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Agent的起源 Agent的概念来自于哲学领域，在哲学中，"Agent"（代理人）通常指的是能够主动行动、具有意识或意愿、有能力做出决策和选择的实体。这个概念涵盖了人类、动物和可能的人工实体（比如机器人或计算机程序）。Agent的定义和性质在不同的哲学学派和文化背景下可能有所不同，但通常都涉及到有目的地行动和意识的存在。 自1980年代中期以来，计算机和人工智能领域对Agent的研究显著增加，Wooldridge等人首次将Agent引入到人工智能，并以此为基础来定义人工智能：它是计算机科学的一个子领域，旨在设计和构建表现出智能行为方面的计算机化代理人。在这个人工智能的定义中，比较模糊的词就是“智能行为”，我个人理解智能行为基本上可以等同于哲学领域所提出的主动行动、具有意识或意愿、有能力做决策和选择，区别在于哲学领域的Agent可以是人类、动物，而计算领域则是计算实体。引述的理解：实质上，人工智能Agent并不等同于哲学上的 Agent；相反，它是在人工智能背景下哲学 Agent概念的具体化。在对AI Agent的研究中，将人工智能Agent视为能够使用传感器感知其环境、做出决策，然

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simulink 风电调频，双馈风机调频，VSG虚拟同步机控制，风电场调频，三机九节点，带有虚拟惯性控制，下垂控制。 同步机为火电机组，水轮机，可实现同步机调频，火电调频，水轮机调频等。 风电渗透20%，phasor模型，仿真速度快，只需要20秒

考虑风光火储的微电网优化调度 软件：Matlab+cplex 介绍：考虑风电、光伏、热电机组和储能优化调度，其中负荷考虑冬季或夏季两种场景，并且考虑晴天、多云、雨天、多风和少风场景，对风机考虑相应的故障概率，以火电储能运行费用最低为目标函数进行仿真验证。

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在这项研究中，对Transcorp Power Limited的四个工业燃气轮机（GT）单元（包括两个（GT16和GT19）单元的100 MW GE发动机和两个（GT8和GT12）的25 MW日立发动机）进行了概率能效分析， Ughelli。 使用天然气作为燃料对这四个工业GT发动机单元进行了建模和仿真。 使用原始设备制造商（OEM）提供的DP热力学数据验证了建模GT发动机的设计点（DP）仿真结果。 这是在进行代表工厂运行的非设计点（ODP）模拟之前完成的。 从满负荷运行时的火用分析获得的结果表明，涡轮的火用效率最高，其次是压缩机和燃烧，其效率最低。 对于涡轮机，GT8机组为96.13％，GT12机组为98.02％，GT16机组为96.26％，GT19机组为96.30％。 此外，燃烧室的最高能级破坏效率分别为GT8单元的55.16％，GT12单元的56.58％，GT16的43.90％和GT19的43.30％。 从这四个单元获得的火用分析结果表明，燃烧室（CC）是最显着的火用破坏，具有最低的火用效率和最高的植物成分火用破坏效率。 来自四个单元的能效经济分析结果表明，燃烧室的火用破坏成本为