模型和数据驱动结合的暖通空调需求响应成本分析

为实现楼宇暖通空调与电网友好互动,提出了模型与数据驱动相结合的需求响应成本分析。首先,利用人工神经网络的拟合能力,从物理模型中自动学习并构建动态模型。然后,考虑温度变化对楼宇人员工作效率的影响,建立暖通空调设定温度的优化模型并基于粒子群优化算法进行求解。最后,将用户因偏离最优设定温度而产生的额外成本定义为响应成本,据此提出暖通空调的需求响应成本分析方法。仿真结果表明,通过设定暖通空调的最优温度,可显著降低用户的总成本;响应成本曲线可反映用户的工作效率损失因素,从而帮助用户在需求响应中理性确定投标价格。

考虑分时电价和电池损耗的电动汽车集群V2G响应成本分析

为充分探究电动汽车V2G响应的成本费用,在充分考虑峰谷分时电价和电池损耗的基础上,构建了电动汽车集群V2G响应成本评估模型。首先,在考虑电池储能和输出功率的共同约束下,提出了单体电动汽车精细化V2G响应模型;接着,充分考虑V2G响应对不同放电深度下电池寿命的影响,构建了单体电动汽车V2G电池损耗模型;进而,分析峰谷分时电价对电动汽车充电过程的影响,在单体电动汽车V2G电池损耗模型的基础上,从电动汽车集群运营商的角度,构建了电动汽车集群V2G响应成本评估模型;最后,利用算例验证了所提出的电动汽车集群V2G响应成本评估模型有效性,并分析峰谷分时电价和电池损耗对不同时刻V2G响应成本的影响,为电动汽车集群运营商制定用户补偿机制和参与电力市场提供模型基础。

智能电网中分布式无线通信系统的需求响应误差成本和能量效率分析

针对无线通信的能量效率和需求响应误差成本严重影响系统的运行成本,提出一种基于超密集组网结构的无线通信网络,在提升智能电网需求响应管理效率的同时,减少系统的运行成本。首先采用大规模天线的中心基站,保证智能电网需求响应的通信稳定性,然后通过低精度模数转换/数模转换(analog to digital conversions/digital to analog conversions,ADCs/DACs)提高通信系统的能量效率,同时中心基站采用全双工工作模式,进一步降低通信时延。仿真结果表明,在保障需求响应误差成本的前提下,低精度ADCs/DACs可以有效地提升通信网络的能量效率,以降低通信网络的运行成本。

城市扩张进程中水环境污染成本响应模拟

本文为大家介绍城市扩张进程中水环境污染问题。

集配商运作模式的供应链多阶响应周期模型

包含集配商的供应链运作模式目前被很多大型制造商所采用,通过阐述集配商供应链模式的特点,在分析供应链多阶响应周期和多阶成本的基础上,构建了集配商模式的供应链多阶响应结构模型。通过分析供应链多阶响应周期和多阶响应成本,本文对采用集配商模式能否缩短供应链响应周期建立了判断决策模型。研究结果表明:集配商模式缩短供应链多阶响应周期的前提条件是,必须使增加集配商环节造成的额外成本不能超过由此带来的额外收益。

供应链管理中最佳快速响应能力的确定

快速响应是供应链管理的核心。运用边际分析法对快速响应进行成本收益分析 ,并得出最佳快速响应能力的判别条件。

考虑需求响应的主动配电网孤岛划分

随着电力市场改革的推进和需求响应的推广,越来越多的用户积极主动地参与到电力市场中。然而传统孤岛划分多以供电量最大、网损最小等为目标,忽略了用户的主动参与。为此,文中考虑用户负荷的重要程度、可控性与不可控性以及需求响应情况,提出了考虑需求响应的孤岛划分多目标模型。该模型以供电恢复量、用户用电方式满意度最大以及需求响应成本最低为目标,采用NSGA-Ⅱ算法求解,获得多目标pareto前沿解集。最后,选取三组解进行对比分析,结果表明,该方法可以扩大DG供电范围,增加孤岛内可供电用户数量,最大化分布式电源利用率,同时提高孤岛内用户总体满意度并优化需求响应成本。

网购情境下用户隐私威胁应对悖论研究——基于应对行为理论视角

[目的/意义]网购用户对于隐私安全威胁的忧虑并未引起实际应对行为,解决用户网络隐私威胁应对悖论问题,从而对减少网购风险与提高用户体验具有重要意义。[方法/过程]对用户网络应对行为进行细分研究,基于应对行为理论引入响应效能与响应成本为调节变量,构建了用户隐私顾虑与网络应对行为关系的理论模型,从而提出假设。运用SPSS、AMOS对路径与假设进行分析与检验。[结果/结论]实证结果表明:用户的隐私顾虑通过影响用户的保护行为意向,从而使得用户产生网络应对行为(问题聚焦应对行为与情绪聚焦应对行为),保护行为意向在其中起到中介作用。响应效能在保护行为意向与问题聚焦应对行为之间的关系中存在显著的正向调节效应,响应成本在其中虽不存在显著的直接调节作用,但在低响应效能的情况下,响应成本表现出了显著的负向调节作用。

存在不确定灾害点的交通运输网络应急车辆调度研究

灾害的发生往往具有不确定性,容易造成意想不到的损失,对于未来灾害点的预防是很有必要的。由于各受灾点对应急资源的需求量不同,交通运输网络中的应急车辆调度能否及时对救灾也是至关重要的。对一般的应急车辆调度模型进行改进,结合实际中发生的灾害点及预测未来可能发生的灾害点,建立了以带权重响应时间成本最小和应急物资未满足量最少为目标函数的应急车辆调度模型,并提出了基于遗传算法的模型求解方法,最后通过实例计算分析验证了模型的有效性和实用性。该模型可以在灾害发生前后为应急车辆的调度提供参考。

BiVO_4 semiconductor sensitized solar cells

Semiconductor sensitized solar cells(SSSCs) are promising candidates for the third generation of cost-effective photovoltaic solar cells and it is important to develop a group of robust, environment-friendly and visible-light-responsive semiconductor sensitizers. In this paper, we first synthesized bismuth vanadate(Bi VO4) quantum dots by employing facile successive ionic layer adsorption and reaction(SILAR) deposition technique, which we then used as a sensitizer for solar energy conversion. The preliminary optimised oxide SSSC showed an efficiency of 0.36%, nearly 2 orders of magnitude enhancement compared with bare Ti O2, due to the narrow bandgap absorption of Bi VO4 quantum dots and intimate contact with the oxide substrate. This result not only demonstrates a simple method to prepare Bi VO4 quantum dots based solar cells, but also provides important insights into the low bandgap oxide SSSCs.