本研究涉及多能源系统 (MES) 建模和经济模型预测控制 (EMPC) 的高级控制。由于有多种能源载体,MES 可提供能源灵活性、效率和适应性。MES 被视为整合可再生能源的杠杆。本文开发了一种称为多产消者节点 (MPN) 的 MES 新型公式技术。MPN 使 MES 建模成为可能,考虑到 MES 动态、多种能源载体、转换器、并网和离网。此外,这种 MES 建模方法与 EMPC 等预测控制策略兼容。事实上,EMPC 能够考虑负载、天气、可再生能源和能源电网成本预测,以最大限度地降低经济成本。实施了一个真实案例研究来检查 MPN 功能,它由两种能源载体的可再生发电机、负载、存储组成。为了代表冬季和夏季的实际情况,我们开发了两种真实场景。通过 MPN 和 EMPC 高级控制建模,仿真结果表明,节点得到了最佳控制,设备动态在分钟尺度上得到考虑,并且在执行经济成本最小化的同时考虑了从一个载体到另一个载体的能量转换。所得结果表明,与基于规则的控制的基准相比,提出的 MPN 建模和优化方法在冬季情况下将经济成本降低了 8.21%,在夏季情况下将经济成本降低了 84.24%。
描述:禁止在危害其健康,安全或福祉的条件下故意离开或限制在车辆中的宠物动物。允许执法人员,动物控制人员和消防员进入无人值守的车辆,以保护宠物动物的健康,安全或福祉,该宠物动物因被留在无人看管的车辆中而受到威胁。允许私人公民在某些情况下营救一只被留在无人看管的车辆中的宠物动物。
描述:将资金拨款到夏威夷技术开发公司,以协助小型企业进行技术支持。需要向立法机关报告。
描述:为企业区域计划的目的修改“合格的商业活动”的定义,包括在企业区中生产和销售的有形个人财产的零售,这些财产将在企业区使用或出售,而这些企业销售和不由购买者而不是转售,而不是用于企业范围内的企业中的企业和医疗保健服务的服务,而不是转售的零售。
根据亚利桑那州修订的法规§6-609(d),亚利桑那州金融机构部介绍了本报告的报告年度百分比率或消费者贷方许可人报告的年度百分比范围:以下类型的贷款类型:贷款类型1:五百美元的不保证的消费者借贷,应支付的二十二个月份的安装。2型贷款2:由汽车保证的2500美元的消费者贷款,应在36份同等每月分期付款中支付。贷款3型:一笔九千美元的消费者贷款,由不动产全额获得,应以一百二十份同等的每月分期付款。(无积分)贷款类型4:一个约定信用额度为三千美元的消费者循环贷款帐户。贷款类型5:一致的信用额度为一千美元的房屋净资产循环贷款帐户。n/a:被许可人不提供此类贷款。积分:与房屋净资产循环贷款帐户有关的预付融资费用。所有费用均表示为《联邦消费者信贷保护法》中定义的年度百分比(APR)。(U.S.C. 15第1606节)。
个人面临就业,收入和费用冲击的巨大风险,这些风险因不完整的金融市场而加剧。减轻这些风险的一种方法是通过无抵押的消费者贷款,但是获得这些贷款的机会不平等,利率差异很大。本文使用巴西的信用注册表(SCR)和雇主 - 雇员数据(RAIS)研究从2013年到2019年的利率差异。数据包括超过一百万个人以及有关贷款金额,期限,风险水平和利率的详细信息。关键发现表明利率上有明显的差异。个人贷款平均为146%A.A.,而工资贷款为28%,个人贷款利率表现出更大的分散。重要的是,即使在考虑风险概况之后,低收入借款人也会面临更高的利率。借款人的最低工资的1-2倍比最低工资的20倍的借款人高28-44个百分点。较小的贷款,非正式就业和性别也有助于更高的利率,而金融素养则适度降低借贷成本。工资贷款虽然更实惠,但许多人(包括非正式工人)仍然无法访问。相似的不等式模式在这个细分市场中持续存在,尽管幅度较小。为了应对这些挑战,该研究探讨了财务改造的潜力,以减少信贷市场的不平等现象。核心重点是旨在增加银行业竞争的改革如何使消费者受益于年轻和低收入个人。2013年的贷款可移植性改革被强调为一项促进福利的亲竞争政策的一个例子。该研究介绍了信用市场的校准生命周期模型,以阐明降低利率差异的潜在影响。的发现表明,消除或最小化这些差异可能会导致重要的福利提升,尤其是对于贫困和非正式工人而言。例如,消除这些差异(不切实际的情况)可能会增加福利,相当于每年消费的2.6%,而最贫穷的分数则更大。本文还评估了扩大获得工资贷款的潜在好处,该贷款更便宜,但很大程度上仅限于公共部门的工人和退休人员。尽管这种扩张具有积极影响,但其影响受到面临最高财务脆弱性的非正式工人的限制。因此,本文强调了金融改革在减少消费不平等和改善巴西的福利方面的潜在影响。洞察力为寻求解决信贷市场财务限制的政策制定者提供了挑战。政策制定者必须优先考虑提高银行业竞争,扩大低收入和非正式工人的负担得起的信贷的竞争,并投资金融教育以增强消费者权能的竞争。
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人工智能(AI)的快速采用和不断发展的性质在塑造音乐流媒体行业中发挥了重要作用。AI已成为改变数字音乐流媒体行业的关键参与者,尤其是在增强用户体验和推动订阅增长方面。通过AI自动化,平台可以个性化音乐建议,优化订阅产品并改善客户支持服务。本文回顾了AI在数字音乐流平台上推动消费者订阅行为(DMSP)中的作用,重点是推荐算法,动态定价模型,营销自动化以及AI在音乐行业中的未来。还讨论了与隐私,道德和算法偏见有关的潜在挑战,展示了AI如何彻底改变音乐流媒体行业。