Использование гибкого режима преобразования тепла в тепло в зданиях и централизованном теплоснабжении для поддержки систем электроснабжения: обзор
Опубликовано в: Достижения в прикладной энергетике, том 22, 2026, стр. 100272
Бенджамин Фрейшлад, Чиа-Линг Ян, Агнес Энгельтер, Кристиан Воссель, Флориан Райснер, Флориан Штайнке, Стефан Ниссен
В этом обзоре рассматривается, как системы преобразования тепла в тепло (P2H), такие как тепловые насосы, используют накопление тепла и тепловую инерцию зданий для обеспечения гибкости электросетей в централизованном и распределенном теплоснабжении. Используя систематический процесс отбора литературы, оно изучает инструменты моделирования, стратегии управления и рыночные основы, а также реальные тематические исследования. Хотя мелкомасштабный и смоделированный потенциал P2H хорошо зарекомендовал себя, сохраняются серьезные пробелы в масштабируемых стратегиях контроля, крупномасштабной полевой валидации и межотраслевом планировании.
Смотреть на странице издателя
RL-тонкая настройка универсальных политик роботов в условиях задержки логического вывода
Отправлено на: Конференция по обучению роботов (CoRL) 2026
Брайан Чжу¹, Момен Халил¹, Э. Х. Харрисон², Эммануэль Поджи¹, Филипп Себастьян Шмитт¹, Бернд Каст¹, Филин Майстер¹, Пранав Атрейя², Циян Ли², Финн Ферчау¹, Сезар Колменеро¹, Яш Шахапуркар¹, Гокул Нараянан¹, Мел Эрдоган¹, Пьер Меес³², Кай М. Вурм¹, Георг фон Вихерт¹, Ойген Соловков¹, Эндрю Вагенмакер², Сергей Левин²
(¹ Siemens ², Калифорнийский университет в Беркли, ³ Microsoft, ETH в Цюрихе, «Равный вклад»)
Крупные современные политики робототехники, такие как модели видения, языка и действий (VLA), страдают от высокой задержки вывода. Эта задержка изменяет динамику окружающей среды и нарушает предположение Маркова, в результате чего стандартные алгоритмы обучения с подкреплением (RL) терпят неудачу. Чтобы решить эту проблему, авторы внедряют асинхронный RL с промежуточной информацией (ARLI) — структуру, учитывающую задержку, которая позволяет эффективно настраивать RL, несмотря на задержки выполнения. ARLI восстанавливает структуру, близкую к Маркову, используя аугментацию состояний, включающую совершенные действия и наблюдения за промежуточными выводами. В моделируемых и реальных задачах ARLI обеспечивает успешный RL в условиях задержек, когда стандартные методы не работают, и даже соответствует идеальной производительности с нулевой задержкой или превышает ее.
Смотреть на странице издателя
Совместная оптимизация управления инвертором и функций защиты линий для повышения надежности защиты и стабильности системы
Опубликовано в: Общее собрание Общества энергетики и энергетики IEEE 2025 (PESGM)
С. Бхела, С. Гумуссой, У. Мюнц (фундаментальная технология Siemens, Принстон, Нью-Джерси, США), Д. Дж. Келли, М. Дж. Рено (Национальные лаборатории Сандии, Альбукерке, Нью-Мексико, США)
Современная защита энергосистемы основана на динамике синхронных генераторов, которую все чаще заменяют инверторные ресурсы (IBR), отслеживающие сеть и формирующие сеть (GFM). Поскольку IBR демонстрируют совершенно разную динамику неисправностей, существующие схемы защиты могут оказаться неадекватными. В данной статье представлена структура, использующая байесовскую оптимизацию и моделирование электромагнитных помех для совместной оптимизации функций устранения неисправностей GFM и защиты линий, демонстрирующая повышенную надежность и стабильность защиты в 100-процентной тестовой сети IBR.
Смотреть на странице издателя
Функции сглаженного расстояния для прямого оптимального управления многоконтактными системами
Опубликовано в: 23-я Европейская конференция по контролю (ECC) 2025 г.
Кристиан Дитц, Себастьян Альбрехт, Армин Нурканович, Мориц Диль
Стандартные функции расстояний, такие как Euclidean SDF, недифференцируемы для негладких твердых тел, таких как многогранники. В данной работе предложен метод сглаживания функции расстояния роста многогранника, смоделированной в виде параметрической линейной программы. Нарушая условия оптимальности, авторы доказывают, что полученный гладкий SDF четко определен. В отличие от предыдущих подходов, которые встраивали точные условия оптимальности SDF непосредственно в задачу оптимального управления (OCP), сглаживание позволяет проводить внешнюю оценку. Это уменьшает размер OCP и более равномерно распределяет вычислительные усилия между оценками функций и решателями. Метод, оцениваемый с помощью реализации CasADI при выполнении задачи «штырь в отверстии» на плоскостной схеме, демонстрирует повышение эффективности оптимизации.
Смотреть на странице издателя
Многослойный трансформатор обмена признаками для многоэкранной оценки положения 6D-объекта при сборе мусора роботами
Опубликовано в: Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) 2025 г.
Момен Халил; Винсент Дитрих; Слободан Илич
Точная оценка положения объекта в формате 6D жизненно важна для роботизированного отбора мусорных баков с предметами без текстуры, отражающими или закрытыми. В то время как многоэкранные методы превосходят подходы с одним представлением, современные методы основаны на слиянии на поздних стадиях, в результате чего отсутствует полная синергия нескольких представлений. В этой статье представлен трансформер обмена функциями (FET), который позволяет объединять функции на ранних стадиях с помощью самовнимания и эпиполярного перекрестного внимания. Стратегия «от грубого до мелкого» дополнительно оптимизирует многослойное агрегирование объектов в разных представлениях. Этот метод, созданный на основе EpisurfeMB, значительно повышает точность и надежность в сложных сценариях выбора корзин, превосходя современные методы многоэкранного просмотра в наборе данных ROBI.
Смотреть на странице издателя
