Цифровой двойникОпубликованы итоги форсайт-сессии «Будущее безопасности киберфизических систем в России. Перспективы и векторы развития»spbIT · 2 чМоделированиеStochastic Model Predictive Control under AC Power-Flow Constraints Using Generative LearningarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераРынок и продуктыPalantir меняет метрику: вместо количества клиентов — совокупная стоимость контрактовTechora.ru · 10 чМоделированиеАтаки на агентные системы и защита данныхХабр · 16 чЦифровой двойникEmbedding Model-form Uncertainty in Probabilistic Calibration of Digital Twins for BridgesarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 16 чМоделированиеAgentHomeID - Agent-based modelling of building stock transformation: A multi-scale framework for policy assessment and infrastructure planningarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникFrom State Synchronization to Cognitive Self-Evolution: An Operational Architecture for Cognitive Digital TwinsarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераПрогнозированиеTD-STGT: A Spatio-Temporal Graph Transformer for Mobile Traffic Demand ForecastingarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеUser-specified Kelvin-hour budgets within model predictive control for energy-efficient buildings: Simulation and field demonstrationarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеKoopman-Based Model Predictive Control for Simultaneous State of Charge and Temperature Balancing of Lithium-Ion CellsarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеModel Predictive Control for Dynamic Hydraulic Balancing in Building Radiator Heating Systems: Modeling, Design, and Experimental ValidationarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеAsynchronous Model Predictive Control Under Model Mismatch: Stability and Performance GuaranteesarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчера

Все новости

Связаться с нами

Stochastic Model Predictive Control under AC Power-Flow Constraints Using Generative Learning

США и Запад · вчера

arXiv:2609.07433v1 Announce Type: new Abstract: This paper proposes an end-to-end generative framework for efficiently solving multi-period and multi-scenario stochastic model predictive control (SMPC) problems under nonlinear AC power-flow constraints.

Заголовок оригинала: Stochastic Model Predictive Control under AC Power-Flow Constraints Using Generative Learning

Читать первоисточник: arXiv — Systems and Control (eess.SY)

Перевод и краткое изложение — машинные, по материалам источника. Полный текст статьи не републикуется; права на него принадлежат источнику.