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World File Search System系统调度
附录 F：可调度的无排放资源
3 https://www.esig.energy/how-feasible-is-green-hydrogen-some-back-of-the-envelope-calculations/ 4 美国能源信息署 2023 年年度能源展望 5 整合分析 6 纽约独立系统运营商 (NYISO) 2021-2025 年需求曲线重置
手册 12 传输和调度操作手册
图 1：默认发电机电压计划 ................................................................................................................................ 32 图 2：能源市场运营时间表 ................................................................................................................................ 36 图 3：市场概览 ................................................................................................................................................ 39 图 4：日前和调度日功能 ................................................................................................................................ 40 图 5：纠正控制策略 ............................................................................................................................................. 53 图 6：从世界时转换 ............................................................................................................................................. 64 图 7：RTC15 时间线 ............................................................................................................................................. 69 图 8：RTC 15 时间线 ............................................................................................................................................. 83 图 9：并行冲击测试 15 至 30 分钟 ............................................................................................................................. 84 图 10：调度和物理削减公司双边交易 ............................................................................................................. 92 图 11：NYISO 削减步骤 ............................................................................................................................. 94图 12：恢复缩减的双边交易 ...................................................................................................................... 94 图 13：NYISO 使用的交易转换缩减通知 ...................................................................................................... 95 图 14：调度和调度 LBMP 供应商和负载 ...................................................................................................... 95 图 15：单元启动特性 ...................................................................................................................................... 108 图 16：资源类别 ...................................................................................................................................... 109 图 17：不合标准处理 ...................................................................................................................................... 112 图 18：SRE 更换决策 ................................................................................................................................ 125 图 19：SRE 更换成本的分配 ...................................................................................................................... 130 图 20：实时调度时间线 ................................................................................................................................133 图 21：控制区域约束 ................................................................................................................................ 138 图 22：辅助服务需求曲线 ................................................................................................................................ 142 图 23：分级输电需求曲线 ................................................................................................................................ 148
舰载飞机支援的稳健优化调度...
摘要 .舰载机维修与服务保障（MSSCA）是一个涉及多种资源和活动且需要优化的复杂过程，可视为多资源约束多项目调度问题（MRCMPSP）。优化完工时间并获得主动稳健调度以适应动态飞行甲板环境的变化具有重要意义。本文开发了一种关键链方法（CCM），用于时间关键和资源受限的舰载机保障稳健调度。CCM 包括在多资源约束和时间关键问题下制定理想的确定性计划，并在计划末尾添加项目缓冲（PB）以获得稳健的主动调度并处理不确定性。采用三角模糊数（TFN）描述各活动持续时间，计算PB大小，得到活动持续时间与缓冲区大小之间的适当比例。在数值研究中，设计了不同规模的模拟来计算稳健优化调度。计算结果表明，舰载机保障稳健调度CMM可以在资源分配的稳健主动优化调度中做出更好的决策。
深度学习的基于关键调度的分析...
当前的密码和高级加密标准（AES）是保护敏感信息并促进当代信息技术领域的私人交易的重要工具。aes以其适应性和在各种领域的使用而闻名，而当前的密码在涉及光密码学的情况下表现良好。这项工作执行了双重分析，重点关注当前密码和AES密码的密钥调度算法（KSA），这是负责在其相应加密过程中生成圆形键的重要元素。我们的目标是通过简化他们的研究和使用深度学习技术，即使用神经网络模型来阐明这些KSA的行为，优势和潜在脆弱性。通过在广泛的数据集中培训的深度学习神经网络，我们的研究辨别两个密码内部的模式和弱点，为确定恶意实体的潜在可剥削性途径提供了必不可少的见解，从而强调了一种主动的国防策略，以防止威胁不断发展。
（jhr）民事案件管理计划和调度命令
g. 各方不应预期延长上述各款中规定的事实取证和专家取证的期限。与此相关，各方不应在预期延期的情况下单方面决定中止或停止取证（基于和解谈判或其他原因）。除非法院因正当理由进一步下令，否则不得修改本案件管理计划和日程安排令，或延长本案的日期。除非法院另有命令，参与和解谈判的各方必须同时寻求和解并进行取证。各方不应假设如果和解谈判失败，法院将延长现有期限。任何修改或延长本案日期的申请均应通过向 ECF 提交的动议书提出，最迟不得晚于相关期限前两个工作日。除了本法院民事案件个别规则和惯例第 2.E 条中列出的要求外，动议书还必须解释各方为遵守期限所做的努力以及无法在期限前完成取证的原因。除非有特殊情况，否则在期限过后将不予延期。
计划预测和调度数据表 23C
规划、调度和预测是 Oracle Fusion Cloud 项目管理解决方案的一部分，它通过完整而集成的项目规划和财务控制确保以项目为中心的企业随时了解情况并按计划进行。借助简化的项目规划、预算和预测，您可以简化项目财务规划流程，并将规划和调度扩展到“临时”项目经理；扩展到那些不经常管理项目且不是主要职责的人员。随着越来越多的人被赋予项目管理，规划不再是一项只有经验丰富的人员才能执行的专业技能。并非所有的规划和调度解决方案都跟上了这种发展。规划、调度和预测从头开始设计，以满足所有项目经理的需求，无论他们的经验水平如何，并且可以被所有组织用于任何类型的项目工作。
需求响应的随机优化调度-...
在能源生产向清洁、可持续方向转变的背景下，微电网成为解决环境污染和能源危机问题的有效途径。随着可再生能源的渗透率不断提高，如何协调需求响应和可再生能源发电是微电网调度领域的关键和挑战性问题。为此，本文提出了一种考虑多利益相关方的孤立微电网双层调度模型，其中下层模型和上层模型分别以实时电价环境下用户成本和微电网运行成本最小化为目标。为了求解该模型，本研究结合Jaya算法和内点法（IPM），开发了一种混合分析-启发式求解方法（称为Jaya-IPM），其中下层和上层分别由IPM和Jaya解决，并通过两层之间的迭代获得调度方案。之后上层模型更新的实时电价和下层模型确定的用电计划通过实时定价机制在上下层之间交替迭代，直至得到最优调度计划。试验结果表明，所提方法能够协调可再生能源发电的不确定性和需求响应策略，实现微网和用户的利益平衡；并且利用需求响应可以充分利用负荷侧的灵活性，在保持供需平衡的同时实现调峰。此外，实验证明Jaya-IPM算法在优化结果和计算效率方面优于传统的混合智能算法（HIA）和CPLEX求解器。与HIA和CPLEX相比，所提方法使微网净收益分别提升10.9%和11.9%，用户成本降低6.1%和7.7%；计算时间分别减少约90%和60%。
综合需求响应优化调度-...
b 西安交通大学电气工程学院，西安 710049 摘要 ：为平衡综合能源运营商和用户的利益，提出了一种基于 Stackelberg 博弈的优化框架，用于具有不确定可再生能源发电的综合需求响应 (IDR) 的综合能源系统的优化调度，其中 IEO 作为领导者，通过制定能源价格来追求利润最大化，而用户作为追随者，调整能源消费计划以最小化他们的能源成本。考虑到可再生能源发电固有的不确定性，将概率旋转备用写成机会约束的形式；此外，充分利用区域供热网络的潜力，考虑时延和热衰减的特点，建立区域供热网络模型，并通过引入预测均值投票 (PMV) 指标来考虑 IDR 中用户灵活的热舒适性要求。为了解决所提出的模型，引入序列运算理论将机会约束转化为其确定性等价形式，从而通过 Karush-Kuhn-Tucker 最优条件将主从 Stackelberg 博弈转化为混合整数二次规划公式，最终通过 CPLEX 优化器进行求解。两个案例研究的结果表明，所提出的基于 Stackelberg 博弈的方法通过协调可再生能源发电和 IDR 实现了 IEO 和用户之间的 Stackelberg 均衡。此外，对中国实际综合能源系统的研究验证了所提出方法在实际应用中的适用性。