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利用自愿地理信息进行区域智能能源规划的框架
摘要。本研究提出了一个区域智能能源规划框架，用于小型混合系统的最佳位置和规模。通过使用优化模型（结合天气数据），使用 Calliope 和 PyPSA 能源系统模拟工具模拟各种本地能源系统。优化和模拟模型由来自不同志愿地理信息项目（包括 OpenStreetMap）的 GIS 数据提供。这些允许将特定需求配置文件自动分配给不同的 OpenStreetMap 建筑类别。此外，基于 OpenStreetMap 数据的特点，为每种建筑类别定义了一组可能的分布式能源资源，包括可再生能源和化石燃料发电机。优化模型可应用于基于不同电价和技术假设的一组情景。此外，为了评估这些情景对当前配电基础设施的影响，建立了低压和中压网络的模拟模型。最后，为了方便传播，模拟结果存储在 PostgreSQL 数据库中，然后由 RESTful Laravel 服务器传送并显示在 Angular Web 应用程序中。
自愿地方审查：纽约市落实 2030 年可持续发展议程
随后的高级别政治论坛成果文件也强调了这一点。2016 年高级别政治论坛的部长宣言承认、欢迎并鼓励地方政府及其他利益攸关方的参与，承认他们的“参与有助于对公民负责，提高行动的有效性，促进协同效应、多利益攸关方伙伴关系和国际合作，以及交流最佳做法和相互学习。”3 2017 年高级别政治论坛的部长宣言进一步强调“需要采取适当行动，在从国家到社区和基层的各个层面实施和传播可持续发展目标”，并补充说“应努力接触所有利益攸关方，包括地方政府和地方当局。”4