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硕士论文多代理增强学习网格为智能网格的分布式能源的控制
向分散的可再生能源（例如太阳能和风）的转变需要能源需求才能适应天气条件，从而对电网构成挑战。传统解决方案涉及加强网格或基于预测和线性优化或基于规则的方法的管理系统。这些常规模型是复杂且刚性的，需要对不同的网格拓扑进行大量的手动适应，通常会限制优化潜力。作为替代性的深入增强学习（DRL）提供了一种更灵活，更适应性的方法。drl自主探索并从其环境中学习，消除了对明确的数学配方的需求，并使其非常适合动态能源管理系统。
使用面向网格的遗传算法降低和灵活性提高的可再生能源生成器的最佳放置
摘要：可再生能源生成器（REG）单位的最佳计划有助于满足未来的电力需求，并提高灵活性。因此，本文提出了一种基于遗传算法（GA）的混合组合（GA）和使用分析功率流方程的溶液，以最佳的量和放置电力系统网络中的REG单元的位置。GOGA的目标是系统损失最小化和灵活性改善。使用KRON方程，目标函数表示系统损失是不同发电机生成的功率的函数。基于电压偏差和系统损耗，提出了一种灵活性指数（FI）来评估灵活性的改善。在测试系统的各种总线上放置REG之后，将执行功率流量运行，并计算系统损耗，这被认为是染色体纯度值。GOGA通过更改REG单元的位置来搜索拟合度函数的最低值。交叉，突变和替换算子来生成新的染色体，直到根据REG的大小和位置获得最佳解决方案为止。在印度的Rajasthan Rajya Vidyut Prasaran Nigam Ltd.（RVPN）的Rajasthan Rajya Vidyut Prasaran Nigam Ltd.（RVPN）的一部分的一部分进行了一项研究。使用线性拟合模型计算了10年时间范围的载荷预测。进行了成本 - 固定分析，并确定拟议的GOGA提供了一种可行的可行解决方案，具有提高的灵活性。确定GOGA可确保高收敛速度和良好的解决方案准确性。此外，与常规GA相比，GOGA的性能优越。
NSARB-2023-001-AFF-005
“网格编号：输入捕捞陷阱的网格编号。如果捕捞陷阱来自三个以上的网格，请提供捕捞的三个主要网格的信息（重量和捕获物种类），然后将额外网格的信息与三个主要网格中最接近的网格的信息相结合。”（第 13 页）
适用于多群中子扩散方程的混合有限元离散化的笛卡尔网格的自适应网格改进
自适应网状修复基于基本要素：后验估计。在中子中，后验错误控制是一个正在进行的研究主题。AMR。在[16，第3.3节]中，作者解决了A后验估计中使用的规律性假设的问题。在[21，22，25]中，A后验估计值基于双重加权残差方法，其中保证的估计器涉及确切的伴随溶液。在[17]中，他们设计了一个可靠的估计，该估计依赖于双重问题的定义，并突出了由于这个双重问题缺乏稳定性而缺乏效率。严格的估计值不需要过剩的规律性以及适应性网格重新确定策略，以解决运输方程式上的源问题[9]。在这项工作之后，[10]中已经解决了有关特征值问题的理论方面。在这些论文中，作者设计了一种数值策略，该策略依赖于精确控制的操作员评估，例如在[9]中用于解决源问题。在反应堆核心尺度上，使用简化的模型在核工业中很常见。准确地说，简化的模型可以是中子分歧模型或简化的传输模型。在[7]中，我们对中子差异方程的混合有限元离散量进行了严格的后验误差估计，并提出了一种自适应网格重新填充策略，以保留Carte-sian结构。在[13]中执行了这种方法对临界问题的第一个应用，尽管具有次级估计器。关于工业环境和特定的数字模拟，我们的方法是在Apollo3®代码[23]中开发混合有限元求解器[4]的一部分。
集成算法用于选择储能单元的位置和控制以提高分布网格的电压
摘要：本文指的是主要出现在分销网格中的问题，其中可再生能源（RES）被广泛安装。在此类网格中，主要问题之一是能源生产时间与需求时间的协调，尤其是在存在光伏能源的情况下。要面对这个问题，可以安装电池能量存储单元（ESU）。近年来，越来越多的关注以优化ESU的使用。本文包含用于应用ESU的可用解决方案的简单描述，以及选择ESU的最佳位置和控制的原始建议。ESU选择方法基于遗传算法的使用，ESU控制方法利用模糊逻辑。ESU应用程序的上述方法 /算法的组合称为集成算法。使用真实的低压网格模型，通过多元计算机模拟验证了所提出的算法的性能。采用了挖掘功率环境来开发集成算法的仿真模型。该建议用于提高分布网格中的电压水平并安装ESU的最佳数量。基于选定的负载程序的每日载荷变化，结果表明，在ESU应用程序后，分析网络中的电压偏差受到显着限制。此外，分析证明，从降低总体成本的角度来看，ESU在网格中的位置及其主动和反应能力的控制都很重要。
在智能网格的背景下，用可再生能源控制AC/DC微电网：包括辅助服务和电动移动性
4控制策略77 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 4.1.1模型简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.2超级隔离器子类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 4.2.1超级隔离器模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.2非最低相位问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.3控制诱导的时间尺度分离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82 4.2.4超级电容器控制应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.2.5零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87 4.2.6参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 4.3电池子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91 4.3.1电池模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。92 4.3.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 4.3.3零动力学分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 94 4.4 PV数组子系统。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 4.4.1 PV数组模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 96 4.4.2反馈线性化。 。 。 。 。 。93 4.3.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 4.4 PV数组子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 4.4.1 PV数组模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97 4.5 DC负载子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.1 DC负载模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。98 4.5.1 DC负载模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.2反向替代控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99 4.5.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 4.6再生制动子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102 4.6.1再生制动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。103 4.6.2再生制动控制应用。。。。。。。。。。。。。。。。。104 4.6.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。105 4.6.4参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 4.7 AC网格连接。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 107 4.7.1 AC网格模型。106 4.7 AC网格连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.1 AC网格模型。107 4.7.1 AC网格模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.4 PLL同步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 4.8系统互连。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.1直流总线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.2分层控制结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112 4.8.3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113 4.8.4稳定性分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113
Anna Collyer女士主席澳大利亚能源市场委员会GPO Box 2603 NSW 2001
Engie指出，寻求投资新兴惯性技术的市场参与者仍然存在障碍。例如，缺乏商业激励措施，将电池储能系统建立为电网资产而不是网格的资产，而不是网格的资产，这是一个重大挑战。启用网格模式的主要驱动力是国家政策和澳大利亚可再生能源代理机构资助的支持。虽然有最初的有希望的结果，但这些程序在多大程度上将在何种程度上解决网格的未来最小惯性要求，而市场参与者无法访问弦乐惯性采购市场。
关岛权力管理局提出的IIJA网格的计划叙述 新资源选项 储能系统更新
公开通知和听证会：第40101（d）（2）（b）（ii）条要求符合条件的申请人通知并进行公开听证会，以审查他们期望使用的标准和方法，以授予合格实体授予奖励，以及拟议的资助分配，并向合格的实体获得赠款奖励。申请人应使用公开听证会分享设想的方法，以设定目标和指标，以及拟议的资金分配以及向合格实体的赠款奖励的获得者。简要说明通知和公开听证过程，包括参加的组织的数量和类型。此外，还报告公开听证会的结果，例如吸引利益相关者建立正式目标和指标以及实施战略规划过程的方法。提供通知的副本作为对程序叙述的附件。
无光刻的高密度Mote2纳米替宾阵列
茎特征：茎样品是通过直接转移方法制备的。首先，将TEM网格（Quantifoil Cu网格）直接放在带有MOTE 2丝带的SIO 2基板上。然后将液压（3μL）的KOH溶液（25％）滴在TEM网格的边缘，并扩散到该网格的底面，以蚀刻SIO 2层。之后，将带有TEM网格的SIO 2基材滴入DI水中以去除KOH残留物。最后，将TEM网格用镊子夹住，并放在滤纸上干燥。茎图像是在配备了高级茎校正器（ASCOR）探针校正器的一个像差校正的JEOL ARM-200F上进行的，该探针校正器以80 kV的加速电压运行。
使用智能网格的功能选择技术来预测混合PV – Windable可再生能源系统的能源输出
在当前的技术时代，基于不断变化的天气因素预测功率和能源产量在可再生能源部门的经济增长中起着重要作用。与传统的化石燃料资源不同，可再生能源可能在维持一个国家的经济和改善生活质量方面起着关键作用。由于如今我们的星球正面临着由于气候变化和全球变暖而面临的严重挑战，因此这项研究可能有效地在使用不同天气条件的智能电网中实现良好的预测准确性。在当前的研究中，将不同的机器学习模型与混合光伏（PV）的可再生能源系统的估计功率和能量进行了比较，使用了七个天气因素，这些天气因素对PV-Wind-Windable可再生能源系统的产出有重大影响。这项研究对机器学习模型进行了分类，该模型可能具有可能有用且有效地预测能源和功率。历史悠久的小时数据是通过和没有数据操作处理的。使用交叉验证（RFECV）使用递归特征消除进行数据操作。数据是使用人工神经网络（ANN）回归器训练的，并且确定了数据集中不同特征之间的相关性。主要目的是找到有意义的模式，可以帮助统计学习模型根据这些使用模式进行训练。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。结果表明，使用线性回归模型选择特征选择技术在所有评估指标中都超过了所有其他模型，必须将平均平方误差（MSE）为0.000000104，平均绝对误差（MAE）为0.00083，r 2，r 2，r 2的99.6％的99.6％的r 2，以及通过0.02的范围进行了启动的效率，以增强的计算效率，以增强的计算效率，以增强的计算效率，以增强效率，以增强的效率，以增强的效率，以增强的效率，以增强的效率。可再生能源系统。