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剑桥市能源保护和需求管理计划（2020 Update）
该文件名为“剑桥市能源保护和需求管理计划”（2020年更新），由Stantec Consulting Ltd.（“ Stantec”）为剑桥市（“客户”）编写。严格禁止任何第三方对本文件的依赖。根据文档中所述的范围，时间表和其他限制以及Stantec与客户之间的合同，它反映了Stantec的专业判断。文档中的意见基于发布文档发布时存在的条件和信息，并且没有考虑任何后续更改。在准备文档时，Stantec没有验证其他人提供给该文档的信息。第三方对本文件的任何用途都是该第三方的责任。这样的第三方同意，由于根据本文件做出的决定或采取的措施，Stantec对任何形式或任何其他第三方遭受的任何形式的费用或损害不承担任何责任。
考虑市场价格不确定性和高峰需求管理
为了稳定电力系统的运行，必须对不确定性建模威胁这些系统正常性能的不确定性。在这项研究中，根据上游净价的不确定性建模和需求响应计划（DRP）的不确定性建模（DRP），已安排了基于可再生的网格伏伏洛尔特（PV） - 燃烧器 - 燃烧器 - 燃料 - 燃料 - 燃料 - 燃料燃料燃料混合能源系统（RBHES）。实施DRP的主要原因是激励电力消费者以获得RBHES的经济目标的方式修改其能源使用模式。在本文中，间隔优化技术已用于对上游净价的不确定性进行建模，并准备稳定条件以安全地运行RBHES。将基于平均和偏差成本的基于单目标的模型转换为确定性的多目标模型，间隔优化技术模型不确定性，并确保在上游净价不确定性的最小影响下RBHES的最佳性能。为了求解上述多目标模型，使用了加权总和技术和模糊方法。已研究了RBHES作为案例研究，模拟结果表明，介绍了使用的技术的正效应以进行比较。在有或没有DRP的情况下，与确定性方法相比，间隔方法中RBHE的平均成本分别增加了1.61％和2.06％。这是RBHES的偏差成本分别降低了13.61％和15.28％。由于DRP成功实施，与缺少DRP的情况相比，RBHES的平均成本和RBHS的偏差分别降低了5.89％和11.08％。
间隔在高峰需求管理下基于氢存储的电动汽车的智能停车场的多目标优化
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％。
基于模型的系统工程：航空航天和国防产品的数字化需求管理
航空航天和国防 (A&D) 行业需要遵守严格的法规，这推动了从基于文档的系统工程向基于模型的工程的转变。然而，基于模型的系统工程 (MBSE) 的应用尚未在整个行业中制度化。MBSE 的数字范式加上更好的方法标准化、模型/数据交换和知识产权可以加速产品开发周期。它可以通过整理多个数字信息线程并连接不同的模型来帮助各种利益相关者查看概念。这种跨学科的连接和协作将确保最终产品的更高完整性。但是，除了财务挑战之外，向数字 MBSE 过渡还带来了几个挑战。它主要取决于数字基础设施的成熟度、公司是否准备好将旧模型和数据迁移到最新的基础设施。本白皮书提出了一个框架，帮助 A&D 公司从基于纸张的需求管理转向基于 MBSE 的数字需求管理。它还列出了在大型航空航天和国防项目中实施 MBSE 的潜在收益。
需求管理工具的要求 - CiteSeerX
需求是根据环境的既定事实和要实现的任务而制定的。在项目过程中，需求会变得更加具体、更加详细，也更加复杂。规范越接近原子需求，它们之间的关系就越复杂。当项目进入设计、实施和集成阶段时，需求工作并没有结束；必须处理需求变更，必须根据项目阶段更新需求状态，并建立对其他开发工件的跟踪。系统需求已经是要开发的系统的模型，它通常过于复杂，无法被人类一次捕获。为了处理复杂性，必须建立一个支持需求管理 (RM) 的系统工具。为了在本文中使用，我们将需求管理定义为：“需求管理是从