A villamosenergia-fűtés rugalmasságának kiaknázása az épületekben és a távfűtésben a villamosenergia-rendszerek támogatására: áttekintés
Megjelent: Advances in Applied Energy, 22. kötet, 2026, 100272 oldal
Benjamin Freischlad, Chia-Ling Yang, Agnes Engelter, Christian Vossel, Florian Reissner, Florian Steinke, Stefan Niessen
Ez az áttekintés azt vizsgálja, hogy a villamosenergia-hő (P2H) rendszerek, például a hőszivattyúk hogyan használják ki a hőtárolást és az épületek hőtehetetlenségét, hogy biztosítsák a villamosenergia-hálózat rugalmasságát a táv Szisztematikus irodalomkiválasztási folyamat segítségével a valós esettanulmányok mellett felméri a szimulációs eszközöket, az ellenőrzési stratégiákat és a piaci kereteket. Míg a kis léptékű és szimulált P2H potenciál jól bevált, továbbra is kritikus hiányosságok továbbra is fennállnak a skálázható ellenőrzési stratégiák, a nagyszabású terepi validálás és az ágazatok közötti tervezés terén.
Megtekintés a kiadó oldalán
Az általános robotpolitikák RL finomhangolása következtetési késleltetés alatt
Beküldés dátuma: 2026 Robottanulási konferencia (CoRL)
Brian Zhu¹, Momen Khalil¹, E. H. Harrison², Emanuel Poggi¹, Philipp Sebastian Schmitt¹, Bernd Kast¹, Philine Meister¹, Pranav Atreya², Qiyang Li², Finn Ferchau¹, Cesar Colmenero¹, Yash Shahapurkar¹, Gokul Narayanan¹, Meligan¹, Meligan¹ Oier Mees³², Kai M. Wurm¹, Georg von Wichert¹, Eugen Solowjow¹, Andrew Wagenmaker², Szergej Levine²
(¹ Siemens, ² UC Berkeley, ³ Microsoft, ETH Zürich, Egyenlő hozzájárulás)
A nagy modern robotpolitikák, mint például a látás-nyelv-cselekvés (VLA) modellek, nagy következtetési késleltetéstől szenvednek. Ez a késleltetés megváltoztatja a környezet dinamikáját, és megszakítja a Markov feltételezését, ami a standard megerősítő tanulási (RL) algoritmusok kudarcot okoz. Ennek megoldására a szerzők bevezetnek az aszinkron RL-t intermedier információval (ARLI), egy késéssel kapcsolatos keretet, amely lehetővé teszi a hatékony RL finomhangolását a végrehajtási késések ellenére. Az ARLI helyreállítja a közeli markovai struktúrát olyan állapotnövelések segítségével, amelyek elkötelezett cselekvéseket és középkövetkeztetési megfigyeléseket tartalmaznak. A szimulált és valós feladatok során az ARLI lehetővé teszi a sikeres RL-t késleltetés alatt, ahol a szokásos módszerek kudarcot vallanak, még az ideális nulla késleltetési teljesítményt is megfelelnek vagy meghaladják.
Megtekintés a kiadó oldalán
Az invertervezérlők és a vezetékvédelmi funkciók együttes optimalizálása a védelem megbízhatóságának és a rendszer stabilitásának javítása érdekében
Megjelent: 2025 IEEE Power & Energy Society közgyűlése (PESGM)
S. Bhela, S. Gumussoy, U. Muenz (Siemens Foundational Technology, Princeton, New Jersey, USA), D. J. Kelly, M. J. Reno (Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA)
A modern energiarendszer-védelem a szinkron generátor dinamikájára támaszkodik, amelyet egyre inkább hálózatkövető és hálózatformáló (GFM) inverteralapú erőforrások (IBR-ek) váltanak fel. Mivel az IBR-ek drasztikusan eltérő hibinamikát mutatnak, a meglévő védelmi rendszerek nem megfelelőek lehetnek. Ez a cikk bemutatja a Bayes-optimalizálást és az EMT szimulációt alkalmazó keretrendszert a GFM hibaátfutási funkciók és a vonalvédelem együttes optimalizálására, amely jobb védelmi megbízhatóságot és stabilitást mutat be egy 100% -os IBR teszthálózaton.
Megtekintés a kiadó oldalán
Simított távolságfunkciók az érintkezőben gazdag rendszerek közvetlen optimális vezérléséhez
Megjelent: 2025 23. Európai Ellenőrzési Konferencia (ECC)
Christian Dietz, Sebastian Albrecht, Armin Nurkanovic, Moritz Diehl
Az olyan szabványos távolságfunkciók, mint az euklideszi SDF, nem differenciálhatók a nem sima merev testek, például politópok esetében. Ez a cikk simítási módszert javasol egy paraméteres lineáris programként modellezett politóp növekedési távolságfüggvényhez. Az optimalitási feltételek megzavarásával a szerzők bizonyítják, hogy az így kapott sima SDF jól definiált. Ellentétben a korábbi megközelítésekkel, amelyek az SDF optimális feltételeit közvetlenül beágyazzák az optimális kontrollproblémába (OCP), a simítás lehetővé teszi a külső értékelést. Ez csökkenti az OCP méretét, és egyenletesebben osztja el a számítási erőfeszítéseket a funkcióértékelések és megoldások között. A módszer egy CasaDi implementációval egy sík rögzítésbe helyezett feladaton értékelve jobb optimalizálási teljesítményt mutat.
Megtekintés a kiadó oldalán
Többrétegű funkciócserélő transzformátor többnézetű 6D objektumpóz becsléséhez robotszemétszedés során
Megjelent: 2025 IEEE Nemzetközi Robotika és Automatizálási Konferencia (ICRA)
Momen Khalil; Vincent Dietrich; Slobodan Ilić
A pontos 6D objektumpózbecslés létfontosságú a szöveg nélküli, fényvisszaverő vagy elzárt tárgyakkal foglalkozó robotszemétszedéshez. Míg a többnézetű módszerek felülmúlják az egynézetű megközelítéseket, a jelenlegi technikák a késői szakaszú fúzióra támaszkodnak, és hiányzik a teljes többnézetű szinergia. Ez a cikk bemutatja a Feature Exchange Transformer (FET), amely lehetővé teszi a korai stádiumú funkciófúziót az önfigyelem és az epipoláris kereszttfigyelem segítségével. A durvától a finomig terjedő stratégia tovább optimalizálja a többrétegű jellemző-összesítést a nézetek között. Az EpisurFembre épülő módszer jelentősen növeli a pontosságot és a robusztusságot összetett bin-választási forgatókönyvekben, felülmúlva a ROBI adatkészlet jelenlegi legmodernebb többnézetű módszereit.
Megtekintés a kiadó oldalán
