随着可再生能源和电动汽车的整合，实时的电力市场最近受到了极大的关注。到目前为止，大多数文献通过迭代方法解决了实时电力市场环境中的最佳功率流（OPF）问题。但是，由于迭代方法的高计算复杂性，实时解决OPF问题是具有挑战性的 ...

汇总曲线是经济学和金融中的常见结构，最突出的例子是供求曲线。在这项研究中，我们利用了所有聚合曲线具有内在层次结构的事实，因此可以使用层次结构方法来提高预测准确性。我们提供了一个深入的理论，讲述了如何构造或解构聚合曲线，并得出结论，这些方法在弱假设下是等效的 ...

大型语言模型（LLMS）在广泛的NLP任务中表现出了令人印象深刻的功能，但是它们在根本上仍然无状态，受到阻碍长期推理的有限上下文窗口的限制。最近解决此限制的最新努力通常会通过外部记忆库来增加LLM，但是大多数现有的管道都是静态和启发式驱动的，缺乏确定要存储，更新或检索的内容的任何学识机制。我们提出了Memory-R1，这是一种增强学习（RL）框架，它使LLMS具有通过两种专用代理来积极管理和利用外 ...

学习强大而可推广的世界模型对于在现实环境中实现有效且可扩展的机器人控制至关重要。在这项工作中，我们介绍了一个新型框架，用于学习世界模型，该模型准确捕获复杂的，部分可观察到的随机动力学。该提出的方法采用双重回旋的机制和自我监督的训练，以实现可靠的长途预测，而无需依赖域特异性的归纳偏见，从而确保了各种机器人任务的适应性 ...

电价的准确预测对于电力系统的管理和智能应用的开发至关重要。俄罗斯入侵乌克兰后，欧洲电价大幅上涨并变得高度波动 ...

澳大利亚国家电力市场（NEM）的南澳大利亚州地区显示了现代电力市场中观察到的一些最高水平。本文概述了在这些极端条件下的概率预测的方法，包括尖峰过滤和几个后处理步骤。我们建议将分位数回归作为概率预测的集合工具，与所有组成模型相比，我们的组合预测可实现较高的结果 ...

电力市场交易需要有关电价实现情况以及预测的不确定性的准确信息。我们使用完全数据驱动的深度生成模型（称为标准化流量）提出了一种日前电价的概率预测方法。我们的建模方法根据剩余负荷预测等条件特征生成日前电价的全天情景 ...

在本文中，我们提出了一种新方法，以预测电价。它基于来自不同模型与预期回归的平均预测。我们表明，从期望值角度得出预测分布，在某些情况下可能是对常用分位数有利的 ...