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World File Search System双层模型
绿色货运运输定价策略的双层模型考虑企业利润和碳排放
摘要：由于Covid-19的影响，企业需要有效的定价策略来提高利润和生存能力。为了填补不同货运模式之间市场竞争的文献研究差距，并通过优化转换价格来调整货运运输结构，我们提出了一个多目标双级编程定价模型，以考虑市场竞争和中国货运系统的碳发电。首先，上层规划中的目标功能用于改善物流企业的利用，并减少货运系统的总碳排放。然后，设计了货运运输模式的广义成本功能，以量化不同运输模式之间的市场竞争，并建立了用户平衡分配模型，以获得低级规划中的货物流量分配的结果。为了解决模型，设计了灵敏度分析算法，并使用物流网络示例来验证模型的有效性。实验结果表明，合理的货运价格调整可以有效地增加企业利用，并减少货运系统的总碳排放。在本文中，我们为货运定价研究提供了一种新方法，考虑了多种运输模式的市场竞争，并为通过货运价格优化提供了一个新的想法，以调整运输结构，这将在促进绿色货运的发展中发挥积极作用。
拥有电动汽车车队的能源社区的优化管理
摘要：本文研究了管理一个拥有一批电动汽车供出租的能源社区的问题。在前一天，社区会提交电动汽车的服务请求。然后，必须找到最佳的请求到车辆分配，以及最佳的车辆电池充电计划。提出了一个合适的模型，并将其纳入现有的能源社区架构中。整个社区管理问题被表述为一个双层模型，具有两个嵌套的优化问题。最佳请求到车辆分配需要解决一个混合整数线性规划。为了降低计算复杂度，提出了一种启发式的分配问题解决方案。数值结果表明，参与社区可以显着降低电动汽车充电成本。采用启发式分配解决方案可以大大减少解决双层模型所需的计算时间。同时，引入的次优水平似乎可以忽略不计，在大多数考虑的情况下都小于 1%。
火电-水电-风电-太阳能混合系统日前调度的多阶段稳健优化
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中，具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性，包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题，采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。
基于超限电量外送风险的风电场群共享储能容量配置
风电场储能可以平抑风电出力波动，共享储能可以降低储能设备建设成本，激发风电场投资储能的积极性。风电基地由多个风电场群组成，现有的研究方法并未考虑如何在风电基地内风电场群间分配共享储能。本文提出一种面向风电场群的储能容量分配方法。首先建立共享储能分配双层模型，上层模型以风电基地超限功率外送风险最小为目标，优化各风电场群共享储能分配；下层模型根据储能容量分配计算各风电场群的超限功率外送，并将超限功率值传递至上层模型。双层模型可转化为可顺序求解的两阶段模型；采用比利时风电基地进行数值模拟，验证所提模型的有效性。最后，分析了信心水平、总储能容量、风险偏好因子的敏感性。
电源系统中电能存储单元最佳能源管理的双层框架
摘要本研究提出了一个双层框架，通过最大程度地降低系统的运行成本来满足日常需求并最大程度地利用存储单位的所有者的利益，从而获得了电源系统中电能存储（EES）单位的最佳能源管理。两个代理被认为由电力系统运营商和EES单位的所有者组成。前者试图在提供系统负载时确定系统的最低操作成本，而后者则寻求提供最大的利润。电力系统操作员可以选择由热电器工厂或存储单元提供能源。所提出的双层模型为外部级别的EES所有者和内部电源系统运算符提供了最佳的操作策略。换句话说，电力系统运营商的决策在引入的BI级框架中明确考虑EES所有者的最佳费用/放电计划。引入的BI级方法应用于IEEE RTS 24-BUS网络，以评估模型的性能。
考虑需求响应的电力-氢能储能混合系统优化规划
摘要：近年来随着可再生能源发电技术的不断发展,分布式电源(DG)的使用比例过大导致配电网稳定性下降,同时传统配电网运行模式无法保持源荷平衡,而有源配电网(ADN)的运行模式可以有效减缓DG比例过高导致的运行稳定性下降。因此,本文提出了一种考虑需求响应(DR)的ADN电氢混合储能系统(ESS)规划双层模型。上层以负荷波动最小、用户购电成本满意度最大、用户舒适度最高为目标;基于电价弹性矩阵模型,得到下层ESS规划的最优电价制定策略;在下层,以ESS全寿命周期成本(LCC)、ADN电压波动、负荷波动最小为目标,得到最优ESS规划方案。最后采用MOPSO算法对模型进行测试，并通过扩展的IEEE-33节点测试系统验证了所提方法的正确性，仿真结果表明电压波动降低了62.13%，负荷波动降低了37.06%。
fniRS 对脑部进行无创监测的可靠性......
这项研究的目的是严格评估功能性近红外光谱 (fNIRS) 是否可以有效地用作无创记录绵羊大脑功能和情绪的工具。我们考虑了一种实验设计，包括仪器方面的进步（定制的无线多距离 fNIRS 系统）、更精确的物理建模（光子扩散的双层模型和 3D 蒙特卡罗模拟）、神经解剖学工具的支持（通过同一动物的 MRI 和 DTI 数据定位 fNIRS 探头）和严格的协议（运动任务、惊吓测试）用于测试自由移动的绵羊的行为反应。在运动任务和惊吓测试中，几乎没有在大脑外区域发现血流动力学反应。在运动任务中，正如预期的那样，我们发现绵羊行走时大脑区域出现了典型的血流动力学反应。在惊吓测试中，测得的大脑区域血流动力学反应主要来自运动。总的来说，这些结果表明，通过当前的设置和探头定位，我们主要测量羊脑的运动区域，而不是探测与情绪处理相关的太深的皮质区域。
可再生能源平衡组的协调计划
在邮政奖励时代，可再生能源（RES）需要成为负责任的市场标准群。由于它们的可控性是有限的，而且在经济上可行，因此很可能会加入现有的平衡小组，或组成一个新的，能够由市场信号驱动的灵活操作。与此相一致，本文提出了一个新的市场平衡群体的新颖概念，协调了风力发电厂的参与和由单个演员（聚合者）提出的灵活来源。该模型被用作随机混合整数线性编程（MILP）双层模型，其中高级模型是新市场平衡群体的利润最大化，而下层问题模型最终用户电力成本最小化。两个实体合作，以减少与市场时间表的偏差，在零成本下它们的相互交换发生。考虑到Res发电和市场价格的不确定性，比较了个人和协调的市场参与。结果显示了这两种情况；当协调的参与为风力发电厂和最终消费者带来经济利益时，但在这些场景下，最终消费者不会考虑通过聚合器在市场上提供其灵活性，因为他们最好不要更改其供应商或关税系统。后一种案例意味着市场激励措施和产品不足，无法将灵活的最终用户陷入积极和价格响应式系统的参与中。
ASIC1a 是神经元激活所必需的，通过低
摘要 越来越多的证据表明，经颅低强度超声可能成为一种治疗脑部疾病的非侵入性神经调节工具。然而，其潜在机制仍然难以捉摸，而且大多数动物模型研究都采用了高强度超声，而这些超声不能安全地用于人体。在这里，我们展示了低强度超声能够激活小鼠大脑中的神经元，并且重复的超声刺激会导致特定大脑区域的成体神经发生。体外钙成像研究表明，激活培养的皮质神经元需要一种特定的超声刺激模式，该模式结合超声诱导的压力和声流机械转导。ASIC1a 和细胞骨架蛋白参与了低强度超声介导的机械转导和培养的神经元活化，而 ASIC1a 阻断剂和细胞骨架修饰剂可以抑制这种作用。相反，抑制参与双层模型机械传导的机械敏感通道（如 Piezo 或 TRP 蛋白）并不能有效抑制超声介导的神经元激活。ASIC1a 基因缺失显著降低了小鼠大脑中 ASIC1a 介导的超声效应，例如 ERK 磷酸化的即时反应和 DCX 标记的神经发生。整理的数据表明，ASIC1a 是参与调节小鼠大脑神经激活的低强度超声机械信号传导的分子决定因素。