基于运行策略智能生成方法的增量配电系统储能优化配置

为提高增量配电系统储能配置的经济效益,该文提出一种基于运行策略智能生成方法的增量配电系统储能优化配置方法。首先,分析增量配电系统配置储能在给定市场条件下可以获得收益类型以及相应的运行方式,并通过建立储能的成本、延缓电网升级改造、提升可靠性、电能量市场和辅助服务市场等多项收益模型,计算单位容量储能获得各类收益经济性排序。根据年、日负荷特性,基于优先获取高收益原则,提出一种储能运行策略智能生成方法。其次,考虑放电过程中储能容量的衰退,建立面向增量配电系统的储能优化配置模型,并基于年仿真计算运行成本和收益。模型采用差分进化算法求解。算例表明,该方法可有效提升储能配置的综合效益。当系统充裕性不足时,配置储能的提升供电可靠性收益较好。研究成果可为增量配电网系统配置储能提供有益参考。

陆战对抗中的智能体博弈策略生成方法

针对陆战对抗中智能体状态动作空间复杂和行为模式固定的问题,提出任务分层架构下的博弈策略生成方法.使用策略式博弈模型对陆战对抗问题进行分析建模,给出智能体任务执行中的收益矩阵构建方法,并通过求解混合策略,使智能体行为同时具有合理性和多样性.以陆军战术对抗兵棋推演为平台进行测试,实验证明智能体策略可解释性强,行为模式多样,在与AI和人类选手对抗时都具有较高的胜率.

基于Q学习的电网运行断面动态生成方法

电网运行断面是电力系统运行控制的重要手段。面对当前繁多的电网运行断面智能生成方法,如何合理的选择已成为电网运行断面在线生成算法领域研究的重要内容。在此背景下,提出一种基于Q学习的电网运行断面动态生成方法。该方法的主要特征在于训练得到Q学习智能体,根据电网运行特征动态选择电网运行断面生成方法,以便充分利用不同生成方法在不同场景下的算法优势。最后,基于某电网数据构造的算例表明,动态生成方法能够通过优化选择不同场景下的生成算法,提升生成结果的准确率。对于应用样本集,该方法提高准确率近5.2%。

城市VMS智能交通诱导系统设计策略

当前很多城市将智能交通作为缓解城市交通拥堵、提高交通服务水平的主要方向,然而进一步深化交通系统的诱导与管理面临自动化程度低、难以体现道路交通与诱导相互作用等诸多问题。本研究以历史人工诱导信息和实时交通流数据作为输入数据,提出了一种诱导策略自动生成方法和系统框架,可为城市交通管理部门快速发布诱导信息提供建议和策略方案。

锅炉燃烧系统数学模型的差异演化算法求解

为了解决集中采暖锅炉系统的节能问题,建立了基于智能控制的锅炉燃烧系统节能控制模型。针对该模型的时变、滞后和非线性特性,摈弃传统求解方法,采用一种新的求解策略即差异演化算法(DE算法)对其寻优求解。结果表明,该算法求解效率高,收敛速度快,全局搜索能力强,锅炉系统运行达到了节能和环保的目标。

开局库在点格棋计算机博弈系统中的应用

计算机博弈,是人工智能领域的一个重要研究方向。在点格棋计算机博弈的过程中,由于开局可能着法较多、计算量巨大,在开局阶段往往会花费大量的时间,为了解决这一问题,我们将开局库技术应用到点格棋的计算机博弈中。利用对局数据库生成方法,在UCT算法的基础上,我们生成了点格棋的开局库,与未采用开局库策略的点格棋博弈程序对弈后,取得了明显的优势。实验结果表明,应用了开局库策略的点格棋博弈程序具有较强的棋力和较高的计算效率。

如何在中学英语教学中实施分层次教学

分层施教策略的追求,是让每个学生都能够自我生成,都能够得到相对于个体的进步和发展,并且在自己的优势智能领域内达到较高的水平。利用这种方式进行教学。