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安全约束经济调度计算
2 因此，这些是用于表示网络的直流电力流方程。但是，我们必须在此方程组中包含所有节点注入 P 1 、…PN 和所有角度 θ 1 …θ N。 3 这些是获取线流的方程。同样，我们需要在向量 θ 中包含所有角度 θ 1 …θ N。D 是一个 m×m 矩阵，除对角线外全为零，其中第 m 个元素是分支 m 的负电纳。A 是网络的 m×n 关联矩阵。 4 这些是线流的限制。请注意，只有一组电路额定值 PB,max ，但如果流量在一个方向或另一个方向，则必须将它们作为限制强制执行。 5 这些是线性成本曲线变量的限制。 6 这些是线性效用曲线变量的限制。 7 该方程将成本曲线中使用的发电变量（P gk ）和效用函数中使用的负荷变量（P dk ）与直流电力潮流方程中使用的注入变量（P k ）联系起来。
教学空间调度指南
空间利用效率得分 (SUE) SUE 得分由三个变量组成，分别针对教室和实验室计算，即房间类型分别为 110 和 210 的房间，共占总分的 6 个部分。所有物理设施均属于大学，并分配给学院、学术单位或部门。设施的当前用户或占用者并不拥有该空间，但可能拥有德克萨斯农工大学科珀斯克里斯蒂分校授予的控制权。分配给大学运营空间的特定学院、部门或学校可能会发生变化。在对空间进行任何用途更改或修改之前，必须向空间管理委员会提交空间申请。所有权如果房间被编码为房间类型 110（教室）和大多数 210（实验室），则将集中安排，这些房间的维护由大学技术委员会 (UTC) 资助。目前有 69 个房间符合这些需求。如果某个房间不是由教务处安排的，则不由 UTC 资助，部门负责该房间的技术维护。目前有 123 个房间符合这些需求。指定为大学技术委员会 (UTC) 资助的教室/实验室的规则 1. 建筑物开放供学生使用时，不得锁定教室/实验室。 2. 不得将教室/实验室指定给特定学院或班级，否则可能会拒绝任何学生使用。 3. 任何学院或部门都必须能够安排教室/实验室进行正常
节能并行实时调度...
摘要 — 节能是多核嵌入式系统上计算密集型实时应用的关键要求。多核处理器支持任务内并行，在本文中，我们研究了有约束截止期限的零星并行任务的节能实时调度，其中每个任务都表示为有向无环图 (DAG)。我们考虑一个集群多核平台，其中同一集群内的处理器在任何给定时间都以相同的速度运行。提出了一个名为速度配置文件的新概念来模拟运行时每个任务和每个集群的能耗变化，以最大限度地降低预期的长期能耗。据我们所知，目前还没有研究考虑过有约束截止期限的 DAG 任务的节能实时调度，也没有在集群多核平台上进行。所提出的节能实时调度器在 ODROID XU-3 板上实现，以评估和证明其可行性和实用性。为了补充我们的大规模系统实验，我们还进行了模拟，结果表明，与现有方法相比，我们提出的方法可节省高达 67% 的 CPU 能耗。
可再生能源电力优化调度...
本研究主要关注通过控制微电网 (MG) 电池存储的充电和放电模式来实现最佳电源管理。为了优化电池的电源管理，我们提出了一种基于下垂的控制器或电池控制器。充电和放电模式由基于下垂的特性控制，它将充当电池存储的电池控制器。此外，充电和放电速率将取决于电源二次侧 MG 的信号，其信号将由电池控制器读取，并选择对电池存储进行充电或放电，以满足微电网中负载的能量需求。仿真结果表明，控制器可以根据电池存储到 MG 负载所需的能量来控制功率共享。此外，还建议了所有关键情况，例如任何发电机组的突然下降或干扰。结果观察到，由于任何发电装置的突然减少或干扰，电池控制器设法根据干扰造成的能量不足来控制充电和放电率，以满足 MG 的需求。
发电机调度的建模和优化研究...
摘要 - 本文介绍了位于南非东开普省偏远乡村的离网微电网的建模。该建模着眼于将风电整合到现有微电网的控制调度策略的优化研究，该微电网包括由光伏电力、用于储能的电池组和柴油发电机提供的电力负载。优化研究使用 HOMER Pro ® 进行，旨在确定可调度发电（即柴油发电机和电池存储）的最佳调度策略，以最大限度地减少系统中所有发电量的削减和过剩能源生产。测试了 HOMER Pro ® 内置的四种调度策略，即循环充电、负荷跟踪、联合调度和 HOMER 预测策略。因此，本文的目的是测试并找出上述哪种调度策略最适合农村。一旦确定了最适合的策略，就会进一步针对农村负载曲线进行定制和优化。
2025 年调度指南
安排校内单元的一般原则是，安排中的至少一种活动类型必须是在校内进行的面对面活动，并适用于单元中的每位学生，尽管在大多数情况下，大部分教学都将在校园内面对面进行。校内单元活动的安排必须确保符合 ESOS 国家代码标准 8 和“内部”政府代码，即单元中至少一种活动类型有面对面出勤的要求。对于 CRICOS 注册课程（即对国际学生签证持有人开放的课程），课程中至少三分之二的单元必须是面对面的（政府代码为内部，对应于校内、强化、实习或研究单元的授课模式），每个学习期间至少有一个内部单元。
使用容错在线调度
在外太空中有超过21000个对象，并暴露于苛刻的空间环境中。空间对象的大小有很大变化。我们的研究集中于小型卫星，例如立方体，这些卫星必须尊重时间，空间和能量限制。为了解决此问题，本文介绍并评估了两个容忍在线调度算法算法：算法将所有任务安排为Aperiodic（称为OneOff），而将到达任务放置为Aperiodic或Quartiac ofic odic或周期性任务（称为Oneoff＆Cyclic）。基于几种情况，结果表明，订购策略的性能受到系统负载的影响以及与要执行的所有任务的简单和双重任务的比例。“最早的截止日期”和“最早到达时间”为Oneoff的订购政策，或“最小懈怠”订购策略，用于单一和周期性，拒绝所有测试的场景中最小任务。本文还介绍了评估订购策略实时性能的计划时间的分析，并表明Oneoff比OneOff＆Cyclic所需的时间更少。最后，发现所研究的算法在恶劣的环境中的性能也很好，并提供与基于三重模块化冗余的系统相同的可靠性水平，系统功耗较少。
使用 ANN 预测动态互联装配系统中基于 AI 的在线调度的性能指标
摘要 由于产品频繁变化，大规模定制要求缩短制造系统的响应时间。系统动态性的增加对灵活性提出了更高的要求，尤其是对装配过程，因为复杂性在价值创造的最后一步不断积累。与传统的专用装配线方法相比，灵活且动态互连的装配系统可以满足日益增长的需求。这类系统中的高复杂性和动态环境导致对实时在线控制和调度解决方案的需求。在在线调度的决策中，预测可用操作后果的能力至关重要。在实时环境中，运行大量离散事件模拟来评估操作如何展开需要太多的计算时间。人工神经网络 (ANN) 是一种可行的替代方案，可以快速评估生产状态的潜在未来性能价值，以进行在线生产规划和控制。它们可以预测性能指标，例如在当前生产状态下的预期完工时间。利用人工智能 (AI) 游戏算法的最新进展，创建了一个基于 Google DeepMind 的 AlphaZero 的装配控制系统。具体来说，ANN 被纳入到该方法中，它建议有利的工作路由决策并预测行动的价值。结果表明，训练后的网络预测有利行动的准确率超过 95%，估计完成时间的误差小于 3%。
区域气电联供系统分布式注气经济调度分析
随着热电联产、燃气发电等能源转换技术的发展，区域综合能源系统中电、气、热等多种能源形式高度耦合。本文针对区域电力—天然气系统（REGS），重点研究电力系统与天然气系统的相互作用，提出一种基于分布式注气的REGS综合分析模型，以区域能源站（RES）为能量耦合环节，综合考虑分布式注气成本、弃风惩罚以及能源网络约束，优化REGS能量流，以最小化RES运行成本。进一步以多个RES和分布式注气为控制，研究各类可调资源对REGS运行成本经济性、可再生能源消纳灵活性以及压力保障能力安全性的影响。随后，研究了不考虑注气点的系统优化调度策略和考虑氢气或提质沼气作为注气属性的相应策略。数值算例表明，随着分布式注气点的引入，考虑沼气升级和注氢的经济调度策略提高了系统的经济性、降压水平和风电消纳率，对提高REGS的稳定性和灵活性具有重要意义。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。
32*8 & 24*16 LED 驱动芯片TM1681
TM1681 的系统时钟用来产生系统工作的时钟频率。LED 驱动时钟、系统时钟可以取自片内的 RC 振 荡器（256KHz）或者使用 S/W 设置由外部时钟输入。系统振荡器构造如图7 所示。当SYS DIS 命令被 执行时，系统时钟停止，LED 工作循环将被关闭（这条指令只能适用与片内 RC 振荡器）。一旦系统时 钟停止时，LED 显示为空白，时基也会丧失其功能。LED_OFF 命令用来关闭 LED 工作循环，LED 工作 循环被关闭之后，用 SYS DIS 命令节省电源开支，充当省电命令；如果是片外时钟源被选择的话，使 用 SYS DIS 命令不能够关闭振荡器以及执行省电模式。晶体振荡器可以通过OSC 管脚提供时钟频率， 在这种情况下，系统将不能进入省电模式。在系统上电时，TM1681 默认处在 SYS DIS 状态下。