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World File Search System拥塞
道路交叉口的辅助汽车排和拥塞控制
智能运输系统（ITS）是一种多系统结构，结合了管理，控制，信息收集和驱动系统，必须完全关联并同步才能实现整个系统的目标。它代表了信息和通信技术（ICT）的集成和应用，目的是通过实现未来的自动驾驶[1-2]来提高道路安全性，交通流量效率并增强通勤经验。学术团体和一些工业汽车制造商（例如特斯拉和Waymo Company）在技术上准备提供完全自主驾驶。在未来几年中，自动驾驶汽车设想有深远的申请，而不仅仅是将人们从一个位置派往另一个位置[3]。半自动驾驶到完全自主驾驶之间的软过渡是普遍的，在此过程中，高级驾驶员援助系统（ADAS）中的控制能力在此过渡过程中起着非常重要的作用。
在德国建模削减：空间分辨率如何影响线路拥塞
本文提出了一种技术 - 经济优化工具，用于研究如何以更经济和有效的方式采取电力系统扩展决策，方法是通过最大程度地降低网络加强和重新配置的结果成本。分析以调查如何在几年的时间内如何计划网络加强和重新配置，以保持网络的可行性和满足负载的能力。这项研究的主要贡献是在数学模型中包含关键特征，以增强投资决策过程。包括现有电缆和设备的代表性维护成本，以分析电力项目对投资决策的历史性能的影响。开发了一种多摩尼斯方法，以考虑需求的长期变化，再加上电缆维护成本的长期变化。此外，还考虑了技术学习系数，以考虑到多年来重复进行网络重组和/或重新构造的投资时会降低的投资成本。最后，包括施工时间限制，以找到适当的投资计划，该计划允许可行的功率流，以及在建立新连接或重组现有连接所需的几年中。这项研究还为电力系统可靠性场中的未来研究方向提供了建议。分析表明，要对电缆进行更好的定义，对电缆预期的维护成本和学习系数进行了重要定义，并迫切需要进行适当的方法。
通过陪审团实现基于学习的拥塞控制的公平性概括
互联网拥塞控制（CC）长期以来在网络系统中提出了一个挑战控制问题，最近的方法越来越多地纳入了深度强化学习（DRL），以增强适应性和性能。尽管有希望，但基于DRL的CC方案通常会遭受公平性差，尤其是在培训期间未见的网络环境时。本文介绍了陪审团，这是一种基于DRL的新型CC计划，旨在实现公平性。At its heart, Jury decouples the fairness con- trol from the principal DRL model with two design elements: i) By transforming network signals, it provides a universal view of network environments among competing flows, and ii) It adopts a post-processing phase to dynamically module the sending rate based on flow bandwidth occupancy estima- tion, ensuring large flows behave more conservatively and smaller flows more aggressively, thus achieving a fair和平衡的带宽分配。我们已经完全实施了陪审团，广泛的评估证明了其在仿真和现实世界网络的广泛范围内的强大结合特性和高性能。
通过优化电池存储和电力流建模提高配电网效率和拥塞管理
摘要：电力需求的大幅增长导致配电网拥堵加剧。挑战是双重的：需要扩大和现代化电网以满足这种增长的需求，同时也需要实施智能电网技术来提高电力分配的效率和可靠性。为了缓解这些拥堵，可以使用电池储能等灵活性来源的新方法。这涉及使用电池存储系统在低需求时吸收多余的能量并在高峰时间释放，从而有效平衡负载并减轻电网压力。本文讨论了两种最佳潮流公式：分支潮流模型（非凸）和放松母线注入模型（凸）。这些公式确定了灵活性来源（即电池储能）的最佳运行，目的是最大限度地减少功率损耗同时避免拥堵。此外，还对这两种公式的性能进行了比较，分析了目标函数结果和灵活性操作。为此，我们使用了真实的西班牙配电网络及其相应的七天负载数据。
电动汽车快速充电：依赖拥塞的随机模型预测性控制不确定参考
摘要：本文介绍了一种控制策略，旨在有效地运营一个配备了电动机电动汽车快速充电，可再生能源和电力储能单元的服务区域的服务区域。此处考虑的控制要求符合服务区域运营商的角度，他们的目的是避免在与分配网格连接点上的功率流中的峰值，同时在最短时间提供充电服务。工作的关键方面包括对充电功率需求和发电的不确定性管理，成本功能的拥堵和国家依赖性权重的设计，以及在工厂的两种不同硬件配置中的控制性能的比较，不包括公共汽车和UPS连接方案。在不确定的干扰效果下分别影响公共汽车和UPS方案的不确定干扰的效果，旨在跟踪不确定的功率参考的随机模型预测控制器的设计。仿真结果表明，根据关注所选参考的跟踪，缓解拥塞的缓解，存储操作的稳定性以及缓解不确定性影响的增量验证计划的相关性。
AI驱动的智能停车系统：优化城市停车效率和降低拥塞
城市停车系统是导致交通拥堵和驾驶员挫败感的重要贡献，研究表明，高达30％的城市交通是由于寻找停车场的驾驶员而造成的。传统的停车系统通常缺乏实时数据和适应性，导致效率低下，例如填充地段和未充分利用的空间。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过实现实时停车空间检测，需求预测和动态定价来优化城市停车位。通过整合来自物联网传感器，交通系统和移动应用程序的数据，城市可以减少拥堵，改善停车位并增强整体城市流动性体验。实验结果表明，停车效率，交通流量和用户满意度的显着提高，为智能城市停车系统提供了可持续的蓝图。
考虑网络重构的城市电网储能系统多阶段双层规划模型
可再生能源 (RES) 的大规模接入和负荷的快速发展导致城市电网 (UPG) 频繁出现输电拥塞。输电系统运营商通常执行高压配电网 (HVDN) 重构以缓解输电拥塞。然而，由于负荷和可再生能源变化很快，HVDN 重构可能会频繁进行。这可能会造成严重的安全问题。储能系统 (ESS) 为缓解输电拥塞提供了一种有效的方法。如果储能系统安装和操作得当，只需进行少量的 HVDN 重构即可缓解 UPG 的输电拥塞。因此，本研究提出了一个用于储能系统优化配置的多阶段双层规划模型。上层模型旨在最大化 HVDN 的年综合收益，下层模型则侧重于最小化运营成本。在实际测试系统上进行的仿真结果验证了所提出的方法在缓解传输拥塞的同时具有降低投资和运营成本的巨大潜力。
TenneT 对电池储能系统的立场（......
• 上行调度和下行调度的需求都很高 • 目前，拥塞的增长速度超过了及时加固电网的可能性 • 电池是一种（即使是临时的）解决方案，可以实现拥塞管理，尤其是以上行和下行重新调度的形式。 • 未来，BESS 可能会通过与网络运营商签订容量限制合同的双边合同来提供灵活性 • 在 LAN 中，各方正在努力整合电池，以确保它们不会导致额外的拥塞。
整合社区能源存储以实现拥堵管理和能源成本优化：TLBO 解决方案
近年来，主动配电系统比过去更容易出现拥塞。在这方面，文献中研究了不同的拥塞管理机制。采用能源存储系统 (ESS) 共享框架来应对分布式能源 (DER) 的长回报期和高投资成本，可以为缓解拥塞带来有希望的解决方案。本文提出了一种利用社区能源存储 (CES) 同时进行能源成本优化和拥塞管理的框架。作为一个案例研究，考虑了配电系统中连接到四个微电网 (MG) 的 CES。共享存储系统通过使用启发式优化算法（特别是基于教学的优化 (TLBO) 算法）优化电池的运行，使 MG 能够降低能源成本。同时，配电系统运营商 (DSO) 利用共享存储从 CES 管理器购买充电电力来缓解拥塞。在所提出的方法中，DSO 为 CES 充电的电力支付溢价，超过拥堵时段的现行电价。此外，为了管理由负载变化和间歇性可再生能源 (RES) 引起的不确定性，本研究采用了蒙特卡罗模拟。通过全面的模拟和分析，所提出的方法证明了 CES 作为配电系统中拥堵管理和运营成本优化的有效工具的潜力，并为 MG 和 DSO 带来经济效益。
将储能系统整合到国家电力市场
委员会指出，现行的规定输电服务费率规则并非针对储能等负载而设计，这些负载可以响应动态价格信号，并可以进行控制以尽量减少其对网络拥塞的影响，甚至减少拥塞。虽然现有的协商服务框架可以容纳这些类型的负载，而无需征收规定的 TUOS 费用，但需要考虑与 TUOS 相关的更广泛的问题。这项规则变更并不是解决这些重大而复杂问题的适当途径。