摘要:不同能源系统通常独立规划和运行,导致能源利用率低、自愈能力弱、系统可靠性低。为此,针对大规模综合能源系统,提出一种基于自适应聚类的分层布局优化方法,综合考虑能量平衡、输电损耗和建设成本。首先,提出一种基于能量平衡和负荷矩的自适应聚类划分方法,确定能源枢纽的最优位置,并将各分布式电源和负荷自适应地分配到不同的能源枢纽上,形成多个区域综合能源系统。然后,建立所提出的分层布局优化模型,分别寻找区域综合能源系统和多区域综合能源系统的修正最小生成树,构建经济可靠的互联网络。最后,通过仿真验证了优化模型和策略的有效性。
博物馆展览空间布局的持续改进,使参观者在与展品互动时,能够保持较高的参与度,获得参观收益。博物馆展览空间的布置工作是一项复杂、成本高、耗时费力的手工工作。建立定制化的展览空间布局推荐方案,为博物馆工作人员提供展厅配置框架,提高展览布局效率,是十分必要和必要的。根据博物馆互动体验模型,我们提出从参观者行为、展品角色、空间布局三个维度,有助于寻找展览布局的情感化、体现化程序和物理原理。另一方面,人工智能的机器学习技术已广泛应用于许多专业领域(如诊断、监测、预测、分类、解释、调度)。根据展览布局的属性和机器学习方法的特点,我们认为机器学习是一种非常有潜力且强大的方法,可以根据先前的布局知识建立定制的展览布局推荐方案,值得在未来的研究中开发和实施。
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