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提高高比例可再生能源接入低碳能源系统电压调节能力的控制策略
摘要：在低碳能源系统中，由于高比例可再生能源接入会导致系统电压调节能力下降，因此一旦发生电压超标现象，容易造成大面积可再生能源脱网、停电事故。为了提高低碳能源系统的电压调节能力，本文提出了一种两级送端电网过电压抑制策略。首先，研究高比例可再生能源接入低碳能源系统送端电网过电压现象的发生原理，提出一种由整流站集中控制和分布式电源电网灵活资源控制两级组成的过电压控制策略。然后，利用PSO算法和一致性算法对建立的控制模型进行求解。最后，基于实际运行电网数据建立仿真系统，通过仿真验证所提出的控制策略。结果表明，本文提出的控制策略在各种运行工况下，均能有效抑制交流母线暂态过电压，提高高比例可再生能源送端电网的运行稳定性。此外，在白天过电压调节过程中，可以充分发挥柔性调节设备的潜力，缩短电压超限持续时间，降低电压超限峰值，有助于降低电网可再生能源浪费率。
内部动力学与运动Cortex的RNN模型中的运动执行过程中的本体感受反馈
电动机皮层通过向下游神经电路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由电机皮质网络中的内部动力学产生的。但是，外部输入（例如本体感受）也塑造了运动皮质动力学。为了调查内部动力学和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献，我们构建了几种具有本体感受反馈的不同组合，以控制延迟到达任务中的人工手部运动。我们发现，抑制性稳定网络接收手运动学和肌肉力产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外，我们使用了一种破坏策略来剖析内部动力学和本体感受反馈的贡献，并发现内部动力学占主导地位，而本体感受反馈微调微型运动命令。消融实验表明，本体感受反馈改善了针对嘈杂的初始条件的鲁棒性。最后，考虑到本体感受途径中感觉反馈的延迟，噪声和来源，我们构建了一个感觉估计网络。我们的结果强调了在运动控制模型中整合内在体系结构和外部输入的必要性，从而促进了受脑启发的人工智能系统的发展。
FY23 ENA年度创新摘要报告 - ... 劳动力和供应链弹性策略 我们的环境行动计划和五年目标
为了实现这些脱碳目标，网络每年投资数百万英镑用于创新的项目，以发展未来的能源系统。本报告反映了23财年创新的进度网络，特别关注RIIO-2资助的创新。riio-2是RIIO（RIIO =激励 +创新 +输出）下的Ofgem（GB网络调节器）设置的第二轮价格控制模型，可确保网络安全可靠地运行，同时为客户提供可靠的服务。对于气体分布和传输网络，RIIO-2周期（RIIO-GD2和RIIO-T2）从2021-2026和电力分销网络（RIIO-ED2）运行，该周期从2023-2028运行。这项工作（以及随后的年度报告）的目的是突出关键趋势，案例研究和反对共享战略主题的进步，因为网络在RIIO-2价格控制期间转移。通过RIIO-2价格控制资助的项目的信息均由每个网络在创新测量框架（IMF）中捕获，该网络在整个报告中使用，以显示针对关键指标的网络绩效和上一个财政年度。本报告的重点是FY23，并与OFGEM的RIIO-2价格控制的第二年保持一致（即在2021 - 2028年总计价格控制期内的2022-2023财政年度）。这意味着该报告的范围包括RIIO-T2（2021-2026）和RIIO-GD2（2021-2026）的第二年，但不包括RIIO-ED2作为FY23是RIIO-ED1的最后一年（从2015-2023到2015-2023）。
商业社区能源共享影响分析：以电池储能系统部署实现负荷平衡为例
昼夜能源使用差异一直是高效使用公用事业的关键点。电池储能系统 (BESS) 是一种平衡电网负荷的有吸引力的解决方案，尽管成本高昂，但已被独立引入许多社区。电池共享提供了集成独立储能系统以节省资金和改善能源使用的可能性。电池共享强调了智能电网、智能建筑和分布式储能之间的相互作用，以产生更好的能源管理实践。在这项工作中，我们通过建立分布式电池系统的协调控制模型来分析电池共享。在我们的案例研究设计中，我们选择了 39 栋具有不同容量储能系统的建筑作为电池共享社区，以优化共享计划和负载均衡性能。结果表明，与独立运行相比，电池共享可以实现建筑电池容量减少 13.2%。我们进一步研究了建筑物负载曲线模式对电池共享社区电池容量的影响。在全年无休日且用电量较高的建筑物中引入更大容量的电池系统是经济的。商业建筑中最佳的 BESS 容量取决于白天的最低用电量。有停工日的商业建筑在 BESS 部署方面受到限制。在停工日，建筑只能通过共享使用 BESS。每周停工两天的建筑比停工一天的建筑损失的能量多 14.3%。
应用的热工程
季节性热能储能是通过将可再生能源整合到能源系统中，使低碳未来的有效度量。钻孔热量储能（BTE）为长期热能存储提供了解决方案，其运营优化对于充分利用其潜力至关重要。本文介绍了BTE的新型线性化控制模型，该模型描述了在不同的工作条件下的存储温度动力学，例如入口温度，质量流量和井眼连接布局（例如串行，并行或混合）。它支持一个优化框架，该框架被用来确定热泵驱动的BTE的最佳操作条件，但要遵守电力的不同𝐶𝑂2强度轮廓。证明，由于其季节性变化，这种边界条件对于系统的最佳操作至关重要，因为冬季的热泵效率提高而在夏季接受较低的热泵效率可能是有益的。符合两个不同的2个强度曲线的示例性区域病例的结果表明，夏季相比，夏季的相对强度较低，而冬季的相对强度较低，导致储存的最佳工作温度较高。所研究的地区系统是供暖为主的，有效地使BTE仅覆盖了总热量需求的20％，从而导致每年的二氧化碳排放量为2.2％至4.3％。在计算与BTE处理的加热和冷却需求相关的收益时，发现较高的𝐶𝑂2排放量在12.8％–19.9％的范围内减少。这突出了当受到更平衡的负载时的BTES潜力。
Ali Keyhani 博士 俄亥俄州立大学教授
摘要：本次演讲将介绍全球变暖、光伏建模、控制光伏微电网、新研究前沿、神经网络预测控制和深度学习的最新发现。随着微电子技术的最新进展，智能手机的内存和计算速度与 1969 年阿波罗登月时的计算机系统相同。目前，数字信号处理 (DSP) 提供高速数据处理、内存和速度，可以开发神经网络预测控制模型并实现对太阳能微电网的精确控制。演讲结束时将介绍深度学习算法及其对技术各个方面的影响。关于演讲者：Keyhani 博士是 IEEE 研究员，并于 1989 年、1999 年和 2003 年获得俄亥俄州立大学工程学院研究奖。1967 年至 1972 年，他曾在惠普公司、哥伦布南俄亥俄电气公司和 TRW 控制公司工作。从 1975 年到 1980 年，他担任德黑兰德黑兰理工学院的教授。目前，他是俄亥俄州立大学（位于俄亥俄州哥伦布）的电气和计算机工程教授。Keyhani 博士的研究活动主要集中在分布式能源系统中可再生和绿色能源的设计、控制和集成、电力电子系统的控制、先进的电力推进、电机建模、基于 DSP 的机电系统控制虚拟测试台、汽车系统、建模、参数估计和故障检测系统。他的研究工作得到了美国国家科学基金会、美国电力合作公司、德尔福汽车系统、Liebert 合作公司、通用汽车、福特汽车公司和 TRW 的支持。
使用生成对抗网络
准确的湍流预测非常昂贵，因为它需要一个限定时间的时间步骤来推进管理方程以解决快速发展的小规模动作。随着各种机器学习（ML）算法的最新开发，有限的时间预测成为减轻计算负担的有希望的选择之一。然而，对小规模动议的可靠预测具有挑战性。在这项研究中，开发了基于生成对抗网络（GAN）的数据驱动的ML框架的预测网络，用于快速预测湍流，使用相对较少的参数，高精度降至最小的湍流。特别是，我们使用直接的数值模拟数据在有限的交货时间内学习了二维（2-D）腐烂的湍流。开发的预测模型可以在有限的交货时间内准确地预测湍流场，最多是Eulerian积分时间尺度的一半，大规模动作保持相当相关。量表分解用于解释可预测性，具体取决于空间量表，并研究了潜在变量在歧视者网络中的作用。GAN在预测小规模的湍流中的良好性能归因于潜在变量的尺度选择和尺度相互作用能力。此外，通过利用预测网络作为替代模型，开发了一个名为ControlNet的控制模型，以识别驱动流量段的时间演变的扰动模型，以优化指定目标函数的方向。
改变触觉反馈收益对平衡的影响由感觉冲突估算
抽象轻轻接触实心物体会减少姿势摇摆。在这里，我们确定人为修改触觉反馈以达到平衡的效果。参与者闭着眼睛站着，轻轻地抓住了一个与身体摇摆同步移动的杂志，以系统地增强或减弱+2至2之间的反馈增益，分别对应于与身体相同或相反方向的运动。这种干预对姿势摇摆有系统的影响，姿势摇摆表现出不对称的U形功能，相对于触觉反馈增益。旋转在零增益周围的最小值，对应于静态对象。摇摆以低于-0.25的收益略有增加，但在+0.25以上的增长下大大增加。在+2时，大约是无接触条件的两倍。手和manipulandum之间的平均相互作用力在整个过程中保持<0.9 n，尽管它在极端增长下略有增加。在最少摇摆条件下，手部力和躯干位置之间的互相关最高，这表明更高质量的触觉反馈与更大的摇摆减少有关。我们使用反馈控制模型成功地复制了摇摆行为，该模型在触觉和本体感受信号之间的差异达到阈值时会减弱触觉反馈信号。我们的发现表明，中枢神经系统可以利用增强的触觉反馈来实现Bal-ance，但只有对自然反馈增益的变化相对较小。在健康的志愿者中，它比静态物体提供了最小的好处。触觉反馈是最佳的。
信息受限的神经语言模型揭示不同大脑区域对语义、句法和上下文的敏感性
神经语言学的一个基本问题涉及语音理解过程中涉及句法和语义处理的大脑区域，包括词汇（文字处理）和超词汇层面（句子和话语处理）。这些区域在多大程度上是分离的或交织的？为了解决这个问题，我们引入了一种新方法，利用神经语言模型生成分别编码语义和句法信息的高维特征集。更准确地说，我们在文本语料库上训练词汇语言模型 GloVe 和超词汇语言模型 GPT-2，我们从中选择性地删除了句法或语义信息。然后，我们评估从这些信息受限模型中得出的特征在多大程度上仍然能够预测人类聆听自然文本的 fMRI 时间过程。此外，为了确定参与超词汇处理的大脑区域的整合窗口，我们操纵提供给 GPT-2 的上下文信息的大小。分析表明，虽然大多数参与语言理解的大脑区域对句法和语义特征都很敏感，但这些影响的相对大小在这些区域有所不同。此外，与语义或句法特征最相符的区域在左半球比在右半球在空间上分离得更开，而右半球对较长的上下文的敏感性高于左半球。我们方法的新颖之处在于能够通过操纵训练集来控制模型嵌入中编码的信息。这些“信息受限”模型补充了以前使用语言模型探索语言神经基础的研究，并为其空间组织提供了新的见解。
不变的神经动力学驱动器命令控制不同的运动1
摘要：已经提出，神经系统具有产生21种动作的能力，因为它重新使用了一些不变的代码。先前的工作已经确定，在不同运动中，动态23的神经种群活动的22个动态是相似的，其中动态23是指人口活动的瞬时空间模式如何变化。在这里，我们测试24神经种群的不变动态是否实际上用于发出25个直接运动的命令。使用脑机界面，该脑机界面将猕猴的26皮层活性转化为神经假体光标的命令，我们发现在不同运动中具有不同的神经活动模式发出了相同的27命令。然而，28这些不同的模式是可以预测的，因为我们发现活动29模式之间的过渡受到跨运动的相同动力的控制。这些不变动态是30个低维的动力学，并且在批判性地与脑机界面保持一致，因此它们预测了31个神经活动的特定组成部分，实际上发出了下一个命令。我们引入了32个最佳反馈控制模型，该模型表明不变动态可以帮助将33个运动反馈转换为命令，从而减少了神经人口需要34控制运动的输入。总的来说，我们的结果表明，不变的动态驱动器命令35可以控制各种动作，并显示如何与不变的36动力学集成反馈以发出可通用的命令。37