计及需求侧的风-光-氢多能互补微电网优化配置

针对多能互补微电网经济成本最优问题,提出一种计及需求侧响应的风-光-氢多能互补微电网优化配置方法.首先,在相关功率约束和控制原则下制定运行控制策略;接着,为最大化直接消纳风光发电,引入激励型需求侧响应,利用混合整数规划优化负荷曲线;进而,建立考虑需求侧响应的优化配置模型,基于等年值成本最小的优化目标,综合考虑系统的必要...     

基于工业互联网技术的牵引供电系统智能运维平台研究

工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物,是工业数字化、网络化、智能化的重要载体,正在成为新一轮工业革命的战略制高点。为实现牵引供电系统运维从自动化、信息化向数字化、智能化转型,本文在对牵引供电系统智能运维系统平台建设现状分析的基础上,应用工业互联网技术理念为牵引供电系统智能运维赋能,提出一种基于工业互联网技术的牵引供电系统智能运维平台,阐述了该平台的系统架构及功能,为后续牵引供电智能运维平台的建设提供技术支撑。     

城市轨道交通初期运营客流预测技术研究

城市轨道交通新开通线路初期运营客流预测是开展初期运营安全评估和运营组织筹备的基础性工作。分析初期运营客流预测在预测期、研究对象、基础数据和预测模型方面的特点,总结该类预测工作开展的技术难点。在此基础上提出一套适用于初期运营客流预测的技术路线,阐述其中基础资料收集、交通调查、交通运行特征分析、出行需求预测、评估分析及敏感性分析的研究要点,并概括总结客流预测指标、对既有线的影响评估、需要重点关注的车站等研究内容。研究结果表明,初期运营客流预测重点在于准确把握城市及交通发展现状,而解读城市及交通发展现状资料并掌握其运行现状特点,研判其短期发展趋势是初期运营客流预测的基础性工作;针对宏观交通需求分析模型对微观客流指标预测的精度不足问题,可在城市宏观交通需求预测的基础上,通过开展各类交通调查建立城轨系统出行需求分析专题模型。本研究成果以期为初期运营客流预测的技术方法、研究内容等提供借鉴。     

国有商业银行公司治理结构的有效性分析

国有商业银行的绩效取决于它是否建立了有效的公司治理结构。本文从有效公司治理机制的标准出发对国有商业银行的公司治理结构的有效性进行了分析,并从我国当前的经济、社会背景出发对国有商业银行公司治理结构失效的原因进行了分析,指出国有商业银行公司治理结构效率低下的根源在于产权主体缺位、市场竞争缺乏、法律制度的保护措施不力这几个方面的因素。     

新能源汽车支持政策与消费者需求潜力研究

采用中国2016—2019年新能源乘用车车型月度销量数据,运用嵌套Logit需求估计模型测算财政补贴、充电桩数量在效用函数模型中的参数,研究财政补贴和新增充电设施2类支持政策对新能源汽车消费者需求的影响,比较实际值与模拟值,判断新能源汽车消费者需求潜力。研究表明：价格-补贴系数显著为负,充电桩数量系数显著为正,表明财政补贴和新增充电桩数量均提高了消费者效用,增加了新能源汽车市场需求;消费者需求潜力测算显示大部分新能源汽车品牌属于需求不足型,消费者需求潜力仍有开发空间,有必要继续实施支持政策。     

品质比评比更重要

“天时人事日相催,冬至阳生春又来。”红红火火的欢乐中国年在热闹的鞭炮声中告一段落。新的一年就此拉开帷幕,新的征程又开始了。在春暖花开的日子里,我们再次迎来消费者权益日——“3·15”     

中美城市交通模型现况评估

交通需求模型预测未来一个区域内对交通系统的需求.这些模型是辅助交通官员与专家对重大交通项目投资和政策策略作出理性决定的重要工具.根据本刊2008年第1期对中国具有代表性的几个城市交通模型系统的示例介绍,对中国目前的交通模型研发、数据及应用进行总结,并比较了中美交通模型的差异.通过对现阶段中国交通模型建设和使用的深入了解,并结合已有研究和实际工作经验,对中关交通模型及其相关的工作进行系统性和前瞻性的讨论.     

对遇局面中避让行动有效性的评价

根据《1972年国际海上避碰规则》第8条的规定,通过对对遇局面形成判断的详细分析,讨论该局面避让行动的要求,并对避让行动的有效性进行评价。     

第三方汽车逆向物流模式浅析

由于汽车产业因其巨大经济拉动性,已经成为我国国民经济增长的重要一极。随着汽车消费市场的不断成熟、竞争的日趋激烈、消费者需求的个性化以及社会环保意识的提高,逆向物流的经济价值日益凸显。良好的汽车逆向物流可以使自然和社会资源得到有效、充分的利用,保护生态环境,有利于国民经济的可持续发展。对于汽车产业链中的各个企业而言,良好的逆向物流有利于产品数据信息的积累,为经营预测和决策提供数据支持,同时也是提高顾客忠诚度的重要手段。因此,加强对汽车逆向物流的研究,对于国民经济持续、稳定、健康的发展,对于企业获得并强化竞争…     

基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测

城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模...