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World File Search System能量管理
基于隧道的CMOS浮动门突触，用于低功率尖峰时序依赖性可塑性
正在实施几种硬件方法，以用于Ma-Chine学习，从von Neumann- Zuse计算机架构上的速率神经元[1]，[2]，FPGA [3]和ASICS [3]和ASICS [4]到从一侧到替代方法，到诸如Neu-Romorphic硬件[5] - [5] - [7]和量子计算机的替代方法，以及量子计算机的量子[8] [8] [8] side Inselum Machine [9] [9]在需要低功耗或准备脑机界面准备的涉及应用程序中，尖峰神经元的电路[10]占据着重要作用。尖峰神经网络（SNN）通过尖峰代替有限的数字传输信息。这种编码方法模拟了生物神经元的效率，在能量管理方面具有巨大的效率[11]。过去，通过设计必要的神经元或突触[12] - [15]或详细阐述复杂网络[16]，[17]来解决低功耗。我们通过设计与商业CMOS技术完全兼容并能够存储多个权重的电路来实现此类目标。该设备旨在永久存储跨神经元的连接，但在我们的情况下，在其一生中，在其一生中对它们进行了修改，在我们的情况下，作为峰值时间依赖性的可塑性（STDP）。后者是一种著名的方法，用于根据所涉及的神经元的相对时间来修饰突触的强度[18]。内存元件是一个浮动的门，可存储准通电，它是神经形态电路的主要候选者之一[19] - [21]，这要归功于与当前CMOS技术的完整兼容性。不同于先前报道的磁性门突触
带有混合能源管理系统支持电动汽车充电系统的基于可再生能源的直流微电网
摘要：种植电动汽车（EV）所有权导致充电站的增加，这增加了负载需求并在高峰时段引起电网中断。微电网可以通过实施有效的能源管理方法来重大解决电气分配系统中的这些问题。建议的混合优化方法旨在提供恒定的力量，无论产生差异如何，并应防止存储设备的早期恶化。这项研究建议使用基于模糊的拼音搜索算法（SSA）的动态控制系统为微网（MG）操作提供可靠的功率平衡。设计和评估了所提出的DC微电网整合可再生能源（RES）和电池存储系统（BSS）（BSS），并使用MATLAB Simulink Simulation进一步验证了发现。将混合SSA策略与最广泛使用的粒子群优化（PSO）的功率管理进行比较时，观察到混合SSA方法在收敛速度和稳定性方面是优越的。使用两种不同的模式，太阳照射的变化和电池电荷状态的变化，确保了微电网的成本效益的操作，评估了给定能量管理系统的有效性。增强的响应特征表明，模糊SSA可以优化DC微电网的功率管理，从而更好地利用能源。这些结果表明，与PSO相比，DC微电网中算法配置对DC微电网中具有成本效益的电力管理的相关性，因为它可以节省大约7.776％的电费。
考虑使用物联网和实际大数据的智能家居居住者行为的全面能源管理应用方法
摘要 - 物联网最深远的用例之一是智能电网和智能家庭操作。智能家庭概念使居民可以通过最小的损失和自我参与来控制，监视和管理其能耗。由于每个房屋的生活方式和能源消耗都是独一无二的，因此管理系统需要有关居住的能源消耗行为模式的背景知识，以进行更准确的计划。要获得此信息，必须处理与居民消费记录有关的数据。这项研究试图提供一个最佳分散管理系统，该系统由可互操作的部分组成，用于预测，优化，调度和在智能家庭上实施负载管理。使用光伏生成（PV）和电动汽车（EV）的4年间隔1分钟的间隔4年间隔的实际数据比较不同的预测模型，预测了不可控制的载荷以及在不同场景中采用确定性方法，该系统使用混合的插座线性计划（MILP）与最初的能量成本相比，将混合的直线线性编程（MILP）与最佳的成本相比，将其与最佳的成本进行了比较。结果表明，由于预测的高精度，提出的系统具有可靠的性能，并导致能源效率提高，能源成本降低（高达62。05％），降低峰与平均比率（PAR）（最多44。19％）和减少标准偏差（SD）（最多19。70％）的净消耗。索引术语 - 智能家庭，时间序列预测，MILP优化，深度学习，负载调度，能量管理。
基于CTA-2045的混合ML模型，用于HVAC负载和储能的数字双胞胎控制功能
摘要 - 建造建模，专门的加热，通风和空调（HVAC）负载和等效的储能计算，代表了建筑物和智能网格控制的脱碳的关键重点。由于其复杂性而广泛使用的白盒模型在计算上太密集了，无法用于高分辨率分布式能源资源（DER）平台，而无需模拟时间延迟。在本文中，提出了一种超快速的一分钟分辨率混合机器学习模型（HMLM），作为新型程序的一部分，以复制白盒模型，以替代广泛的实验性大数据收集。使用了田纳西河谷管理局管理的三个现有智能房屋的实验校准能量置换模型的合成输出数据。HMLM采用合并的K-均值聚类和多个线性回归（MLR）模型来预测整个年度测试集的NRMSE误差少于10％的详细HVAC功率。提供了一种方法，可以通过新提出的混合模型将HVAC系统表征为适用于DER控制和事件类型的通用存储（GES）设备，该设备根据通信技术协会（CTA）2045标准和能量星指标，例如目前由行业开发的“能源收集”，以统一家庭设备控制。索引条款 - 储能存储系统（BES），通风和空调（HVAC），储能，ANSI/CTA-2045-B，能量星，能量恒星，能量吸收，家庭能量管理，需求响应（DR），机器学习，机器学习，机器学习，智能网格，智能网格>/div>
使用改良的卷尾素搜索算法
摘要互连的多微晶（MMG）的概念是一种有前途的解决方案，用于改善分销网络的操作，控制和经济性能。MMGS的能源管理是一项艰巨而又具有挑战性的任务，尤其是由于这些资源间歇性以及负载需求的随机性质而导致的可再生能源资源（RER）和负载变化的变化。在这方面，通过最佳包含由光伏（PV）和风力涡轮机（WT）的分布式发电（DGS）组成的混合系统，优化了MMGS的能源管理，并在产生的功率和负载变化的情况下进行了基于风力涡轮机（WT）的分布式生成（DGS）。提出了一种修改的卷cuchin搜索算法（MCAPSA），并应用于MMG的能量管理。MCAPSA基于增强标准胶囊搜索算法（CAPSA）的搜索能力，使用三种改进策略，包括基于准序列的学习（QOBL），基于运动的随机征费，征收征费分布以及Prairie Dog dog Optimization（PDO）中的Prairie Dogs的利用机制。优化的功能是一个多目标函数，包括成本和降低电压偏差以及稳定性增强。对标准基准函数和获得的结果验证了所提出的技术的有效性。然后，所提出的方法用于在不确定性锥形时进行IEEE 33-BUS和69个总线MMG的能源管理。同样，对于第二个MMG，VD的成本和总和减少了44.19％和39.70％，而VSI的增强率则增长了4.49％。结果表明，使用拟议技术包含WT和PV的能源管理可以将VD的成本和总和减少46.41％和62.54％，并且第一个MMG的VSI将增强15.1406％。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kermani，M.，Adelmanesh，B.，Shirdare，E。等（2021）。智能能源管理b
能源管理是适用于智能建筑物（SBS）的微电网（MGS）的主要挑战之一。因此，更多的研究是必不可少的，要考虑建模和操作方面，以利用系统的即将到来的不同应用程序。本文介绍了一种新型的能源管理建筑模型，该模型基于完整的监督控制和数据获取（SCADA）系统的职责，其中包括MG实验室（LAB）测试床，该模型在罗马萨皮恩扎大学的电气和能源工程系中名为Lambda。Lambda MG实验室以小规模A SB模拟，并与Dieee电网连接。lambda mg由光伏发电机（PV），电池能量存储系统（BESS），智能开关板（SW）以及不同的分类负载（关键，必不可少的和正常）组成，其中一些是可管理的且可控制的（照明，空调，空调，空调，智能插头）。Lambda实施的目的是使Diaee Smart用于节能目的。在Lambda实验室中，通信体系结构包括由两个主要国际标准（电气和技术监控系统的工业序列标准）和KONNEX（商业和家庭建筑自动化的开放标准）进行的大师/奴隶单位和执行器组成。使电气部门的智能原因从主电网中降低所需的电源。因此，为了实现目标，已经以两种模式进行了研究。最后，在不同的情况下对拟议的模型进行了研究，并从经济方面进行了评估。最初，基于SCADA系统的实时模式，该模式揭示了不同来源和负载的实际日常功耗和生产。接下来，将模拟零件分配给基于能量管理系统的主网格，负载和BES充电和放电的行为。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
Taguchi优化方法和铜泡沫
能源管理是适用于智能建筑物（SBS）的微电网（MGS）的主要挑战之一。因此，更多的研究是必不可少的，要考虑建模和操作方面，以利用系统的即将到来的不同应用程序。本文介绍了一种新型的能源管理建筑模型，该模型基于完整的监督控制和数据获取（SCADA）系统的职责，其中包括MG实验室（LAB）测试床，该模型在罗马萨皮恩扎大学的电气和能源工程系中名为Lambda。Lambda MG实验室以小规模A SB模拟，并与Dieee电网连接。lambda mg由光伏发电机（PV），电池能量存储系统（BESS），智能开关板（SW）以及不同的分类负载（关键，必不可少的和正常）组成，其中一些是可管理的且可控制的（照明，空调，空调，空调，智能插头）。Lambda实施的目的是使Diaee Smart用于节能目的。在Lambda实验室中，通信体系结构包括由两个主要国际标准（电气和技术监控系统的工业序列标准）和KONNEX（商业和家庭建筑自动化的开放标准）进行的大师/奴隶单位和执行器组成。使电气部门的智能原因从主电网中降低所需的电源。因此，为了实现目标，已经以两种模式进行了研究。最后，在不同的情况下对拟议的模型进行了研究，并从经济方面进行了评估。最初，基于SCADA系统的实时模式，该模式揭示了不同来源和负载的实际日常功耗和生产。接下来，将模拟零件分配给基于能量管理系统的主网格，负载和BES充电和放电的行为。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
飞机动力系统架构优化和能源管理技术：回顾和未来趋势
摘要：随着多电/全电飞机的发展，特别是混合电推进或电力推进飞机的进步，在电力需求不断增长、散热能力受限的情况下，必须解决飞机能量系统设计和运行优化的问题。本文概述了飞机电源系统架构优化和能量管理系统的研究现状。本文从多能源形式的角度回顾了飞机电源系统架构优化的基本设计方法。可再生能源如光伏电池和燃料电池被融入机载电源系统，由于其不确定性和功率响应速度，也使得飞机能量优化分配问题变得复杂。本文分析并介绍了飞机电源系统优化、评估技术和动态管理控制方法的基本思想和研究进展。总结了飞机能源系统架构工程设计优化方法的发展趋势，并从重量、可靠性、安全性、效率、可再生能源特性等约束条件下的多目标优化中得出。根据飞机的不同功率流关系，对基于能源效率和电能质量的成本函数进行了评论和讨论。本文将不同飞机微电网架构的动态控制策略与其他方法进行了比较。回顾了一些电力推进飞机和多电飞机的综合能源管理优化策略或方法。分析了飞机能量优化技术的数学考虑和表达，并比较了一些特点和解决方法。结合一些参考文献，讨论了热能和电能耦合关系研究领域以及飞机电力系统的电能质量和稳定性。最后，本文还对未来机场微电网与电力推进飞机动力系统的能量交互优化问题进行了探讨和预测。本文基于EMS和架构优化的最新技术发展，提出业界对飞机动力系统电气化的常识和未来趋势，并提出在电气化飞机推进系统架构选择中应遵循的EMS+TMS+PHM
Al TVin>记录您的枪。
1。Jacobs，S.，McAllister，R.，Gillo，K.，Cook，R.，Wolf，T.，Hassani，P.，Ulbrich-Baker，J.，Mapa，D.，Adkins，D.，Adkins，N.，McDonald，D.，Chen，C.机器人与自动化杂志，2024年10月（如果：5.4）。2。Yerebakan，M。O.，Gu，Y.，Gross，J。，Hu，B。，“人类与动物协作过程中生物力学和心理工作量的评估”，《人为因素》，00187208241254696，2024年5月（如果：2.9）。3。Pooley，A.，Gao，M.，Sharma，A.，Barnaby，S.，Gu，Y.，Gross，J。，“通过霍克启发的群体相互作用分析无人机热飙升能量管理”，生物学，8（1），124； 2023年3月（如果：3.7）。4。Kilic，C.，Gu，Y.，Gross，J。，“在感知降级的外星环境中，行星流浪者的本体感受性滑移检测”，Field Robotics。2，1754–1778。doi：0.55417/fr.2022054。2022年8月。5。Chen，Y.，Yang，C.，Gu，Y.，Hu，B。，“移动机器人对批发和零售贸易环境中人类安全感知和系统生产力的影响：一项试点研究，“ IEEE对人机系统系统的交易，2022年5月（如果：3.4）。6。Kilic, C., Martinez, B., Tatsch, C., Beard, J., Strader, J., Das, S., Ross, D., Gu, Y., Pereira, G., Gross, J., “NASA Space Robotics Challenge 2 Qualification Round: An Approach to Autonomous Lunar Rover Operations,” IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, Dec 2021 (IF: 1.6).7。8。9。Yang，C.，Strader，J.，Gu，Y。，“基于地图匹配的合作定位的可扩展框架”，传感器，9月2021年（如果：3.6）。Hedrick，G.，Gu，Y。，“火星样本返回流浪者的地形遍历遍历计划”，高级机器人技术，2021年7月（如果：1.7）。史密斯（T.
综述 飞机动力系统的架构优化和能源管理技术：回顾与未来趋势
摘要：随着多电/全电飞机的发展，特别是混合电推进或电力推进飞机的进步，在电力需求不断增加、散热能力受限的情况下，必须解决飞机能量系统设计和运行优化的问题。本文概述了飞机动力系统架构优化和能量管理系统的研究现状。本文从多能源形式的角度回顾了飞机动力系统架构优化的基本设计方法。可再生能源如光伏电池和燃料电池被融入机载动力系统中，由于其不确定性和功率响应速度，也使得飞机能量优化分配问题变得复杂。本文分析并介绍了飞机动力系统优化、评估技术和动态管理控制方法的基本思想和研究进展。总结了飞机能源系统架构工程设计优化方法的发展趋势，并从重量、可靠性、安全性、效率、可再生能源特性等约束条件下的多目标优化中得出。根据飞机的不同功率流关系，对基于能源效率和电能质量的成本函数进行了评论和讨论。本文将不同飞机微电网架构的动态控制策略与其他方法进行了比较。回顾了一些电力推进飞机和多电飞机的综合能源管理优化策略或方法。分析了飞机能量优化技术的数学考虑和表达，并比较了一些特点和解决方法。结合一些参考文献，讨论了热能和电能耦合关系研究领域以及飞机电力系统的电能质量和稳定性。最后，本文还对未来机场微电网与电力推进飞机动力系统的能量交互优化问题进行了探讨和预测。本文基于EMS和架构优化的最新技术发展，提出业界对飞机动力系统电气化的常识和未来趋势，并提出在电气化飞机推进系统架构选择中应遵循的EMS+TMS+PHM