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能源系统高效设计与控制的强化学习
通过引入一个新的强化学习框架来解决可再生能源系统中设计和控制的协同优化问题，可以提高可再生能源的整合和系统效率，推动能源管理领域的强化学习应用，实现可再生能源的更高效和更有效利用。
PDF8 days ago
可再生能源系统和电网优化中的分布式解决方案赋能
该研究探讨了电力行业由中央集中化向分散化的转变，重点关注了机器学习在推动可再生能源和改善电网管理方面的关键作用。研究使用了人工神经网络、支持向量机和决策树等多种技术，将机器学习模型应用于预测可再生能源的生成和消耗，并采用数据预处理方法提高预
PDF8 months ago
基于采样规范的智能能源系统学习控制的保护
探讨强化学习在控制能源系统中的挑战，其中除了性能要求外，还有额外的安全要求，如避免停电。我们详细介绍了如何通过离散化成线性时间逻辑（LTL）来加强实时时间逻辑中的这些安全要求，以使满足 LTL 公式意味着满足原始的安全要求。离散化使得先进的
PDFa year ago
电池电动汽车充电行为的预测：一种采用微聚类和 SMOTE 技术的深度学习方法
本研究开发了一种新的微聚类深度神经网络（MCDNN）算法，通过学习电动汽车行程和充电数据来预测充电事件，为电力负荷聚合器和电力管理者提供充电站和电力容量的有效分配。数值发现表明，所提出的 MCDNN 在预测充电事件方面比支持向量机、k 最近
PDFa year ago
使用智能代理攻击物理网络能源系统的学习分析
提出了一种基于机器学习的软件框架 ANAlYSE，用于在包括电力系统、信息与通信技术（ICT）和能源市场在内的冲击 - 物理能源系统中自主寻找攻击和漏洞，实现对系统安全的保护。
PDFa year ago
智能能源系统中的 AI 可解释性和治理：一项综述
通过收集 Scopus 数据库中的 3,568 篇相关论文，自动发现了 AI 治理能源的 15 个参数或主题，这篇论文深化了我们对能源中 AI 治理的知识，并有望帮助政府、工业、学术界、能源生产者和其他利益相关者了解 AI 在能源部门的应用
PDF2 years ago
数字孪生与人工智能在代理建模中的应用：面向混合和可持续能源系统
本文介绍了基于人工智能的代理建模及其在数字孪生框架和能源系统中的应用，并重点研究了构建有效代理模型的机器学习和人工智能的作用，以及为不同的可持续能源源开发的不同代理模型。此外，本文还描述了数字孪生代理模型及其相关的不确定性。
PDF2 years ago
从遥感数据中自动提取能源系统信息的回顾与分析
本文系统地回顾了过去 20 年中的文献和研究结果，发现对于能源系统的研究来说，远程感应数据和机器学习等自动化方法是从海量数据中提取有效信息的关键。然而，方法标准化以及数据伦理和隐私问题等限制需要逐渐解决。
PDF2 years ago
智能电网的联邦学习框架：在协作学习中保障功率跟踪的安全性
使用联邦学习框架进行大数据分析技术在智能电网中的应用，保证数据安全和隐私保护，提高能源利用效率。
PDF3 years ago