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关键词： 车辆共乘   组合优化   需求预测   一对多匹配   深度学习  

摘要： 针对连续时间窗的车辆共乘匹配问题， 建立了一(车主)对多(乘客)模式的最优化模型. 该模型同时以当前时间窗的共享率和旅程终点的预测需求密度为目标， 刻画了旅程的即时效用和潜在效用， 从而提升运营周期的总服务率和服务质量. 然后提出了一个出行需求预测算法. 在算法的特征工程阶段， 时间索引特征和空间索引特征被提取， 并以多个时间间隔生成自序列特征数据. 基于深度学习方法构建了时空自序列网络， 该网络能够同时处理时空特征和序列特征， 提供高精度的需求预测. 最后将所提模型与算法应用于真实场景， 验证了其有效性. 结果表明， 相比于传统模型， 所建立模型的匹配方案提高了9.57%的服务率， 并降低了11.54%的出行距离. 与其他预测算法相比，所提出预测算法的预测结果最好， 其平均绝对误差为2.84， 均方误差为20.35.

关键词： 物资需求   预算管理   重要意义   有效措施  

摘要： 随着社会经济的快速发展,人们对水资源、电力资源以及气体资源的需求量不断呈上升趋势增长.因此,减少能源消耗,已经逐渐成为提高效率的有效途径,尽可能实现以最低的价格,采购性价比较高的产品,通过这种方式来降低原材料的消耗,避免由物资供应不畅所造成的损失.在整个物资采购环节中,物资需求预算管理是开展此项工作的重要基础和前提条件,对于提高采购质量、减少采购成本,有着非常重要的现实意义.因此,本文将阐述物资需求预算管理的重要性及当前物资需求管理工作中存在的问题,并在此基础上提出加强物资需求预算管理的有效措施,以供参考.

关键词： 弹性光网络   协同映射   资源评估   碎片度量  

摘要： 针对虚拟光网络映射过程中路径过长和频谱资源浪费问题，提出碎片感知的虚拟光网络协同映射（FA-VONE）算法。FA-VONE设计节点排序策略，提高虚拟节点映射成功率；采用节点与链路协同映射，减少光路的映射跳数和频谱消耗。在链路映射阶段，采用光路资源评估策略，提高虚拟链路映射成功率；在频谱资源分配阶段，设计频谱碎片度量指标，考虑候选频谱块到频谱边缘的距离、对相邻频谱资源和路径频谱资源的影响，提高频谱利用率。仿真结果表明，FA-VONE在NSFNET和Indian Network Topology中在虚拟请求接受率、频谱利用率和底层网络收益方面表现优异。

关键词： 综合能源   配网   不确定性   分布鲁棒   藤Copula  

摘要： 为了适应新能源的不确定性、增加新能源消纳、减少碳排放量，提出一种基于藤Copula模型计及风电、光伏、需求侧响应三种不确定性的综合能源配网系统优化调度模型。首先利用Copula函数的藤结构，建立风电、光伏、需求侧响应三者不确定量的联合概率分布，将它作为分布鲁棒模糊集的参考概率分布，建立基于KL散度的分布鲁棒模糊集处理不确定性。以综合能源配网系统调度成本最小为优化目标，建立分布鲁棒优化调度模型。利用求解器求解。在改进综合能源配网系统模型上的仿真实验表明，该分布鲁棒优化模型能够有效提高新能源的消纳能力，减少碳排放。

关键词： 城市交通   活动效用   通勤走廊   帕累托最优解   韧性  

摘要： 为降低站点停运等扰动事件对城市公交通勤走廊的影响，构建了考虑出行活动效用的公交通勤走廊韧性评估模型，分析了将时间因素纳入韧性评估体系的合理性；提出了以机动公交线路停站方案和发车频率为变量，通勤走廊韧性最大化与韧性恢复成本最小化为目标的多目标优化模型，将出行活动效用模型与OD矩阵均衡算法进行有机结合刻画公交通勤走廊的韧性恢复过程，引入基于量子行为的粒子群算法求解韧性恢复的帕累托最优策略。将模型与算法应用于连接北京市主城区与城市副中心的1号线及其沿线公交构成的通勤走廊，研究发现：(1)引入活动边际效用可产生成本更低、韧性提升幅度更优的可行解；(2)相对于在地铁站点停运后仅增加发车频率或重复支援固有公交线路运力的做法，本文模型得到的可行解使通勤走廊的韧性得到了更大幅度的恢复，使拥挤状态得到疏解。

关键词： 调峰容量   热轧负荷   成本评估   生产约束   优化调度  

摘要： 作为钢铁厂内典型可中断负荷，热轧负荷在参与调峰等电网调控需求方面潜力巨大。近年来，需求侧电力市场政策相继出台，如何在充分考虑生产特性和调峰服务要求下，评估热轧负荷调控能力是亟须解决的问题。首先，针对热轧负荷多产线、多产品和连续生产的生产特性，建立了考虑电网调度需求的多产线热轧负荷模型。然后，在此基础上，剖析电力调峰市场和热轧环节生产用能优化的关联需求，提出兼顾多产线热轧负荷调峰和成本约束的综合调节能力评估方法。最后，通过仿真算例分析，验证了所提方法的有效性，并分析了热轧负荷参与日内与日前不同调峰市场下的容量和成本及其关键影响因素。

关键词： 电能共享   电价套餐   有限理性   累计前景理论(CPT)  

摘要： 分布式灵活资源的大量接入为配电网运行带来了潜在的调节资源，与此同时，电能共享概念的提出为促进灵活资源的优化配置和市场化应用提供了新的解决思路，然而如何对海量分散灵活资源进行稳定聚合以参与本地市场亟待解决。提出了一种考虑用户有限理性的需求侧电能共享价格套餐设计方法。首先建立了产消者用户与电力零售商之间的电能共享零售框架，提出了共享套餐的零售模式。然后，考虑产消者用户的有限理性特征和风险偏好，基于累计前景理论(cumulative prospect theory, CPT)建立了用户累计前景效用模型，进而构建了产消者用户的电能共享决策模型。最后，基于主从博弈理论建立了零售套餐交易过程中零售商-用户之间的博弈模型，并通过灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法进行寻优求解。算例结果表明，所提的价格套餐模式能够针对差异化的产消者用户提供个性化的共享价格套餐并实现对灵活资源的聚合引导，在满足用户累计前景效用的情况下实现零售商日收益的最大化，同时通过电能共享有效缓解了配电网峰谷时段的运行压力。

关键词： 需求侧响应   客户细分   机器学习   显著性分析  

摘要： 随着碳达峰、碳中和目标的提出，大量新能源涌入市场触发大量的需求侧响应需求。然而需求侧用户由于用电行为随机性大、用电及社会经济信息难以全面获取等原因，需求侧响应程度难以预测，对售电商或负荷聚合商激励需求侧调节资源、参与辅助服务市场带来了很大困难。文中介绍了一种基于用户侧响应程度的用户细分方法，通过支持向量机算法，在保障一定分类准确率的前提下筛选出输入数据需求量最小的数据集。然后通过方差分析法进行显著性分析，总结在不同峰谷价差的电价套餐下，能够进行有效需求侧响应的用户具有的用电特征及社会经济特性。结果表明，该方法对售电侧参与辅助服务市场、激励用户挖掘自身灵活性调节能力、用户分时电价套餐推荐方案具有一定的参考价值。