XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System最小化
最小化频率偏差的存储放置策略
随着可再生能源的份额不断增加，需要适当大小和位置的多个存储单元来实现更好的惯性响应。这项工作主要研究“如何在瞬态事件下在电网中分配恒定数量的存储单元，以使最大频率偏差的惯性响应最小化？”的问题。为了回答这个问题，我们提供了一个全面的建模框架，用于在空间效应下确定储能单元的位置和大小以实现频率稳定性。分布式存储单元被建模为电网支持逆变器，电网中的总存储容量基于扰动后允许的稳态频率偏差而受限制。寻找最优分布的问题可以看作是由高维解组成的组合问题。有鉴于此，我们开发了两种基于强力搜索和改进交叉熵法的数值方法来寻找最佳分布，并在未来以色列电网的案例研究中对其进行了检验。案例研究的结果提供了一个新的见解——存储单元应放置在干扰区域周围，包括根据网络拓扑放置在具有高惯性的站点。
电动汽车太阳能充电的能源成本最小化
由于电动汽车绿色环保，可以替代传统汽车，因此其数量正在不断增长。使用可再生能源为电动汽车充电可以使电动汽车更加环保。预计 2018 年美国电动汽车销量将达到 40 万辆 [1]，比去年翻了一番。然而，这种增长对电网系统的负载形状有一定影响。不受控制的充电会导致大峰值、配电电路过载，最终导致消费者电价上涨 [2]。因此，研究人员提出了具有不同目标的不同算法来控制电动汽车的充电。车辆到电网 (V2G) 技术能够通过频率调节和旋转备用等服务解决上述问题。[3] 显示，电动汽车可以在不到 4 秒的时间内响应调节信号。虽然这项工作展示了一辆电动汽车的 V2G 能力，但 [4] 和 [5] 研究了大量电动汽车参与 V2G 的情况，以及如何满足它们的充电需求。这些工作使用了单向 V2G 技术，即电动汽车不向电网放电。[6] 考虑了电动汽车的放电能力，即双向 V2G。所有这些工作的主要目标是最大化聚合器的利润。这要么来自通过电动汽车充电电价获得的加价，要么来自聚合器为电网系统提供的服务，如频率调节和旋转备用。[7] 考虑了以最小化消费者成本和满足充电需求为目标的充电算法。在这项工作中，作者提出了两种不同的算法。第一种算法通过以下方式解决了优化问题
GVP 模块风险最小化措施
5 请参阅 GVP 附件 I 中“将药品滥用于非法目的”的定义。 6 更全面地说，适用以下医疗专业人员定义：2005/36/EC 指令所定义的医学博士、负责全科护理的护士、牙科医生、助产士或药剂师，或在医疗保健领域从事活动的其他专业人员，这些活动仅限于 2005/36/EC 指令第 3(1)(a) 条定义的受监管职业，或根据治疗成员国的立法被视为医疗专业人员的人员（请参阅 2011 年 3 月 9 日欧洲议会和理事会关于在跨境医疗保健中应用患者权利的指令 2011/24/EU）
奥克兰废物管理和最小化计划
天堂的华丽斗篷和地球的铺开地毯庇护着你和我——在人的一生中。人类度过这一生。然而，他们自己的生存却掌握在我们每个人的手中。我们每个人。自然界中诞生的一切，最终都会进入她的子宫。回到帕帕图阿努库的怀抱。从一开始，这就是一个零浪费的世界。一开始。我们，人类独自扭转了它
使用Ramsey干涉法最小化
摘要我们通过将干涉率脉冲序列应用于捕获的离子光学量子位，以快速准确地将杂散的电场快速准确地陷入线性陷阱中。当陷阱刚度变化时，干涉序列对离子平衡位置的变化很敏感，我们使用它来确定流浪电场。最简单的脉冲序列是两个脉冲拉姆西序列，具有多个脉冲的较长序列具有更高的精度。这些方法允许将散落场的强度最小化，超过最新水平。使用九个脉冲序列，我们将2D杂音场的强度降低到（10。5±0。8）MV M -1在11 s的测量时间中。脉冲序列易于实现和自动化，并且它们可抵抗激光失调和脉冲区域误差。我们使用具有不同长度和精确度的干涉序列来测量不确定性低于标准量子极限的散落场。这标志着一种现实情况，其中量子计量学提供了显着的增强。另外，我们使用单个探针激光器将干涉法与分辨的侧带方法一起使用单个探针激光器最小化2D的微功能；这对于有限的光学访问实验很有用。此外，这项工作中提出的一种技术与用于同步时钟的量子协议有关；我们在这里演示这些协议。
通过优化位置和功率来最小化电力成本...
当基于可再生能源的分布式发电接入配电系统 (DS) 时，负载需求和供电之间的不匹配可能会加剧。本文给出了使电费最小化的配电系统 (DS) 上的电池储能系统 (BESS) 最优配置问题。考虑一天中的平日、非高峰和高峰时段的不同电价。采用雁算法 (WGA) 来优化 BESS 的位置和功率。在 18 节点 DS 四种场景下验证了问题和 WGA 的效率，这四种场景包括未安装 BESS 的 DS、安装 BESS 的 DS、DS 现有未安装 BESS 的光伏系统 (PVS) 和 DS 现有安装 BESS 的 PVS。数值结果表明，最优 BESS 配置是最小化有和无 PVS 的 DS 电费成本的有效解决方案。此外，结果还表明 WGA 是解决 BESS 配置问题的一种潜在方法。
量子线性分类器的结构风险最小化
基于参数化量子电路的量子机器学习 (QML) 模型经常被誉为量子计算近期“杀手级应用”的候选模型。然而，对这些模型的经验和泛化性能的理解仍处于起步阶段。在本文中，我们研究了如何平衡由 Havl´ıˇcek 等人 [ 1 ] 以及 Schuld 和 Killoran [ 2 ] 提出的两个著名 QML 模型的训练准确度和泛化性能（也称为结构风险最小化）。首先，利用与易于理解的经典模型的关系，我们证明两个模型参数（即图像和的维数和模型使用的可观测量的 Frobenius 范数）密切控制着模型的复杂性，从而控制着其泛化性能。其次，利用受过程层析成像启发的思想，我们证明这些模型参数也密切控制着模型捕捉训练示例集中相关性的能力。总之，我们的结果为 QML 模型的结构风险最小化提供了新的选择。
案例研究：最小化伤口愈合中的疤痕
炎症是伤口愈合的关键阶段，但长时间的炎症会导致过度疤痕。研究证实，微生物组营养不良和生物负荷的炎症水平会阻碍伤口愈合，并且是疤痕的主要因素。与两种最常见的病原体，金黄色葡萄球菌和铜绿假单胞菌相关时，这些发现尤其值得注意。发现从伤口床组织深处表达靶向毒力元件的致病细菌可促进细菌粘附和地下组织侵袭。已发布的数据表明，在没有与菌群接触的情况下，皮肤伤口愈合是加速且无疤的，部分原因是中性粒细胞的积累降低，增加了激活的巨噬细胞的积累增加，以及在伤口部位更好的血管生成。然而，慢性伤口患有组织侵袭和炎症异常，会缓慢伤口愈合并加剧疤痕形成。
输电网络损耗最小化利用人工
摘要：由于电压不稳定问题和电力损耗的增加，尼日利亚电网面临着电力供应公司面临的严峻运营挑战。以尼日利亚 330Kv 电网为例，对拟议的电力损耗减少系统进行了评估，在 MATLAB/SIMULINK 编程环境中创建了尼日利亚 330Kv 输电系统的 Simulink 模型，并集成了拟议的神经网络控制 TCSC。在尼日利亚 330Kv 输电系统的 MATLAB/SIMULINK 模型中，使用遗传算法对 FACTS 设备进行最优放置。所提出的方法已在 IEEE 67 总线系统、39 个负载点、111 条输电线路和 14 台发电机上实施。对安装 TCSC 的总线负载的每种变化进行了仿真和评估；运行负载流以确定总系统损耗。结果表明，所提出的神经网络控制 TCSC 实现了平均有功功率损耗减少 13.11378 (pu) 和平均无功功率损耗减少 78.16378 (pu)。这表明 TCSC 降低了系统中的有功和无功功率损耗。
能源报告 最小化电力短缺的模型...
本文考虑了修改电力系统充分性评估中使用的电力短缺最小化数学模型的问题。对现有软件包进行了审查和分析，特别是考虑了其中的电力短缺最小化数学模型。修改了数学模型，以正确考虑受控部分的最大允许有功功率流。在本研究的实验部分，我们测试了提出的修改。结果确定，从电力系统运行的物理定律的角度来看，最合适的结果是由二次损耗的电力短缺最小化模型得出的，该模型考虑了受控部分的电力传输约束。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。