摘要:智能家居中电力和信息的双向通信有利于对具有充电和放电能力的设备(如电动汽车和电力存储系统)进行优化管理。这些设备的调度可以考虑家用可再生能源装置、家庭能源消耗、电网电价和其他预定参数,以提高其效率以及智能家居的技术和经济指标。本文研究了一种基于决策向量和层次分析法的新型框架,以找到这些设备的最佳运行时间表,从而实现智能家居的日前性能。电动汽车和电力存储系统的初始数据是随机建模的。这项工作的目的是通过电动汽车和电力存储系统的优化运行来最大限度地降低智能家居的电力成本和峰值需求。首先,根据市场价格、家用光伏板的发电功率和智能家居的电力需求,引入这些设备充电和放电的不同决策向量。其次,利用层次分析法实现各类决策准则的优先级别,并计算最终决策向量。最后,考虑电动汽车与储能设备的运行约束以及充放电优先级约束,基于最终决策向量选择电动汽车与储能系统的运行计划。将所提方法应用于考虑不同决策准则优先级别的样本智能家居。数值结果表明,虽然电力需求排序较高的决策准则组合对智能家居的技术经济指标改善效果最好,分别约为12%和26%,但所提方法在所有场景下均具有合适的性能,可用于选择电动汽车与储能系统的最优运行计划。
绩效目标 80% 的人到达工作或上学地点的通勤时间不超过 30 分钟。 公共交通占出行方式的 10%,平均 35 分钟乘坐公共交通前往工作或上学地点。 70% 或更多的新住宅建筑许可位于我们的城市区域或增长节点内。 每年 2% 的就业增长率。 10% 或更多的新住宅建筑许可是公寓和联排别墅。 根据住房负担能力指数 (HAM) 首次购房者指标,住房负担能力提高 15%。 前五年内市中心居民每年增加 2%,之后每年增加 5%。
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1 简介 激光诱导击穿光谱 (LIBS) 可确定目标样品中存在的原子元素。使用激光脉冲蒸发目标的小样本(通常小于一微克)以产生电离原子和自由电子的等离子体。当该等离子体冷却并且自由电子与离子重新结合时,会发射出各种谱线。这些线的波长和强度可识别原始目标中的原子元素。此外,还可以推断出目标中存在的这些元素的百分比。通过计算机分析发射的谱线,可以在几分之一秒内完成测量。几乎不需要或不需要样品制备。目标可以是任何吸收所选激光波长的材料:固体、液体或气体。LIBS 被认为源于 Brech 和 Cross 的论文。1 LIBS 发展到目前的状态现在已经有据可查。2 – 4 这种简单、快速且用途广泛的技术广泛应用于实验室和现场测量。后者受到激光和光谱仪技术的进步的推动,这些进步带来了紧凑型便携式 LIBS 系统的出现。5 – 7 LIBS 的应用现在涵盖了物理和生命科学的许多领域,8 – 12 从深海测量 13、14 到火星。15 这项技术的特点是微破坏性(许多应用认为它是非破坏性的),其应用甚至延伸到珍贵艺术品,用于鉴定古代绘画作品和珍宝中的颜料,例如检查古钱币以确定其年代和真实性。16 – 19