XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System聚合器
具有时间逻辑规范的多代理系统电路和系统加固学习的纸张特别部分
总结在多代理系统中，重要的是要考虑一种合作行动的方法，以实现共同的目标。在本文中，我们提出了两个新型的多代理增强学习方法，其中控制指定是由线性时间逻辑公式描述的，这代表了一个共同的目标。首先，我们提出了一种简单的解决方法，该方法直接从单格情况下延伸。在这种方法中，由于代理数量的增加引起了一些技术问题。接下来，为了克服这些技术问题，我们提出了一种新方法，其中引入了聚合器。最后，通过数值模拟比较这两种方法，并以监视问题为例。关键词：多代理系统，增强学习，线性时间逻辑，聚合器，监视
电力存储系统和灵活负荷的优化调度
摘要-由于可再生能源的渗透率不断提高，电力系统运行遇到了一些挑战。主要挑战之一是这些资源的间歇性，这会导致电力平衡被破坏。另一方面，有各种分布式能源 (DER) 来补偿对斜坡容量的需求。因此，为了指出这个问题，本文以 DER 聚合器 (DERA) 的形式选择了储能系统和供暖、通风和空调 (HVAC) 负载来参与日前 (DA) 能源和灵活斜坡产品 (FRP) 市场。因此，在两个市场中，都使用了一种共同优化方法来模拟聚合器的决策，即混合整数线性规划 (MILP) 方法。所得结果表明，通过不仅考虑 DERA 在联合能源和 FRP 市场的参与，而且还考虑 HVAC 负载的潜力，DERA 的利润会增加。此外，通过部署概率、客户福利、允许的温度偏差等参数的敏感性分析，研究了模型的准确性。
聚合需求响应系统中的产消合一
近年来，可再生能源和节能技术的日益普及，正在掀起一股走向更可持续社区的新潮流。了解能源消耗对于优化资源和实施生态趋势非常重要。本文将电力消费者整合到一个合作框架中，通过聚合器规划可持续的智能社区，该框架根据从消费者和服务提供商收集的可用可再生能源供应重新分配消费者的需求。聚合需求响应还包括通过微型发电能力参与能源生产活动的消费者。通过定义社区和消费者行为场景，对不同类型的需求偏好进行特征研究，并通过声誉因素进行验证。结果表明，该系统能够根据消费者和/或产消者的偏好和贡献充分管理需求重新分配。此外，本研究分析了西班牙当前有关需求灵活性、需求聚合和微型发电能力的能源政策及其规定。最后，还通过一系列调查研究了微型发电的接受度、聚合器和产消者在调度过程中的作用。
探索分布式能源资源协调的区块链
摘要 - 分布式能源资源（DER）的快速增长，例如分布式可再生能源（例如屋顶PV面板），储能系统，电动汽车和可控制的供应，将电力系统驱动到具有双向电源流量的分散系统。通过聚合器（例如公用事业，系统操作员或第三方协调员）的DIV协调作为有希望的范式出现。但是，尚不清楚如何在聚合器和ders之间建立信任，以充分地整合得出。在本文中，我们使用区块链技术开发了一个可信赖的分布式协调系统。我们对各种DER进行建模，并为DERS优化其能源交易，调度和需求响应的成本最小化问题。我们使用乘数的交替方向方法（ADMM）以分布式方式解决问题。要以可信赖的方式实施分布式算法，我们设计了一个智能合约来更新乘数并与区块链网络中的DERS进行通信。我们通过使用现实世界数据通过实验来验证我们的设计，模拟结果证明了我们的算法的有效性。
未来商业低地球轨道多用户设施
即将提供的服务： - Biorider：Space Rider 平台的新设施 - BioRider 是 Space Rider 首航的体现 - KI 是生物实验的“子聚合器” - 与客户群直接联系（商业方式） - 提供在 Space Rider 上实施生物实验的全套服务
NJDOT桥梁资源计划-3（BRP-3）-RFP Yyyy- ##
“组件der”是一种资源，该资源位于分配系统上，该资源通过DER聚合器参与模型参与PJM的能源，容量和/或辅助服务市场。组件der不得超过5 mW。组件DER与一个EDC帐号关联，可能包括几个“ der。”。
基于迭代优化和学习的物联网系统，用于互联建筑的能源管理
摘要 —建筑物占一次能源的近 40% 和温室气体排放的 36%，是推动气候变化的主要因素之一。减少建筑物能耗，实现零能耗建筑是确保实现未来气候和能源目标的重要支柱。然而，由于建筑负荷和客户舒适度需求的高度不确定性，以及建筑热特性的极端非线性，开发有效的零能耗建筑能源管理 (BEM) 技术面临着巨大的挑战。本文提出了一种基于学习的新型迭代物联网系统来应对这些挑战，以实现互联建筑 BEM 的零能耗目标。首先，基于物联网的 BEM 系统中的所有建筑都与聚合器共享其运行数据。其次，聚合器使用这些历史数据训练基于深度确定性策略梯度方法的深度强化学习模型。学习模型生成预冷或预热控制动作，以实现建筑供暖通风和空调 (HVAC) 系统的零能耗 BEM。第三，为解决暖通空调系统与建筑内部热增益负荷之间的耦合问题，开发了一种迭代优化算法，将基于物理和基于学习的模型相结合，通过合理安排建筑负荷、电动汽车充电周期和储能系统，最大限度地减少现场太阳能光伏发电量与实际建筑能耗之间的偏差。最后，考虑客户的舒适度要求，制定最佳负荷运行计划。然后，所有连接的建筑物根据聚合器发布的负荷运行计划运行其负荷。通过使用来自 Pecan Street 项目的真实建筑数据进行模拟，验证了所提出的基于学习的迭代物联网系统。
能源社区研究现状
欧盟 (EU) 推出的“全欧洲清洁能源”计划大大提高了公众和研究对能源社区的兴趣。然而，由于能源社区的定义和目标都不太明确，因此关于这一主题的研究领域非常广泛。本文旨在对现有的能源社区研究进行分类，并分析这一总称在文献中的情况。首先，对具有地方范围和社区所有权的能源社区进行文献综述。对结果的分析导致确定现有能源社区文献的以下类别：用于指称能源社区的术语、能源社区的组成部分及其特征和结构。审查证实，节省空间且易于构建的组件使用最多，其中光伏 (PV) 和存储处于最前沿。我们的结果还表明，第三方聚合器可以成为能源社区的重要组成部分，具有多种功能，从管理社区的能源流和本地市场到与电网交易能源。考虑到这一点，我们得出结论，使用聚合器是一种使能源社区的形成更容易的好方法，特别是对于没有工程背景的人来说。
受电网可靠性约束的实时电价汤普森采样约束
摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式，同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP，作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线（即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等）的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线（即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线），并考虑了配电系统的运营约束，以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论，并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。
受电网可靠性约束的实时电价的约束汤普森抽样
摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式，同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP，作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线（即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等）的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线（即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线），并考虑了配电系统的运营约束，以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论，并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。