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面向弹性的网络化微电网管理双向 ANFIS 框架
摘要：本研究实施了双向人工神经模糊推理系统 (ANFIS)，以解决同步和孤岛电网模式/运行（分别在正常运行期间和发生灾难性灾难时）中的系统弹性问题。此设置包括光伏、风力涡轮机、电池和智能负载管理。太阳能电池板、风力涡轮机和电池充电超级电容器只是 ANFIS 协调的可持续能源中的一小部分。该过程的第一步是开发一种模式特定的控制算法来解决系统的当前行为。相对 ANFIS 将接管，以大大提高危机、节电和常规操作期间的弹性。双向转换器连接电池，以保持直流链路稳定并允许由于发电和消耗变化而导致的能量位移。当与 ANFIS 算法结合时，PV 可用于满足精确的电力需求。这意味着它可以保护电池免受过度充电或放电等极端条件的影响。风力发电系统针对岛屿环境进行了优化，并将按设计运行。系统效率和电池寿命均得到改善。逆变器功能的改进可以归因于使用同步参考框架变换进行控制。基于可用的太阳能、风能和系统充电状态 (SOC)，预期的基于模糊规则的 ANFIS 将接管。此外，还将同步电网与 ANFIS 进行了比较。该研究使用 MATLAB/Simulink 来证明被测系统的稳健性。
NYC的沿海弹性路径提供雨水弹性的课程
今天的听证会主要是关于雨水管理的，但是在我转向之前，我想说几句话，鉴于预测，我想说几句话。自纽约市桑迪飓风以来的12年中，采取了两种互补的沿海洪水策略。一个是关于防止风暴潮流造成洪水；这就是沿海防御。现实是，这些主要项目（例如东区沿海弹性（ESCR），Red Hook沿海弹性（RHCR）和史坦顿岛海堤的南岸）是庞大的复杂项目，需要数年的设计和数年的建设。我们正在取得重大进展，实际上，我们预计ESCR的第一个大门将在今年晚些时候被承包商移交。在两到三年内，其中一些项目将完成，纽约市的许多社区将受到保护，免受暴风雨的影响。到目前为止，正在进行十几个项目，但没有一个完整且功能齐全。现实是，今年，如果风暴潮袭来纽约市，将会洪水泛滥。[请参阅附录2：风暴潮]
担任可持续且有弹性的蓝色经济总统职位...
致谢这项研究是印度G20环境和气候可持续性工作组（ECSWG）蓝色经济团队和知识伙伴联合国发展计划（UNDP）持续努力的结果。总统要感谢所有为生产这项研究做出贡献的ECSWG代表，通过在ECSWG会议上的讨论，2023年5月21日在孟买举行的《海洋20对话》以及参与调查问卷。印度政府，布潘德·亚达夫（Bhupender Yadav）先生的领导力和愿景为荣誉环境，森林和气候变化部长奠定了基础。印度总统任期的ECSWG团队由主席Leena Nandan女士领导。环境，森林和气候变化部（MOEFCC），Richa Sharma女士，Rajasree Ray女士和Ruchika Drall女士的官员将ECSWG的蓝色经济优先奠定了优势。M Ravichandran博士，秘书（MOES）和由T Srinivasa Kumar博士领导的地球科学部的官员，向文件提供了宝贵的意见。Purvaja Ramachandran博士（NCSCM）和Ramesh Ramachandran博士的建议进一步为这项研究做出了贡献。在UNDP的Ashish Chaturvedi博士和Sofiane Mahjoub博士的支持下，Pushp Bajaj博士和Ivica Trumbic先生对研究进行了整体概念，起草，数据汇编和分析。
增强弹性的动态配电系统恢复策略：预印本
摘要 — 在电力配电系统中，分布式能源 (DER) 可充当可控电源，并支持公用事业运营商在极端天气事件（如飓风、地震、野火）后最大限度地减少停电，从而有助于增强电网的恢复能力。同时，极端事件的影响和 DER 的能力是动态的，难以预测。因此，所需的配电系统恢复策略应该能够根据实时故障/扰动信息和 DER 的可用性进行发展。在本文中，我们提出了一种新的动态配电系统恢复策略，以增强系统对潜在危险的恢复能力。开发了一种有效的重构算法来消除整数变量的使用，从而减轻计算负担。实施模型预测控制以根据更新的故障信息和 DER 预测来调整系统拓扑和 DER 操作设定值。通过IEEE 123节点测试系统验证了所提出的恢复模型在增强配电系统弹性方面的有效性。仿真结果还验证了所提出的恢复模型可以缓解意外事件的发生和DER的波动。
金融机构在云服务环境中的安全性和弹性的原则
连续合规性和监视安全性包含连续监视和即时警报，以实时识别和应对安全事件和潜在威胁。使用默认值是简化CSP的安全使用的关键步骤，但是用户教育仍然很重要。fis需要知道为什么默认值是它们的样子，并影响了用户更改的影响。因为推荐的设置可能会随着时间的流逝而漂移，因此了解何时应用设置以及是否已更改它们至关重要。FIS和CSP可以随着时间的推移讨论更强大的设置（即版本控制和其他原理）。
分析更具弹性的国家定位、导航和授时能力
2017 年《国防授权法案》（NDAA）要求开展一项研究，“评估和确定技术中立要求，以支持和补充全球定位系统 [GPS] 的定位、导航和授时 [PNT] 功能，以保障国家安全和关键基础设施安全。” 拥有准确的 PNT 对全国的关键基础设施至关重要，目前 GPS 是许多应用的主要 PNT 信息来源。但是，GPS 信号容易受到无意和有意干扰，从而使关键基础设施易受攻击。由于许多关键基础设施部门都需要精确定位或授时，国土安全运营分析中心 (HSOAC) 的任务是向美国国土安全部 (DHS) 提供一份研究报告，研究拟议的新 PNT 系统对各种关键基础设施的成本和收益。这项研究由国土安全部国家保护和计划局基础设施保护办公室赞助，并在 HSOAC 联邦资助研究和开发中心 (FFRDC) 的收购和开发计划范围内进行。
零售营销中边缘计算和供应链弹性的融合
在快节奏的零售世界中，拥有强大而灵活的供应链对于成功至关重要，因为企业面临着客户期望的提高和市场不确定性。边缘计算正在作为一种关键技术，可以通过实时处理数据，减少延迟并提高响应能力来增强供应链的弹性。本文探讨了边缘计算和供应链弹性如何相交零售营销中的相交以及它们如何优化营销策略和客户体验。边缘计算通过处理附近生成位置的数据来起作用，与传统的云系统相比，这加快了处理并减少延迟。这种实时数据处理对于需要管理库存，轨道运输并适应市场变化的零售商至关重要。通过边缘计算，零售商可以立即了解其供应链，从而更快，更准确地决策。本文回顾了当前的研究和案例研究，以说明零售中边缘计算的好处。这些好处包括通过实时更新，更多个性化和引人入胜的营销活动以及通过自动化流程提高物流效率的更好库存管理。边缘计算还可以增强使用增强现实等技术的店内体验，从而可以提高客户互动和满意度。但是，采用边缘计算还带来了挑战，例如高实施成本，集成新系统的复杂性以及对数据安全的担忧。本文解决了这些挑战，并提供了克服它们的策略，为有效使用边缘计算提供了实用的建议。总之，本文认为，边缘计算将是零售未来成功和创新的重要因素。通过使供应链更加敏捷，响应和高效，Edge Computing可以帮助零售商满足市场需求并保持领先地位。随着技术的不断发展，边缘计算在改善供应链弹性和转型零售营销中的作用将变得更加重要。
朝着智能城市的安全且有弹性的全可再生能源网格
电能系统构成关键基础设施的骨干。国家安全和经济活力依赖于安全，安全和弹性的电力系统。美国电网曾被认为是20世纪工程学的越野车，面对21世纪的威胁，已经过时了。我们的能源电网有许多缺点，无法再提供（网络）安全和（灾难）弹性的电力向企业和家庭带来弹性的电力，从而对我们的社会和经济构成了紧急和巨大的威胁。具有刚性传输和分配系统控制层次结构的垂直电源系统在极端威胁期间反复失败。联邦能源监管委员会（FERC）的最新研究发现，在55,000个电力变电站中，有9个可能导致持续18个月或更长时间的美国海岸停电[1]。例如，迈克尔飓风在美国海湾和大西洋海岸造成了170万场停电[2]。在2007年6月至9月，在希腊发生热浪和森林鱼，造成了对中型电压分配网络的广泛损害，并在该国许多地区淘汰了电力[3]。从这种灾难中恢复，还花费了数万美元，包括时间，人力和失去的经济生产力，并加深了社会不平等。这些失败者已经教授了公用事业，监管机构和利益相关者，使国家和大陆电网上的级联反对级联，并将当地现象加剧成社会经济的灾难。传统电力系统容易出现这种级联的停电，持续了长时间
弹性的独立表征和水凝胶渗透压的混合部分
摘要 - 在其突出的场景理解和发挥功能的情况下，预先训练的视觉语言模型（VLM）（例如GPT-4V）引起了机器人任务计划中越来越多的关注。与传统的任务计划策略相比，VLM在多模式信息解析和代码生成中很强，并表现出显着的效率。尽管VLM在机器人任务计划中具有巨大的潜力，但它们遭受了幻觉，语义复杂性和有限的背景等挑战。要处理此类问题，本文提出了一个多代理框架，即GameVLM，以增强机器人任务计划中的决策过程。在这项研究中，提出了基于VLM的决策和专家代理人来进行任务计划。具体来说，决策代理人用于计划任务，并采用专家代理来评估这些任务计划。零和游戏理论，以解决不同代理之间的不一致并确定最佳解决方案。对真实机器人的实验结果证明了该框架的功效，平均成功率为83.3％。我们的实验视频可在https://youtu.be/sam-mkcpp7y上找到。索引术语 - 任务计划，多机构，视觉语言模型，零和游戏理论，决策。
