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摘要 --- 使用物联网技术,这是一种有效而智能的解决方案,可以自动管理分配高效停车位的停车系统。物联网为系统提供无线连接,用户可以跟踪停车区域的可用性。随着大都市中心汽车数量的增长,道路拥堵是一个大问题。本研究的目的是解决这个问题。用户经常浪费时间和精力在某个停车场寻找可用的停车位。用户通过通知接收停车信息。因此,用户等待停车位的时间减少了。关键词 --- 停车场、传感器、节省时间、LED。介绍由于汽车数量的增加,大型商业区(如商场、医院、市中心和住宅区)需要巨大的停车场。多层停车系统是这种系统的常见选择。多层停车场的用户必须寻找可用的停车位,浪费了本可以花在其他地方的时间。到办公室上班或到商场购物的用户必须在停车场开始新的一天,被汽车的响亮喇叭声和脏空气所困扰。这种用户烦恼的重复发生
摘要。目前,越来越多的居民使用汽车出行。道路交通量增加的后果是道路状况恶化、道路安全水平下降、空气污染加剧以及寻找停车位的问题。本文分析了 COVID-19 大流行之前和期间格利维采动态停车信息 (DPI) 覆盖的付费停车区 (PPZ) 停车位使用情况的每日变化。在工作的第一阶段,分析了 COVID-19 大流行之前和期间 DPI 覆盖的 PPZ 停车位中停车位使用情况和轮换指标的每日变化。进行了 Wilcoxon 检验以验证差异是否具有统计显著性。结果表明,COVID-19 大流行导致 PPZ 停车位使用率和轮换指标下降。此外,研究表明,收取停车位停车费会增加空间使用率和轮换指标。因此,可以为更多驾驶员提供停车位。
近年来,可再生能源 (RES) 在电力系统中的渗透率大幅提高。此外,化石燃料汽车逐渐被电动汽车取代。随着供应侧 RES 渗透率的提高和需求侧插电式电动汽车 (PEV) 渗透率的提高,电力系统的间歇性也随之增加。本文提出了一种虚拟存储工厂 (VSP) 的新型结构,以将 PEV 的存储潜力集成到电力系统中。建议的 VSP 由智能充电站、停车场聚合器 (PLA)、本地服务提供商 (LSP) 和全球服务提供商 (GSP) 组成。PLA 根据供应侧的灵活性要求协调 PEV 的充电/放电策略。LSP 旨在缓解电网薄弱线路的拥堵。当电力系统出现电力短缺/过剩时,GSP 为批发电力市场提供上调/下调。在供应方面,电力市场由三个交易大厅组成,包括日前市场、日内市场和平衡市场。 VSP 以长期、中期和短期提前通知的方式将 PEV 的存储潜力分层次整合到三个市场层面。电价数据取自丹麦电力市场。在 IEEE 14 总线系统上检验了所建议的方法。结果表明,所建议的 VSP 在关键时段为电力系统提供了本地和全球能源安全。
### 关于代顿国际机场 代顿国际机场 (DAY) 位于“美国十字路口”——70 号和 75 号州际公路附近,为往返俄亥俄州西南部的旅客提供航空服务。DAY 的使命是通过我们的航空系统将俄亥俄州西南部与世界其他地区连接起来,为俄亥俄州西南部的繁荣做出贡献。机场工作人员提供愉快的旅行体验,使 DAY 成为一种轻松便捷的体验。有关代顿国际机场的更多信息,请访问 www.flydayton.com 或致电营销经理,电话:937-454-8200。
1 这与纳米电子计算研究 (nCORE) 计划的资金有关,该计划是实验室计划的一部分。根据与 SIA 的讨论,我们假设实验室计划总资金的 1.5%(628.13 美元)作为 nCore 部分的资金。 2 这与 nCore 计划的资金有关,该计划还从标准协调和特殊计划基金中获得资金。根据与 SIA 的讨论,我们假设标准协调和特殊计划总资金的 1.5%(79.07 美元)作为 nCore 部分的资金。
摘要。本文从能源角度介绍了图尔库市场广场地下停车场的案例。还介绍了建筑和历史方面。人口稠密的市中心面临着交通拥堵等诸多挑战。令人不快的当地尾气排放和停车位不足降低了市民和游客的生活条件。因此,图尔库主要市场广场的全面翻新于 2018 年秋季开始。与此同时,市政当局不仅要满足基本需求,还要满足国家和全球环境目标。图尔库的新战略目标之一是到 2029 年成为碳中和城市。因此,该项目基于城市地下空间的大规模可再生资源利用。对可能的技术解决方案进行了研究和分析。现代时代的特点是气候变化,需要采取强有力的措施来阻止全球变暖。热、冷和电力应以碳中和的方式生产。这也不排除加热的多层停车场设施。随着停车容量的增加和找到空位的更容易,预计将达到积极的环境效果。所述图尔库地下停车场在许多方面都是首创的:1)芬兰以前从未有在粘土中挖掘和建造地下停车场;2)它可能是欧洲第一个零碳能源停车场;3)它拥有世界上最大的太阳能热能储存设施。
不确定性,对电力系统运营商的一个熟悉的概念已成为电力系统行业的重要主题之一。这种情况主要是由于某些参数(例如价格)的不确定行为引起的。由于预测技术通常无法保证此类参数的固定和准确值,因此不确定性建模变得必不可少。这项工作已应用基于间隔的选择模型,用于在需求响应计划(DRP)严重不确定性中的智能停车场(IPL)(IPL)的最佳性能(IPL)。实际上,DRP用于使IPL通过将负载需求的某些部分从高峰时间间隔转移到p -peak -peak时间间隔来降低其日常运行成本。应该提到的是,间隔方法不能解决单个目标问题,而不是它产生了多目标优化问题,在该问题中,将平均值和偏差成本最小化为双目标模型。为此,使用加权和模糊的方法来解决双向目标。通过上述技术的不确定性研究了一个包含IPL,局部可调节生成(LDG)单元,不可再生和可再生生成系统的样本系统,并研究了所采用技术的效率的结果,以进行比较。根据比较结果,在DRP下,IPL的平均成本降低了4.37%,而代表不确定性影响的偏差成本也降低了10.93%。