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使用机器学习预测逆变器优势电力网的失效穿越概率
通过分析合成电网模型和进行动力学模拟，我们证明机器学习模型能够准确预测合成电网的故障耐受概率，并展示了机器学习方法在研究电网的概率稳定性方面的潜力。
PDFa month ago
基于强化学习的奶牛农场点对点能源交易
农场企业正在采用可再生能源来提高能源效率，减少对化石燃料和电网的依赖。为了解决农场社区的动态性所带来的挑战，开发了多代理点对点奶牛场能源模拟器（MAPDES），提供了一个实验强化学习技术的平台。模拟结果显示，与缺乏点对点能源交易或可再生能源
PDF2 months ago
基于神经网络集成的电力系统失衡的概率预测
提出一种基于 C-VSNs 的集成模型，用于预测比利时的高不平衡度，该模型在连续排名概率得分上优于现有技术 23.4%，并且在整体连续排名概率得分上有 6.5% 的改进。
PDF3 months ago
利用多目标哈里斯雀优化进行电动车协调以实现电网平衡
本文提出了一种适用于日前期望保证可靠能量供应和维持稳定局部电网的 EV 车队协调模型，利用 EV 来储存多余能量，并在能量不足时释放，结果表明，EV 的协调充电和放电不仅满足平衡服务要求，还与用户偏好基本吻合。
PDF8 months ago
简化能源转型场景以支持重要政策决策
利用决策树等机器学习技术，从众多定量场景中得出可解释的情景，展示能源转型中的关键决策之间的相互关系，并证明在气候敏感性和需求不确定性方面，选择高可再生能源和部门耦合使全球碳减排情景具备鲁棒性；同时，实现非化石能源的欧洲能源转型主要取决于对生
PDF8 months ago
用于发电系统预测轨迹的深度生成方法
使用深度学习模型生成能源生产和负荷预测轨迹，以应对可再生能源在电力混合中的扩大所引起的电网变动性增加的问题。
PDF9 months ago
通过在线新闻的语义网络分析评估和提高能源社区的社会意识
本研究通过对能量社区的在线新闻数据分析，使用 Semantic Brand Score 指标作为语义重要性的创新度量，发现人们对能量社区的关注度和媒体重要性不同于其他能源和社会相关问题，从而确定了低碳能源转型的信息差距和可能可采取的行动。
PDF2 years ago
用于优化电压调节的输入凸神经网络
本文提出了一种用于分布式电网电压调节的最优化神经网络方法，通过训练一个特定设计的模型，实现输入功率注入和电压之间的映射，并在电压调节阶段计算最优的无功功率注入，最后在多个测试系统上进行数值模拟来展示此算法的操作性。
PDF4 years ago