Wykorzystanie elastyczności działania zasilania-ciepło w budynkach i ciepłownictwie w celu wsparcia systemów elektroenergetycznych: przegląd
Opublikowano w: Advances in Applied Energy, tom 22, 2026, strona 100272
Benjamin Freischlad, Chia-Ling Yang, Agnes Engelter, Christian Vossel, Florian Reissner, Florian Steinke, Stefan Niessen
Niniejszy przegląd analizuje, w jaki sposób systemy zasilania na ciepło (P2H), takie jak pompy ciepła, wykorzystują magazynowanie ciepła i bezwładność cieplną budynku, aby zapewnić elastyczność sieci elektrycznej w ciepłownictwie regionalnym i rozproszonym. Korzystając z systematycznego procesu doboru literatury, bada narzędzia symulacyjne, strategie kontroli i ramy rynkowe wraz z rzeczywistymi studiami przypadków. Chociaż potencjał P2H na małą skalę i symulowany jest dobrze sprawdzony, istnieją krytyczne luki w zakresie skalowalnych strategii kontroli, walidacji terenowej na dużą skalę i planowania międzysektorowego.
Zobacz na stronie wydawcy
Dokładnianie RL ogólnych polityk robotów pod warunkiem opóźnienia wnioskowania
Przesłano do: 2026 Konferencja na temat uczenia się robotów (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 Narayan¹, Meligan¹, Meligan¹ Oier Mees³², Kai M. Wurm¹, Georg von Wichert¹, Eugen Solowjow¹, Andrew Wagenmaker², Sergey Levine²
(¹ Siemens, ² UC Berkeley, ³ Microsoft, ETH Zurych, Równy wkład)
Duże nowoczesne polityki robotów, takie jak modele wizyjno-językowo-działania (VLA), cierpią z powodu wysokiego opóźnienia wnioskowania. To opóźnienie zmienia dynamikę środowiska i łamie założenie Markowa, powodując niepowodzenie standardowych algorytmów uczenia się wzmacniającego (RL). Aby rozwiązać ten problem, autorzy wprowadzają asynchroniczne RL z informacjami pośrednimi (ARLI), strukturę świadomą o opóźnieniu, która umożliwia skuteczne dostrajanie RL pomimo opóźnień w wykonywaniu. ARLI przywraca strukturę niemal markowską za pomocą powiększeń stanów, które obejmują popełnione działania i obserwacje średniego wnioskowania. W przypadku zadań symulowanych i rzeczywistych ARLI umożliwia udane RL w przypadku opóźnień, gdy standardowe metody zawodzą, nawet dopasowując lub przekraczając idealną wydajność zerowego opóźnienia.
Zobacz na stronie wydawcy
Współoptymalizacja sterowania falownika i funkcji ochrony linii w celu zwiększenia niezawodności ochrony i stabilności systemu
Opublikowano w: 2025 Walne Zgromadzenie Towarzystwa Energetycznego IEEE (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)
Nowoczesna ochrona systemu elektroenergetycznego opiera się na dynamice synchronicznej generatora, która jest coraz częściej zastępowana przez zasoby oparte na falownikach sieciowych i tworzących sieć (GFM) (IBR). Ponieważ IBRs wykazują drastycznie różną dynamikę błędów, istniejące schematy ochrony mogą stać się niewystarczające. W artykule przedstawiono strukturę wykorzystującą optymalizację bayesowską i symulację EMT do współoptymalizacji funkcji przejazdu przez uszkodzenia GFM i ochrony linii, wykazując lepszą niezawodność i stabilność ochrony w sieci testowej 100% IBR.
Zobacz na stronie wydawcy
Wygładzone funkcje odległości umożliwiające bezpośrednie optymalne sterowanie systemami bogatymi w styki
Opublikowano w: 2025 23. Europejska Konferencja Kontroli (ECC)
Christian Dietz, Sebastian Albrecht, Armin Nurkanovic, Moritz Diehl
Standardowe funkcje odległości, takie jak euklidesowy SDF, są nierozróżnialne dla niegładkich ciał sztywnych, takich jak politopy. W artykule zaproponowano metodę wygładzania funkcji odległości wzrostu politopów modelowanej jako parametryczny program liniowy. Zakłócając warunki optymalności, autorzy udowadniają, że uzyskany płynny SDF jest dobrze zdefiniowany. W przeciwieństwie do wcześniejszych podejść, które umieszczają dokładne warunki optymalności SDF bezpośrednio w problemie optymalnej kontroli (OCP), wygładzanie pozwala na ocenę zewnętrzną. Zmniejsza to rozmiar OCP i bardziej równomiernie rozkłada wysiłek obliczeniowy między ocenami funkcji i rozwiązaniami. Oceniana za pomocą implementacji CasaDi w planarnym zadaniu typu „kołek w otwór”, metoda wykazuje lepszą wydajność optymalizacji.
Zobacz na stronie wydawcy
Wielowarstwowy transformator wymiany elementów do wielowidokowego szacowania pozycji obiektów 6D w zbieraniu pojemników robota
Opublikowano w: 2025 Międzynarodowa Konferencja Robotyki i Automatyki IEEE (ICRA)
Momen Khalil; Vincent Dietrich; Slobodan Ilić
Dokładne oszacowanie pozycji obiektów 6D jest niezbędne do automatycznego zbierania pojemników z udziałem przedmiotów beztekstowych, odblaskowych lub zamkniętych. Podczas gdy metody wielowidokowe przewyższają podejścia jednowidokowe, obecne techniki opierają się na późnym etapie fuzji, brakując pełnej synergii wielu widoków. W artykule przedstawiono transformator wymiany funkcji (FET), który umożliwia fuzję funkcji na wczesnym etapie przy użyciu uwagi siebie i epipolarnej uwagi krzyżowej. Strategia grubego do precyzji dodatkowo optymalizuje wielowarstwową agregację elementów w widokach. Zbudowana na bazie EpisurFebb metoda znacznie zwiększa dokładność i solidność w złożonych scenariuszach selekcji bin-pickingu, przewyższając obecne najnowocześniejsze metody wielu widoków w zbiorze danych ROBI.
Zobacz na stronie wydawcy
