Research on Demand Response Potential of Adjustable Loads in Demand Response Scenarios

To address the issues of limited demand response data,low generalization of demand response potential evaluation,and poor demand response effect,the article proposes a demand response potential feature extraction and prediction model based on data mining and a demand response potential assessment model for adjustable loads in demand response scenarios based on subjective and objective weight analysis.Firstly,based on the demand response process and demand response behavior,obtain demand response characteristics that characterize the process and behavior.Secondly,establish a feature extraction and prediction model based on data mining,including similar day clustering,time series decomposition,redundancy processing,and data prediction.The predicted values of each demand response feature on the response day are obtained.Thirdly,the predicted data of various characteristics on the response day are used as demand response potential evaluation indicators to represent different demand response scenarios and adjustable loads,and a demand response potential evaluation model based on subjective and objective weight allocation is established to calculate the demand response potential of different adjustable loads in different demand response scenarios.Finally,the effectiveness of the method proposed in the article is verified through examples,providing a reference for load aggregators to formulate demand response schemes.

The Impact of Residential and Non-Residential Demand on Location-Allocation Decision-Making: A Case Study of Modelling Suitable Locations for EMS in Leicester and Leicestershire, England UK

The research examines the impact of residential and non-residential demand on facility location planning by comparing results from two location models: travel-to-work (TTW) and Residential model. The TTW model considers short-term changes in the state of the population due to travel-to-work (non-residential demand). By contrast, the Residential model uses a static snap-shot of the population based on official census estimates (residential demand). Comparison of both models was based on a case study of Emergency Medical Services (EMS) location-allocation planning problem in Leicester and Leicestershire, England, UK. Results showed that the using a static residential demand surface to plan EMS locations overestimates actual demand coverage, compared to a non-residential demand surface. Differences in location-allocation results between the models underscore the importance of accounting for temporal changes in the state of the population when planning locations for health service facilities. The findings of the study have implications for siting of EMS, designing, and planning of EMS service catchments and allocation of prospective demand to EMS sites. The study concludes that consideration of temporal changes in the state of the population is important for reliable and efficient location-allocation planning.

考虑随机需求的高铁快递运输计划优化方法

为了充分利用高速铁路非高峰期的列车运输能力,提升高速铁路运营的经济效益,研究载客动车组客货共运模式下的高铁快递运输计划优化问题。首先,考虑高铁快递运输需求的时效性与随机性,以最大化高铁快递运营企业期望总利润为优化目标,同时满足列车运输能力、车站装卸效率、标准箱到发量守恒等约束,构建高速铁路快递运输计划优化的2阶段随机规划模型。在第1阶段,以最大化高铁快运期望总利润为目标,确定各列车的运输能力分配计划;在第2阶段,根据第1阶段获得的列车运输能力分配计划,确定随机需求场景下的高铁快递实际装运方案,使该场景下的运营收益达到最大。其次,基于蒙特卡洛模拟随机生成需求场景,采用反向消减算法(BRA)将2阶段随机规划模型转化为包含有限场景数的确定性整数线性规划模型,从而调用商业求解器GUROBI进行求解。最后,以宁杭高速铁路为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于基于确定性需求得到的运输计划,利用随机规划方法得到的方案更能适应需求的随机性,从而达到更好的盈利效果,同时可以兼顾服务水平与企业收益,适用于实际运营中高铁快递运输计划的设计与优化。

家庭智能电器负荷调度和能量分配优化算法

为了解决家庭用电高额能耗问题和提高用户供用电收益,针对家庭中具有用电差异性的负荷进行能量调度.根据可转移属性,将家庭用电负荷分为2个类别:弹性负荷和非弹性负荷.联合分布式可再生能源和储能设备构建智能电器用电负荷调度优化模型,基于李雅普诺夫优化理论提出时变电价下的家庭用户多电器能量分配算法.所提算法充分考虑了不同智能电器的用电负荷响应及调度优化问题.理论性能分析证明,所提算法能够在不需要系统的先验统计信息的情况下使优化目标渐近最优.对所提算法的用户收益提升能力进行仿真验证,结果表明,相较于未考虑各家用智能电器实际需求和可容忍时延的分配算法,所提算法可将用户收益提高11.2%.

协调公平与效率的“四水四定”研究Ⅱ:应用

宁夏干旱缺水且发展不均衡,以水定需是必然选择。本文针对宁夏水资源条件和经济社会特征,构建协调公平与效率的“四水四定”优化模型,开展全区“四水四定”方案分析。模型以用水总量红线指标为水资源刚性约束,根据区域发展战略确定刚性保障需求,通过水与“四定”协调关系分析得出经济社会发展和用水效率可行变化范围。以2019年为现状、2025年为目标年,采用模型协调优化得出“四定”规模控制目标,以及分行业和区县的用水总量控制指标。结果表明,在全区73.27亿m 3用水总量和41.5亿m 3耗水约束下,满足全面小康的“四定”规模为750万人、5481亿元GDP、84.7万hm 2灌溉面积和791 km 2建成区面积。通过对比分析方案的公平性和效率提升状况,揭示了不同行业、区域的水量流转方向,表明约束设置对结果有显著影响,可为区域经济社会发展和水资源管控决策提供参考。

不确定情景下考虑灾民感知的应急物资调度研究

为解决大规模突发灾害给人民带来的生理与心理痛楚问题,考虑模糊需求情景下灾区道路受损、物资相对短缺、灾区需求紧迫度差异等因素,同时考虑灾民有限理性下物资竞争心理,运用前景理论刻画灾民对物资分配、运抵时间的综合感知,以灾区运输时间感知满意度最大、物资分配感知损失最小、运输成本最小为目标构建应急物资调度多目标优化模型,设计改进灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)求解,引入混沌反向学习、差分进化、非线性收敛等策略实现对GWO算法的改进,并以2008年四川地震案例数据展开分析验证,依据模糊逻辑加权法选择合适的应急调度方案。研究表明,该模型可合理衡量有限理性下灾民综合感知,改进算法能够得出更加公平高效的调度方案,有效解决了灾后模糊需求情景下应急物资调度问题。

重大传染病疫情下基于服务水平的疫苗分配及储备研究

为缓解重大传染病疫情下疫苗的短缺现状,本文结合传染病模型(susceptible-infected-recovered-deceased,SIRD)考虑疫苗需求与疫区医院收治容量的关系,以期望短缺数最小为目标建立疫苗分配模型,推导分析了最佳服务水平和储备量,并给出了不同情形下疫苗的最优分配方案。此外,通过数值模拟,进一步探究了紧急调配成本、资金预算、需求变化、疫区数量以及疫区间相关性等外生变量带来的影响,验证了模型推导结果,为疫苗分配和储备策略提供了科学依据。研究发现:疫苗接种有助于促进病毒感染曲线平坦化和降低疫情峰值,从而减轻医疗系统超负荷运转的现象,降低因感染而死亡的人数;在不考虑储备疫苗的情况下,无论需求的不确定性程度如何,为每个地区提供同等的服务水平有利于最小化疫苗期望短缺量;考虑储备疫苗的情况下,向需求波动幅度较大的疫区提供更高的服务水平可以减少期望短缺,但疫区数量较多时,为每个疫区提供同等服务水平更具公平性,即使会导致疫苗的次优覆盖;是否考虑储备疫苗取决于紧急调配成本、预算的高低以及疫区需求情况等。

计及全生命周期成本的公交光伏充电站储能优化配置方法

“双碳”目标下城市公交车全面推进电动化,公交光伏充电站面临并网点负载压力大、运营成本高的问题。提出公交光伏充电站储能优化配置方法。基于大量的调研数据分析公交充电负荷特性,构建公交光伏充电站典型运行场景;综合考虑充电站运营商利益、公共交通通勤需求以及并网点的容量限制,构建计及全生命周期成本的公交光伏充电站电池储能优化配置双层模型。以北京某在营公交充电站为算例,验证了所提配置方法的有效性,量化评估了光伏发电余量上网、公交车充电策略、电网电价及电池购置价格等因素对充电站配置储能运营经济性的影响。

低出生率背景下省域学前教育资源供需关系与动态调配——基于对中部J省人口预测的分析

低出生率背景下研判省域学前教育资源供需关系的变化,对优化学前教育资源配置、实现学前教育优质均衡发展具有指导意义。本研究选择省域学前教育资源配置中低供给高需求类型的中部J省作为研究对象,运用PADIS-INT软件预测分析了J省2023—2035年低、中、高三种方案下城乡在园幼儿人数的变化,调查了J省学前教育人力资源与物力资源供给现状,进而预测分析了J省学前教育资源在供给动态变化与静态不变情况下的供需关系。结果发现,随着在园幼儿人数减少,学前教育资源需求将明显减少;现有人力资源供给存在结构性短缺,未来会出现城乡配置失衡;物力资源配备已达到高水平,未来会严重过剩。根据研究结果,建议地方政府根据资源供需关系的动态变化做好学前教育长期规划,控增量、调存量、疏余量;从结构与质量入手优化人力资源配置,稳定乡村教师队伍;谨慎增加办园条件投入,采用多种形式提升物力资源使用效益。

机场航班时刻资源管理研究进展

繁忙机场都会面临严重的交通拥堵和航班延误问题。解决该问题的一个有效手段是对机场航班时刻资源进行优化管理。全面介绍了航班时刻资源管理相关的研究进展,系统回顾了机场公布容量设置、机场航班时刻配置的主要方法和手段。从公布容量确定、单机场、机场网络层面和机场群航班时刻配置及航班时刻配置技术复杂性等方面,得出机场航班时刻资源优化配置的关键技术问题。展望了机场航班时刻资源管理的主要方向,并对下一步研究提出建议。

SEIAR模型在应急医疗物资动态分配优化中的应用

针对突发公共卫生事件中应急物资供应不足、分配不合理、配送效率低等问题给疫情防控带来的影响,用引入迁移率的传染病模型SEIAR(susceptible-exposed-infected-asymptomatic-recoverd,SEIAR)预测需求地不同时间段内受灾人数的动态变化,从而间接预测应急医疗物资的需求量;建立以需求地满足率最大化、运输时间最小化及总成本最小化为目标的多目标应急医疗物资动态分配模型。提出一种融合莱维飞行和非线性自适应惯性权重的改进鲸鱼优化算法,以提高算法寻优精度。以某地区新冠疫情发生状况为案例进行验证与仿真。结果表明,所构建的SEIAR模型具有较好的适应性,与传统的遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)相比,所提出的算法收敛速度更快,收敛精度更高。

重大传染病疫情下应急医疗物资需求预测和配置研究

为了科学合理地进行应急医疗物资配置,提高重大传染病疫情防控效率,根据疫情演化不同阶段的特点开展应急医疗物资需求预测和配置研究。首先,根据疫情数据特征,提出传染病模型SEIR(Susceptible Exposed Infectious Recovered)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络相结合的模型(SEIR-LSTM)预测各需求点的应急医疗物资需求量,该方法利用LSTM对时间序列数据良好的学习能力预测感染率,输入SEIR模型提高预测准确率。然后,根据传染病疫情演化关键阶段的特点,考虑物资配送成本、需求紧迫度和分配公平性等因素构建分阶段多目标物资配置模型。最后,以上海新冠肺炎疫情进行实例分析,结果表明,基于SEIR-LSTM的应急物资需求量预测方法准确率较高,根据分阶段配置模型求出的方案能够满足各个阶段物资分配的要求,验证了提出的模型和算法的有效性。

供需匹配视角下我国医疗资源耦合协调关系研究

目的:探讨医疗资源供给和医疗服务利用之间的耦合协调关系,为医疗资源合理配置提供有益参考。方法:以2017-2021年东中西部地区医疗资源供给和利用相关数据为基础,采用熵权法和耦合协调度模型,从供需匹配视角分析医疗资源供需耦合协调关系。结果:2017-2021年医疗资源供需总体耦合协调等级从初级协调升至中级协调,协调类型均为需求滞后型;东部地区2017-2021年医疗资源供需耦合协调度较中部和西部地区最高,协调类型均为供给滞后型;中部地区2017-2021年医疗资源供需耦合协调度较其他两个地区最低。结论:总体医疗资源供给得到明显提升,医疗资源配置耦合协调度稳步上升,但东中西部地区医疗资源配置存在较大差距。应从医疗资源供给端和需求端共同发力,构建医疗服务供需精准对接机制,探索医疗服务供需渐进决策路径。

新发展格局下土地发展权配置的需求逻辑与实现路径

土地发展权配置兼顾政治秩序、经济效率、社会公平、生态效益与文化价值,是在土地开发、利用和保护过程中,平衡公共利益与私人权益的一种政府调控和市场优化的混合型政策工具。土地发展权配置与新发展格局具有价值目标趋同、制度内容耦合、推进手段相似等内在关联特征。在新发展格局下,土地发展权配置呈现多重需求逻辑,包括“权益+机会+规则”的公平逻辑、“空间+结构+规模”的效率逻辑、“经济+政治+社会”的秩序逻辑和“生态+文化”的可持续逻辑。在新时期,为有效运用土地发展权政策工具,助力新发展格局构建,需要优化以权利立法、规划导向为核心的顶层设计,细化土地发展权配置原则、转移范围和二维尺度的操作细则,强化收益分配、财政金融、技术支撑、监管奖惩等配套机制,以全面激发城乡区域经济循环发展动力,推进国家土地治理体系和治理能力现代化建设。

考虑用户充电行为和光伏不确定性的光储充电站储能容量优化配置

“双碳”背景下,PSCS(光储充电站)逐渐成为EV(电动汽车)充电站的主流形式。为解决PSCS光伏发电和用户充电行为的不确定性问题,同时保障PSCS的盈利,提出一种考虑EV用户行为和光伏不确定性的PSCS储能容量优化配置方法。首先,采用改进K-means算法对光伏出力数据进行聚类,构建典型光伏出力场景及其概率分布规律。其次,分析EV的充电行为特性,计及环境温度变化对EV耗电量的影响,建立EV充电负荷模型。最后,考虑需求响应,建立以购电成本、碳排放成本、售电收益等为目标函数的经济运行模型。算例分析结果表明,在进行PSCS储能容量配置时考虑光伏出力不确定性和需求响应,能够减少碳排放量并保证PSCS的经济效益。

医疗保健生态学模型在卫生服务研究中的应用现状及启示:一项概况性评价

背景近十年来,随着医疗保健生态学模型(ecology of medical care model)应用价值的突显,该模型得到了学者们的高度关注。医疗保健生态学理论模型构建的差异与变化在一定程度上可以反映医疗模式的转变,为了解我国人群健康需求和卫生服务利用情况提供证据基础。目的对运用医疗保健生态学模型的研究进行整合和对比,以描述使用医疗保健生态学模型建立的研究现状、对比研究方法和主要发现。方法于2022年6月,在PubMed、Ovid Medline、Web of Science、EmBase、中国生物医学文献服务系统、中国知网、万方数据知识服务平台中根据关键词、不限制语种开展检索,检索时限为1961-2022年。在Joanna Briggs Institute(JBI)概况性评价方法学手册的指导下,对文献进行筛选、信息提取,并开展描述性分析。结果共纳入符合要求的文献28篇,其中22篇(78.6%)发表于2010年以后。多数研究运用医疗保健生态学模型重点关注人群的健康需求、医疗资源利用模式,聚焦就医行为模式、疾病转诊等问题。在研究人群方面,多数研究覆盖全年龄段人群(11篇,39.3%),针对特定人群开展的研究有7篇(25.0%)。有4项研究在中国开展,均针对城市地区。相较于发达国家(地区),发展中国家(地区)研究中较少关注患者自我寻求帮助(非处方药、按摩等)情况,已有的医疗保健生态学模型反映出发展中国家(地区)具有较低的患者自报有健康问题(症状)比例,但具有更高的医院门诊就诊和急诊就诊比例。结论医疗保健生态学模型及其研究方法在过去20年间不断演进,仍然是帮助研究者和政策制定者了解医疗保健需求和医疗资源供需关系的重要工具。目前,中国对医疗保健生态学框架的应用程度不高,未来可更多地运用该模型反映卫生服务不平等和健康需求未被满足情况,并可开展群医学等领域的研究,为提高我国人群健康资源合理分配提供证据基础。

基于按需比例分配机制的风光火氢多时间尺度协同规划

随着高比例新能源新型电力系统的灵活性需求增加,制定灵活性资源市场运营机制实时平衡大规模新能源出力波动性和不确定性十分重要。为此,文中提出一种基于按需比例分配机制的风光火氢协同规划方法。首先,制定风/光场站和氢储能系统的三阶段协调运行策略,根据按需比例分配机制进行风/光场站间功率交易,协调风电场和光伏电站的收益和支出,由火电和氢储能系统提供运行灵活性,采用固定利润比例模型保证氢储能系统的收益稳定性;然后,综合考虑投资决策和运行模拟,将功率交易成本和灵活性资源调节成本纳入优化目标,建立以风光为主体电源,以火电和氢储能为辅助电源的多时间尺度协调规划模型;最后,以中国东北某省级电网为算例进行分析。结果表明,采用文中所提方法进行电源规划可以兼顾经济性和环保性,降低灵活性资源需求和投资成本,提高风/光场站的功率利用率。

基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配

为解决共享车位管理中的车位分配与定价问题,考虑了价格变化对于用户不同停车时长选择的影响,分析在不同停车收费标准下用户停车时长选择的概率,并采用多项式拟合得到精细化的共享停车需求价格弹性函数。进而,为实现停车场价格的动态调整与车位分配,以平台收益最大与用户步行距离最小为目标,构建基于弹性需求和动态定价的泊位分配非线性混合整数规划模型,并设计了遗传算法。最后,设计了包含3个停车场共1000个泊位、共享平台运营时长为3 h的算例,对模型及算法加以验证,通过对比分析,基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配方案相比于静态定价,实现平台收益增加19%且满足了大部分停车需求,说明动态定价下共享泊位分配模型及算法的有效性,为共享平台的车位管理提供了新思路。

适应客流波动的高铁运力动态调整策略与实践

高速铁路网的拓展和动车组运载工具数量的增加,使我国高铁客流呈现愈加复杂的变化规律。为了灵活、快速、精准地响应不同时期动态变化的客流需求,基于现阶段运力配置模式,首先揭示平峰时期以及包含季节性假期和国家法定节假日的高峰时期客流波动规律;其次剖析客运生产环节中涉及运力调整的原则、流程、资源和措施;最后根据不同时期、不同场景的客流波动规律,针对性地提出可适应平峰时期客流需求的“三批次”运力动态调整策略与高峰时期的“梯次投放”运力动态调整策略。该高铁运力动态调整策略,可满足市场化背景下客流需求的波动性与复杂性,为进一步完善复合场景下铁路运力精准配置策略提供参考。

考虑源荷碳责任分摊的新型电力系统多级灵活性资源规划

为满足新型电力系统的灵活性需求与低碳化目标,提出一种计及源荷双侧碳排放责任的多级灵活性资源规划方法。上层模型投资决策风电、光伏、灵活性资源的配置容量和煤电超低排放改造比例;下层优化运行模型基于典型日灵活性需求多级分解结果,调用资源灵活性供给能力,实现系统多级灵活性供需平衡,并基于碳排放流理论提出源荷碳责任因子,将碳排放责任分摊至包含新能源在内的源荷双侧。最后,对改进的IEEE RTS-24节点系统进行算例分析,结果表明所提规划模型可以引导传统燃煤型电网主动向新能源主导型电网转变,并实现系统多级灵活性供需平衡与源荷双侧碳责任的合理分摊。