智能电网条件下的两阶段电力需求预测模型研究

智能电网因其具有与传统电网不同的特征,复杂化了电力需求的预测过程,传统的电力需求预测方法已不再适用。考虑到智能电网下电网与用户的'友好互动'和实时电价的实施,建立了两阶段的电力需求预测模型。第一阶段是不考虑电价的变化预测典型日负荷需求;第二阶段是在第一阶段的基础上考虑每时刻电价变化所带来的负荷转移,修正第一阶段的预测结果。算例研究表明,该模型能较好地反应出实时电价下用户的需求响应及需求响应所带来的负荷转移。

浓度加和模型与独立作用模型在化学混合物联合毒性预测方面的研究进展

环境中污染物的组分十分复杂,仅仅研究污染物单一组分的毒性不能完全反映环境中污染物所致风险。因此,需要选择相关模型对两种或者多种组分引起的联合毒性进行研究。目前,较为常用的模型主要有相互作用(interaction,IAI)模型、浓度加和(concentration addition,CA)模型、独立作用(independent addition,IA)模型、两阶段预测(two stage prediction,TSP)模型等,其中CA模型和IA模型应用较为广泛。论文综述了CA、IA、TSP模型(由CA和IA模型发展而来)的基本原理、评价标准及其在农药、化学混合物、金属混合物等在联合毒性预测方面的应用,并对该类模型未来的发展进行了展望,为人类生存的环境、药物之间联合应用等的风险评估提供重要的科学依据。