XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System混合优化
基于蒙特卡洛树搜索的变分量子电路混合优化
变分量子算法是近期和未来容错量子设备模拟的前沿。虽然大多数变分量子算法只涉及连续优化变量，但有时可以通过添加某些离散优化变量来显著增强变分假设的表示能力，广义量子近似优化算法 (QAOA) 就是一个例子。然而，广义 QAOA 中的混合离散-连续优化问题对优化提出了挑战。我们提出了一种称为 MCTS-QAOA 的新算法，它将蒙特卡洛树搜索方法与改进的自然策略梯度求解器相结合，分别优化量子电路中的离散变量和连续变量。我们发现 MCTS-QAOA 具有出色的抗噪特性，并且在广义 QAOA 的具有挑战性的实例中优于先前的算法。
将聚光太阳能发电技术集成到混合优化和性能平台 (HOPP)
随着世界可再生能源部署的增加，人们越来越有兴趣将各种发电和存储技术结合起来，以最大限度地提高开发商和/或承购商的净收益。一种特别有趣的可再生能源技术组合是聚光太阳能发电 (CSP) 与热能存储 (TES)、光伏 (PV) 和电化学电池储能系统 (BESS)。CSP 与 TES、PV 和 BESS 的混合有可能以比单独的 PV-BESS 或 CSP 系统更低的成本提供持续的高容量因子能源生产。这种配置可以服务于电网连接或需要发电曲线变化最小的远程负载，例如采矿作业。
使用混合优化算法改进的深度卷积神经网络，利用增强 MRI 图像检测和分类脑肿瘤
提出了一种改进的 HHO 技术。该模型自动从 MRI 图像中识别脑肿瘤，通过特征提取进行分类。首先，将脑部的 MRI 图像作为预处理的输入，以生成图像进行进一步处理。之后，通过 Otsu 阈值技术将预处理后的图像引入分割过程。分割过程完成后，提取每个片段中按纹理和统计数据的特征。特征包括肿瘤的大小、方差和均值。此外，在特征向量中，这些提取的特征被公式化。最后，通过 DCNN 和特征向量进行脑肿瘤识别，其中提出的增强型 HHO 训练深度 CNN 技术。
佘雨辰、李爽、刘宇飞、曹梦龙，“大型太空望远镜在轨机器人组装任务设计与规划”，J. Ast
摘要：研究大型空间望远镜（LST）的概念设计和在轨装配任务规划问题。提出了分段式镜面设计，并开发了考虑机械手工作空间覆盖范围的机器人装配概念。为了减少在轨装配周期并保护易碎的镜面结构，采用几种新算法优化机器人装配路径。首先，建立装配路径与装配件数之间的映射，快速生成优化问题的候选解。其次，提出了结合蚁群算法和遗传算法的两级混合优化框架。混合优化方法能够快速收敛到接近全局最优解。通过仿真验证了所提出的模型和算法，结果表明所开发的方法可以显著提高LST的在轨装配任务效率。 © 2020 光学仪器工程师协会 (SPIE) [DOI: 10.1117/1.JATIS.6.1.017002]
社区储能系统
社区储能系统 (CESS) 的概念对于高效、可靠地利用可再生能源以及在消费者之间灵活共享能源必不可少。本文提出了一种新方法，通过降低每日电力成本和最大限度地提高光伏能源的自用量来评估在住宅社区部署 CESS 的实际效益。为此，实施了一种基于深度学习的预测模型，即双向长短期记忆模型，以预测操作约束和依赖性。此外，开发了一种包含聚类和优化算法的混合优化技术，其中聚类算法确保用户组的适当组合以制定最佳控制策略。最后，将预测模型与混合优化算法相结合，以找到涉及 PV-CESS 能源利用的最优解。考虑不同情景，使用连续三天的能源需求和光伏发电的真实历史数据进行数值分析。结果表明，与单个 ESS 系统相比，CESS 相关的电力成本和自耗分别较低和较高，在所分析的三种情景中，每日电力成本分别下降了 21.89%、13.81% 和 7.66%。
使用混合最小投资优化实现微电网稳健设计
最近，研究人员开始研究微电网技术经济规划的混合方法，其中简化模型优化了 DER 的选择和定型，并与优化运行和调度的完整模型相结合。虽然这些混合模型可以节省大量计算时间，但当 DER 的大小不足以在宏电网停电期间满足完整模型中的能量平衡时，它们容易出现不可行性。在这项工作中，引入了一种新型混合优化框架，专门设计用于应对宏电网停电。该框架两次解决相同的优化问题，其中使用完整数据的第二个解决方案由使用代表性数据确定和选择 DER 的第一个解决方案提供信息。该框架包括对存储设备充电状态的新约束，尽管在代表性模型中优化了单个 24 小时曲线，但它允许表示多个重复的电网停电日。从计算时间、最优性和对不可行性的鲁棒性方面比较了多种混合优化方法。通过对三个真实微电网设计的案例研究，我们表明，允许在混合设计的两个阶段优化 DER 规模，称为最小投资优化 (MIO)，提供最大程度的优化，保证稳健性，并且比基准优化节省大量时间。
独立可再生能源设施的优化...
摘要 — 节能减排改变了机构的能源管理举措。可再生能源供电设备被用于完成这项任务。本文使用启发式技术集成了能源混合设施，以分配可再生能源设施为安装在学术场所的路灯供电。在大学校园进行了案例研究，以分析使用遗传算法改进的混合优化 (iHOGA) 的可行性。iHOGA 提供了简单的步骤并提供更多分配计划以满足最低净现值成本 (NPC)、最低二氧化碳 (CO 2 ) 排放量和最低未满足负荷 (UL)。结果表明，考虑三个目标解决多目标优化问题的最佳解决方案包括利用太阳能和风能。关键词 — iHOGA、多目标、优化、可再生能源、独立。
美国低碳氢混合发电厂设计
摘要。在本研究中，我们为美国 50,000 多个地点的混合可再生能源工厂提供清洁氢气生产的全国性技术经济分析。我们利用开源混合优化性能平台 (HOPP) 工具来模拟集成了 1-GW 聚合物交换膜电解器的离网风能太阳能发电厂的每小时性能。根据不同的技术成本和税收抵免计算了氢气的平准化成本，以探索与工厂设计、性能和选址无关的成本敏感性。我们的研究结果表明，降低成本的策略包括选择风能资源丰富、风能和太阳能资源互补的地点，以及优化风能和太阳能资产的规模以最大限度地提高混合工厂的容量系数。这些策略与增加氢气产量和减少电解器堆更换有关，从而降低氢气的总成本。
迈向可持续能源系统选择以改善……
摘要 获得现代能源服务是改善生计的先决条件之一，但贫困人口，尤其是发展中国家的贫困人口，仍然依赖不健康和低效的传统燃料。可再生能源技术在许多国家越来越成为化石燃料的流行能源供应替代品。本研究提出了可持续能源系统实施方案，以增加发展中国家（特别强调撒哈拉以南非洲）的能源供应。可行性案例研究和各种实施方案介绍了这些系统的可能部署。多种能源资源混合优化软件用于模拟和验证所提出的混合系统设计和性能。模拟结果表明，混合系统将是偏远地区和未连接到电网的地区分布式发电的可行选择。这种混合能源系统通过提供现代能源服务，有望让农村社区自由地从事生产活动。为农产品加工、制造和服务等生产活动提供动力或促进其发展的机会可能会减少贫困。