的应用。
平衡解决方案
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