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power engineering
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新框架简化了人工智能在电力系统教育中的集成
一个名为工程基础人工智能（EGAI）的新框架已被开发出来，旨在使人工智能在电力和能源系统教育中更易于访问。该框架满足了对可重用材料和实践学习的需求，一项调查显示，92%的受访者在运行AI模型时遇到障碍，94%的人希望有电力专业课程。EGAI框架包含开放的、可执行的模块，通过电力系统应用逐步介绍AI概念，例如负荷曲线拟合、潮流近似以及电池储能控制的优化。这些模块以Jupyter笔记本的形式提供，并已集成到IEEE的在线课程和网络研讨会系…
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新方法使用决策校准预测集优化电力系统
研究人员开发了一种名为决策校准预测集的新方法，用于在不确定性下优化电力系统运行。该方法根据下游决策的可靠性来校准不确定性集，而不是仅仅基于预测覆盖率。通过使用部分输入凸神经网络和受保风险控制启发的参数，该方法有效地控制了不确定性集的体积以满足运行约束。数值实验表明，与标准校准方法相比，该技术能够更准确地满足约束并降低运行成本。