XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System排放污染
气候变化可能导致瓦努阿图的珊瑚漂白
- 海洋生物会死，因为没有食物没有庇护所。- 打扰将导致它们迁移的环境。- 海洋将被温室排放污染，并通过从土地上清洗土壤养分，因为珊瑚礁控制着海洋的氧气和二氧化碳水平。- 缺乏或珊瑚，附近的沿海蔬菜会因海洋的力而死。- 沿海侵蚀的极端情况。
智能能源枢纽系统电热响应负荷多目标优化调度
摘要 – 本研究提出了未来一天智能能源中心系统 (SEHS) 的多目标优化调度。SEHS 由互连的能源混合系统基础设施组成，例如电力、热能、风能、太阳能、天然气和其他燃料，以在双向通信平台上供应多种类型的电力和热能负荷。本文中的所有目标均被最小化，包括 1) 发电侧的运营成本和排放污染，2) 需求侧的能源供应概率损失 (LESP)，以及 3) 未来一天电力和热能负荷与最佳电力和热能水平的偏差。提出了第三个目标，即使用需求侧管理 (DSM) 通过电力和热能可转移负荷 (SL) 的最佳转移来平坦电力和热能需求曲线。此外，还通过蒙特卡洛技术对可再生能源 (RES) 和电力和热能负荷进行随机建模。利用GAMS优化软件，通过ε约束方法实现所提方法，以获得目标函数的非支配Pareto解。然后，通过决策方法，选出非支配Pareto解中的最优解。最后，通过两个案例研究和案例研究中的敏感性分析来验证所提方法的有效性。
基于多目标优化问题的智能能源混合系统最优需求管理
摘要。本文提出了一个能源混合系统能源规划的多目标问题。该问题考虑三个主要目标：最大限度地减少发电侧的排放污染和运营成本、解决消费者对电力需求的不满以及减少未来 24 小时内与最佳水平的偏差以平缓需求曲线。为了实现这一目标，实施了需求灵活性策略，包括使用可延迟负荷对电力需求进行最佳转移。所提出的方法利用增强的 epsilon 约束方法来确定目标的帕累托解。此外，还采用 TOPSIS 决策技术从一组帕累托解中选择最优解。通过两个案例研究验证了所提出方法的有效性和稳健性。总体而言，本文强调了在混合系统的能源调度中考虑多目标的重要性，并证明了所提出的方法在实现环境、经济和消费者满意度目标之间的平衡方面的有效性。需求灵活性策略和多目标优化技术的使用可以显著改善能源系统的运行，为更高效的能源管理实践铺平道路。与没有实施需求侧管理相比，实施需求侧管理已使第一和第二个目标分别显著减少了 2.8% 和 64.9%。