Elektrik sistemlerini desteklemek için bina ve bölgesel ısıtmada güç-ısıya çalışma esnekliğinden yararlanma: Bir inceleme
Yayınlandığı yer: Uygulamalı Enerjide Gelişmeler, Cilt 22, 2026, sayfa 100272
Benjamin Freischlad, Chia-Ling Yang, Agnes Engelter, Christian Vossel, Florian Reissner, Florian Steinke, Stefan Niessen
Bu derleme, ısı pompaları gibi güç-ısıya (P2H) sistemlerinin, bölgesel ve dağıtılmış ısıtmada elektrik şebekesi esnekliği sağlamak için termal depolama ve bina termal ataletinden nasıl yararlandığını incelemektedir. Sistematik bir literatür seçim süreci kullanarak, gerçek dünya vaka çalışmalarının yanı sıra simülasyon araçlarını, kontrol stratejilerini ve pazar çerçevelerini araştırır. Küçük ölçekli ve simüle edilmiş P2H potansiyeli iyi kanıtlanmış olsa da, ölçeklenebilir kontrol stratejileri, büyük ölçekli saha doğrulaması ve sektörler arası planlama konusunda kritik boşluklar devam etmektedir.
Yayıncının sayfasında görüntüle
Çıkarım gecikmesi altında genel robot politikalarının RL ince ayarlanması
Gönderildi: 2026 Robot Öğrenme Konferansı (CoRL)
Brian Zhu5¹, Momen Khalil5¹, E.H. Harrison5², Emanuele Poggi5¹, Philipp Sebastian Schmitt¹, Bernd Kast¹, Philine Meister¹, Pranav Atreya², Qiyang Li², Finn Ferchau¹, Cesar Colmenero¹, Yash Shahapurkar¹, Gokul Naray¹, Melananih Erdo¹ ¹, Oier Mees³², Kai M.Wurm¹, Georg von Wichert¹, Eugen Solowjow¹, Andrew Wagenmaker², Sergey Levine²
(¹ Siemens, ² UC Berkeley, ³ Microsoft, ⁴ ETH Zürih, ⁄Eşit katkı)
Görme-dil-eylem (VLA) modelleri gibi büyük modern robot politikaları, yüksek çıkarım gecikmesinden muzdariptir. Bu gecikme ortam dinamiklerini değiştirir ve Markov varsayımını bozarak standart pekiştirmeli öğrenme (RL) algoritmalarının başarısız olmasına neden olur. Bunu çözmek için yazarlar, yürütme gecikmelerine rağmen etkili RL ince ayarı sağlayan gecikmeye duyarlı bir çerçeve olan ara bilgilerle (ARLI) asenkron RL'yi tanıttılar. ARLI, taahhüt edilen eylemleri ve orta çıkarım gözlemlerini içeren durum artırmalarını kullanarak Markov'a yakın yapıyı geri yükler. ARLI, simüle edilmiş ve gerçek dünyadaki görevlerde, standart yöntemlerin başarısız olduğu, hatta ideal sıfır gecikme performansı eşleştirdiği veya aştığı durumlarda gecikme süresi altında başarılı bir RL sağlar.
Yayıncının sayfasında görüntüle
Geliştirilmiş koruma güvenilirliği ve sistem kararlılığı için inverter kontrollerinin ve hat koruma fonksiyonlarının birlikte optimizasyonu
Yayınlanma tarihi: 2025 IEEE Güç ve Enerji Topluluğu Genel Kurulu (PESGM)
S. Bhela, S. Gumussoy, U. Muenz (Siemens Temel Teknoloji, Princeton, NJ, ABD), D.J. Kelly, M.J. Reno (Sandia Ulusal Laboratuvarları, Albuquerque, NM, ABD)
Modern güç sistemi koruması, gittikçe artan bir şekilde şebeke takip ve şebeke oluşturan (GFM) invertör tabanlı kaynaklar (IBR'ler) ile değiştirilen senkron jeneratör dinamiklerine dayanır. IBR'ler büyük ölçüde farklı hata dinamikleri gösterdiğinden, mevcut koruma şemaları yetersiz hale gelebilir. Bu makale, GFM hata geçiş fonksiyonlarını ve hat korumasını birlikte optimize etmek için Bayes optimizasyonu ve EMT simülasyonunu kullanan ve %100 IBR test ağında gelişmiş koruma güvenilirliği ve kararlılığı gösteren bir çerçeve sunmaktadır.
Yayıncının sayfasında görüntüle
Temas açısından zengin sistemlerin doğrudan optimum kontrolü için pürüzsüz mesafe fonksiyonları
Yayın tarihi: 2025 23. Avrupa Kontrol Konferansı (ECC)
Christian Dietz, Sebastian Albrecht, Armin Nurkanoviç, Moritz Diehl
Öklid SDF gibi standart mesafe fonksiyonları, politoplar gibi pürüzsüz olmayan sert cisimler için ayırt edilemez. Bu makale, parametrik doğrusal bir program olarak modellenen bir politop büyüme mesafesi fonksiyonu için bir yumuşatma yöntemi önermektedir. Yazarlar, optimalite koşullarını bozarak ortaya çıkan pürüzsüz SDF'nin iyi tanımlandığını kanıtlamaktadır. Kesin SDF optimalite koşullarını doğrudan bir optimal kontrol problemine (OCP) yerleştiren önceki yaklaşımların aksine, yumuşatma harici değerlendirmeye izin verir. Bu, OCP boyutunu azaltır ve hesaplama çabasını işlev değerlendirmeleri ve çözücüler arasında daha eşit bir şekilde dağıtır. Düzlemsel bir delik içi sabitleme görevi üzerinde bir CasaDi uygulaması aracılığıyla değerlendirilen yöntem, iyileştirilmiş optimizasyon performansı gösterir.
Yayıncının sayfasında görüntüle
Robot çöp kutusu toplamada çok görünümlü 6D nesne pozu tahmini için çok katmanlı özellik değişim transformatörü
Yayın tarihi: 2025 IEEE Uluslararası Robotik ve Otomasyon Konferansı (ICRA)
Momen Halil; Vincent Dietrich; Slobodan İliç
Doğru 6D nesne pozu tahmini, dokusuz, yansıtıcı veya tıkalı öğeleri içeren robotik çöp kutusu toplama için hayati önem taşır. Çoklu görünüm yöntemleri tek görünümlü yaklaşımlardan daha iyi performans gösterirken, mevcut teknikler, tam çoklu görünüm sinerjisini kaçıran geç aşama füzyonuna dayanır. Bu makale, öz dikkat ve epipolar çapraz dikkat kullanarak erken aşama özellik füzyonunu sağlayan bir Özellik Değişim Transformatörü (FET) tanıtmaktadır. Kabadan ince bir strateji, görünümler arasında çok katmanlı özellik toplamayı daha da optimize eder. EpisurfeMB'nin üzerine inşa edilen yöntem, karmaşık kutu toplama senaryolarında doğruluğu ve sağlamlığı önemli ölçüde artırır ve ROBI veri kümesindeki mevcut son teknoloji çoklu görünüm yöntemlerinden daha iyi performans gösterir.
Yayıncının sayfasında görüntüle
