XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统调度
SEM-22-009 关于调度、重新调度和...的决策文件
2.1 调度和重新调度 ................................................................................................ 8 2.2 基于市场和非市场的重新调度 .............................................................................. 15 2.3 第 13(7) 条规定的补偿 ........................................................................................ 18 2.4 SEM 中的坚定性 ................................................................................................ 30 2.5 SEM 中新可再生能源单位的处理 ...................................................................... 32 2.6 实施 ................................................................................................................ 42
储能的调度
未来对可再生能源的依赖更加依赖，这意味着为了保持电力系统的平衡，可能需要更大的存储需求，请参见[16，12]。可以从提供商的角度考虑使用这种平衡的能源存储（请参阅[14、1、3、8、13、17]和其中的参考文献），或者是从系统操作员的参考文献中，他们寻求安排给定存储资源的储存资源，以便尽可能平衡系统。后一个问题仅相对较新，主要是针对最初的全部商店的问题，以涵盖连续的能量短缺的时期，例如，在GB能量系统中，在[9，15，19]中，在[9，15，19]中进行实际应用，以获取动态编程和模拟的方法，以获取动态编程和模拟的方法[5，[5]，[5]，[5]，以获取[5，6，2]的方法。基于机器学习的分析放电政策和充电政策。
基于数字孪生的信息物理生产系统动态调度决策框架
如今，信息物理生产系统的一个重要挑战是通过生产运行时执行的自动决策来更新动态生产计划。制造设备的状况实际上可能会导致计划不可行或效率低下，因此需要响应能力以保持生产力并降低运营成本。为了解决当前传统调度方法的局限性，本文提出了一个新框架，该框架利用多个数字孪生（代表不同的物理资产及其自主决策）的聚合以及全局数字孪生，以便在需要时执行生产调度优化。决策过程由模糊推理系统支持，该系统使用不同资产的状态或条件以及整个系统的生产率。资产状况由工作站本地数字孪生中的基于条件的监控模块预测，而生产率由车间的全局数字孪生评估和保证。本文提出了一种用于重新调度信息物理生产系统的分散和集成决策框架，并在工业 4.0 装配过程试验线上对所提出的方法进行了验证和概念验证。实验结果表明，所提出的框架能够检测到制造过程中的变化
面向服务的制造系统中流程和调度的联合优化
摘要：在面向服务的生产和产品服务系统中，以客户为导向的制造系统管理至关重要。本文针对涡轮轴发动机的维护、维修和大修中心 (MRO)（包括整机和发动机模块）开发了调度规则的选择以及替代工艺流程设计和需求组合。在对优先级调度规则进行初步系统筛选后，实验设计和离散事件模拟允许使用内部和服务指标对替代工艺流程的更好规则进行定量分析。接下来，使用方差分析和田口方法进行实验设计可以搜索工艺流程和调度规则的最佳组合。将逾期工单的额外成本纳入成本明细，可以定量评估设施的最佳负载范围。这有助于讨论生产系统中成本、服务和灵活性的重大权衡以及决策的运营管理替代方案。
睡眠调度 - 国防部
沃尔特里德陆军研究所 (WRAIR) 的作战研究团队 (ORT) 是国防部内首屈一指的睡眠、昼夜节律和表现实地研究团队。ORT 的主要目标是开发、测试和验证实地评估和干预措施，以便 (1) 确定睡眠不足和昼夜节律失调对作战环境中士兵的准备和杀伤力的影响（例如训练任务和部署）和 (2) 选择最佳策略（例如咖啡因、蓝光、睡眠卫生、睡眠银行和恢复）以提高战士的准备和杀伤力。
飞机维护规划和调度
摘要目的——本文旨在研究如何使用统一数据结构支持的单一集成框架来解决当前飞机重型维修规划和调度方法的某些局限性。设计/方法/方法——“单一结构技术”最初是在制造规划和控制背景下开发的，考虑到与基于条件的维护相关的不确定性，该技术在飞机重型维修应用中得到了进一步增强。所提出的框架提供了同步和动态前瞻性规划维护操作以及有限资源加载所需的高级功能，以优化整体维护性能。发现——在不确定的情况下执行维护操作涉及材料变化、整改和重新组装。结果表明，使用集成框架，可以通过同时和动态前瞻性规划材料和操作以及有限资源加载来处理材料（备件）、资源和操作的重新调度。研究的局限性/影响——作为在实践中采用所提出的框架的一部分，它需要以适合特定应用环境的总体方法为指导。实际影响——采用所提出的框架的潜在直接好处包括按时完成项目、降低备件库存水平和降低加班成本。原创性/价值——现有的飞机维护计划和调度方法在处理大型维护项目执行阶段进行的检查中出现的意外事件的能力有限。由于上述附加功能，所提出的综合方法能够处理与基于条件的维护相关的不确定性。关键词 飞机大修、计划和调度、重新组装、不确定性、业务规划、维护 论文类型 研究论文
规划和调度 - Epaccsys
本文档的内容仅供参考，如有更改，恕不另行通知。Epicor Software Corporation 对所附信息不作任何保证、陈述或担保，并在法律允许的最大范围内明确否认任何适用的默示担保，例如适用于特定用途、适销性、令人满意的质量或合理的技能和谨慎。截至发布日期（2018 年 11 月），本文档及其内容（包括本文表达的观点、日期和功能内容）均视为准确。由于每个用户的体验各不相同，因此本推荐书中所表示的结果可能对特定用户而言是独一无二的。任何 Epicor 软件的使用均应遵守适用的最终用户许可协议，Epicor 人员提供的任何咨询服务均应遵守适用的标准服务条款和条件。将本文档中描述的解决方案与其他 Epicor 软件或第三方产品一起使用可能需要购买此类其他产品的许可证。 Epicor 和 Epicor 徽标是 Epicor Software Corporation 在美国、其他某些国家和/或欧盟的注册商标或商标。提及的所有其他商标均为其各自所有者的财产。版权所有 © 2018 Epicor Software Corporation。保留所有权利。
水电-风电-太阳能混合系统发电调度：系统综述与展望
摘要：近二十年来，在“绿色复苏”全球目标的推动下，水电、风电、太阳能等清洁能源取得了长足发展，可能成为各国实现低碳能源体系的重要手段。本文对典型水风光互补实践项目——可再生能源发电的发展情况进行综述，并分析了互补系统中大型电站发电规律描述与预测、风险管理、协调运行等一些关键问题。针对这些问题，本文系统总结了水风光互补系统的研究方法与特点，并从风电电站集群出力的预测与描述、大规模可再生能源并网运行带来的风险、集群模式下水风光互补系统的长期与短期协调建模及解决思路等方面阐述了其技术实现过程。最后，基于上述分析，从发电预测、风险管理、集群调度等角度探讨了目前研究的不足，并展望了未来的工作方向。水电、风电、太阳能等能源互补的混合系统正逐渐兴起，成为未来富有成果的研究领域。
基于分支对决 Q 网络的分布式储能系统微电网在线调度
I. 引言 微电网是一种很有前途的概念，它可以解决将分布式可再生能源和储能系统整合到电网中的挑战。在线优化是根据系统的实时状态来调度微电网的运行，是确保微电网经济运行的关键技术。然而，可再生能源的不确定性给微电网的在线优化带来了巨大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了几种在线优化方法，如模型预测控制 (MPC) [1] 和基于近似动态规划 (ADP) 的算法 [2]。然而，上述方法的在线优化性能依赖于预测信息。因此，性能受到可再生能源和负荷功率的预测精度的影响。为了减少对预测的依赖，已经提出了几种其他的微电网在线优化方法，包括 Lyapunov 优化 [3]、CHASE 算法 [4] 以及最近开发的基于深度强化学习 (DRL) 的优化方法（例如深度 Q 网络 (DQN) [5]、MuZero [6]）。
基于平衡优化算法的风火储能系统鲁棒优化调度
风资源的不确定性是导致弃风的主要原因之一，考虑到风电功率预测的不确定性，提出了一种针对采用先进绝热压缩空气储能（AA-CAES）技术的风火储能系统的鲁棒优化调度模型。其中，根据AA-CAES的运行特点，定义了发电厂的运行约束和备用容量的约束。基于有限场景方法，提出了一种实现系统最优鲁棒性和经济运行的解决框架，为智能算法在鲁棒优化调度中的应用提供了新途径。具体而言，采用一种新的平衡优化算法来解决最优调度问题，该算法具有良好的全局搜索性能。通过基于IEEE-39节点系统的仿真验证了所提出的解决方案。仿真结果验证了所提出的调度模型和智能求解器的有效性。