信息化回生节能减排

当2006年全国单位GDP能耗未能达到预期下降4％的目标时，中国又面临“十一五”期间单位国内生产总值能耗降低20％左右、主要污染物排放总量减少10％的严峻挑战。[编者按]     

污水处理厂节能减排、保护环境的实现途径

污水处理厂通过对污水进行处理和对一些节能设备进行更新,以达到治理污水的目的。在未来的发展中,只有不断改进污水处理厂节能减排的形式和目标,才能使节能设备和施工工艺得到创新。     

基于多主体的撮合交易模型及算法研究

电子商务交易模型是电子商务应用进一步向前发展的核心,该文首先通过对Internet环境中开放出价双重拍卖模型的分析,并结合Multi-Agent分布式协同求解的特点,提出了一种基于多主体的撮合交易模型,对撮合交易机制及其算法做了描述,证明了该模型的经济有效性等特性,并对多主体环境中的撮合交易模型进行了实验仿真和分析。     

基于可持续发展的江西电信节能减排策略研究

"节能减排"一直以来都是全球关注的字眼,节能减排对整个世界的可持续发展具有重要意义,每一个企业和个人都有责任与义务去践行节能减排,江西电信股份有限公司(以下简称江西电信)作为中国电信集团公司的一个中部省级公司,近几年在节能减排工作中探索出了一些有效办法,但在可持续性发展的整体策略方面仍有较大的改进空间,江西电信自身乃至整个通信产业链的节能减排应具有一定的前瞻性及战略性,本文通过对江西电信的节能减排工作进行合理规划,使用"云计算"等多种策略,实现可持续性的节能减排,具有重要的现实意义。     

基于节能减排要求的混合动力汽车发展分析

基于节能减排要求,本文阐述了混合动力汽车发展的必然性和目前混合动力车的现状,对混合动力汽车的基本构成及分类进行了说明,并结合目前的汽车产业发展现状对混合动力汽车的发展做了简要分析。     

工程机械有效优化促进节能减排

由于工业建设中的废气废液废水排放多是源于工程机械的运转,因此要在社会建设进程中有效实现节能减排,应针对工程机械的运做作进一步的优化设计,借助科学方法和高效的维修诊断技术实现工程机械节能减排的有效优化。本文主要论述了当下工业生产中落实节能减排理念的必要性,通过从不同方面讨论工程机械的优化手段,为工业中的污染排放的有效控制提供简要参考。     

浅析电子信息产业节能减排的发展

本文主要结合我国电子信息产业节能减排的发展现况,与国际上发达国家之间存在的差距;详细分析了目前我国在电子信息产业节能减排方面存在的主要问题,同时对存在的问题进行认真分析后,提出促进节能减排的几种措施。     

基于节能减排的火电厂热工自动化设计及应用

随着我国社会经济的快速发展,城市和企业对电力的需求也在不断增加,这对我国能源企业的电能供应也提出了更高的要求.与此同时,在绿色经济发展的大环境下,作为我国电力供应主体的火电厂要厉行节能减排的理念.面对严峻的能源供应形势,火电厂基于节能减排的热工自动化受到了各界的广泛关注.     

风电节能减排效益价值研究

通过定量分析的方法,将风电项目具体节能减排的效益价值经济化,以期能为风电以后的发展提供一些帮助。     

基于碳排放权交易与排队论的闭环物流网络设计

为了解决低碳经济环境下闭环物流网络设计问题,在碳排放权交易的约束下,以排队论计算逆向物流节点的存储量,考虑物流网络的运输成本、存储成本、建设成本、时间惩罚成本及碳交易成本,建立了以总成本最低为目标的闭环物流网络设计模型.以遗传算法为基础设计了求解算法,通过案例验证了物流网络设计模型和求解算法的可行性,就碳排放配额、交易价格以及时间惩罚对物流网络结构的影响进行了分析,表明现行的碳排放权交易环境基本不会改变企业物流网络结构.     

基于硬件运行时间的Android应用非线性能耗模型

Android应用能耗分析一直是移动应用测试的重要组成部分,通过对移动应用和底层移动终端硬件特性的分析,提出一种基于硬件运行时间的非线性能耗模型,与使用复杂但精度高的硬件测量能耗相比,该模型将单个硬件在不同状态的能耗列为基本能耗单元,然后以此为基础结合时间变量刻画终端的功耗,由于运行时间容易精确获取和测量,从而能够快速估算应用程序运行时所产生的能耗。实验结果表明,通过此模型进行的能耗估算结果与通过硬件测量得到的能耗相比平均误差不超过6%,能够为用户快速检测应用程序所消耗的电量提供有效评估。     

基于套餐机制的阶梯电价研究

结合目前对阶梯电价和通信行业套餐资费的研究方法,提出在传统阶梯电价的基础上施行套餐机制的思想。考虑电力行业与通信行业的具体区别,在制定阶梯电价的套餐机制时要充分体现两者的不同,从而制定出符合电力行业特点的套餐机制,建立合适的数学模型。首先,对现行阶梯电价进行介绍,其次综合电力行业和通信行业的特点,提出适用于电力行业的阶梯电价套餐模型,最后,用实例进行剖析,验证了模型的有效性,其研究结果表明所提出的基于套餐机制的阶梯电价模型,不但可以通过价格杠杆达到指引用户合理用电,激励节能减排的目的,而且还能够方便电力公司提前对自己的工作做好充分准备的作用。     

基于粒子群算法的室内环境节能优化控制

目前建筑室内环境节能优化控制大多侧重于室内空调、照明等各分系统的独立优化控制,但从能量消耗角度来考虑,如何兼顾各个系统的耗能,使整体耗能最小是最节能的。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的节能综合控制,通过寻找窗帘开启的最优角度,调节高精度电动窗帘满足室内光环境需求,降低照明能耗,同时将日射得热引起的空调冷负荷降到最低,使整体效能最佳,从而提高系统的效率。实验结果表明,该控制方案综合考虑了照明能耗和空调能耗的合理分配,能为建筑物整体能耗节约了大约30%的能耗。     

基于场所人数检测的照明节能控制系统设计

利用三星公司ARM9内核S3C2440芯片为控制器,实现了一种智能节能技术,完成了在不采用传感器条件下的公共场所人数的智能检测,并根据得到的人数实现公共场所照明灯开关的智能控制,实现了节约电能的目的.经实验计算,预计可节电35%左右.系统充分利用了ARM9强大的数据处理能力和Windows CE 5.0良好的实时性.整...     

基于自适应特征权重聚类算法的用电问题分析

提升客服系统对于群体客户用电问题的分析与理解能力是改善电力行业客服质量的重要途径之一.本文基于数据挖掘中的聚类技术,以电力客服中心记录的客户用电问题为数据基础,建立客户服务数据分析聚类模型,进而提出了针对用电问题分析的改进的自适应特征权重K-Means聚类算法.实验验证了该方法可快速准确地实现客服数据的自动聚类,可挖掘出隐藏的客户用电问题关键信息,为改进用电力客服质量与潜在服务风险预测提供了技术支撑.     

基于海洋能的无人水下航行器能源发电装置设计

针对无人水下航行器在水下长时连续工作对能源的需求,提出了一种由两级转换系统构成的海洋动能发电装置方案,该装置可直接将海洋动能传递给发电机,去掉了中间的能量传递环节,可有效减小结构体积、提高系统的转换效率.基于永磁发电机基本原理和刚体绕定轴转动定律,建立了飞轮动能与电机输出电压的关系模型,结合项目组研制的海洋动能发电装置...     

基于KPI体系和主题模型的火力发电企业辅助决策系统的实现

针对火力发电企业的生产、经营、燃料和环保的关键绩效指标（KPI）,分别应用同环比分析、趋势分析、杜邦分析、量本利分析、对标分析等模型和方法,采用主题模型的设计思想,实现了火力发电企业辅助决策系统,在电量分析、安全生产、费用监控、节能减排等方面为发电企业提供分析和决策依据,从而在更高层次上提升其生产和经营的管理水平。     

弱中心化的区块链技术在能源互联网交易体系中的应用分析

本文结合区块链技术,提出弱中心化的能量交易系统的框架,探索在电源、电网、负荷之间的能量与信息复杂交互的情况下未来能源互联网中的能源交易系统。分析了与电源和电网进行良性有效互动时,对于能源互联网的各种智慧能源方案。深刻剖析了区块链的技术原理和能源互联网运行特性,总结出能源互联网与区块链技术耦合需求,结合区块链具有可信计量、广泛交易、智能合约控制、分布决策以及广域融合的特性,阐释了区块链与能源互联网特征的一致性,以及技术耦合特性,明确区块链技术在能源互联网中的定位,结合能源互联网中能源交易的去中心化的特征,构建了弱中心化的区块链能源网交易体系。最后,分析总结了区块链技术框架下能源互联网交易体系待解决的关键技术。     

基于PoA联盟链的微电网无报价交易机制

传统微电网电力交易模式存在中心化、数据不透明等问题, 区块链的去中心化、不可篡改、可追溯和无需信任等特点被广泛用于电力交易. 当前的研究主要在共识机制、交易机制和隐私保护方面, 且大多都需要交易者每周期不断进行报价. 本文提出了一种基于权威证明(Proof of Authority, PoA)共识的联盟链无报价电力交易机制, 电力消费者无需报价只需预存电费, 即可在电费耗尽前基于智能合约自动进行电力交易, 资金的结算采用能源代币. 最后与其它4种现有区块链电力交易方案进行对比分析, 并模拟仿真了5个产消者和5个消费者的电力交易, 分析了买卖双方的收益. 结果表明本方案让买卖双方同时受益, 经济成本更低, 共识效率高.     

基于Bi-LSTM的家庭用电量预测

电网智能化升级改造将传统电网与先进的信息、智能技术相融合,实现电力行业的根本性变革。智能电表是智能电网系统中收集用户用电信息的代表性边缘设备,当前智能电表收集的用电量数据存在维度低、波动性强等特征,造成对未来用电情况难以预测的问题;同时对于未来边缘设备端用电量的预测,其他相关特征信息的不可得,此时研究基于单变量特征的用电量预测至关重要。为此,提出一种基于双向长短期循环记忆循环神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)的单变量家庭用电量预测模型,Bi-LSTM模型能够充分利用上下文的信息实现更准确的预测效果。通过西班牙某市真实的智能电表数据对提出的模型进行了验证,实验结果表明,该模型的预测性能相比传统LSTM、SVM方法有进一步的提高。