在能源互联网的大背景下,综合能源系统(integrated energy system,IES)和电动汽车(electric vehicles,EV)受到广泛关注。该文提出基于电价引导的IES与EV交互策略,平抑IES总电负荷波动,提高运行效益。首先基于模糊算法建立计及电价影响...在能源互联网的大背景下,综合能源系统(integrated energy system,IES)和电动汽车(electric vehicles,EV)受到广泛关注。该文提出基于电价引导的IES与EV交互策略,平抑IES总电负荷波动,提高运行效益。首先基于模糊算法建立计及电价影响的EV用户充电概率仿真模型,提出动态分时定价策略引导EV有序充电,降低IES总电负荷峰谷差。其次,构建了包含EV电价引导层与IES能量调度层的双层能量调度模型,实现EV与IES的能量协同交互,并研究了基于电价引导的EV充电策略对IES能量优化调度和运行成本的影响。最后以北方地区某IES园区为运行场景开展算例研究,电价引导后IES的峰谷差降低了32.52%,IES运行成本降低了9.93%,EV充电费用降低了19.85%。结果表明,基于电价引导的EV与IES交互策略能够减小IES总电负荷峰谷差,提高IES运行效益并降低EV用户充电费用,且上述效果随EV负荷比重增加而趋于显著。展开更多
分析现有反k近邻(reverse k nearest neighbor,RkNN)查询在效率、数据维度等方面的不足,提出基于R树结点覆盖值(R-tree’s cover-value)的RC-反k近邻查询方法.该方法需预先计算R树每个结点的覆盖值,采用过滤-精炼两步式处理方法,在过滤...分析现有反k近邻(reverse k nearest neighbor,RkNN)查询在效率、数据维度等方面的不足,提出基于R树结点覆盖值(R-tree’s cover-value)的RC-反k近邻查询方法.该方法需预先计算R树每个结点的覆盖值,采用过滤-精炼两步式处理方法,在过滤阶段采用两种剪枝启发式.该方法可有效处理数据库更新,适用于任意k值、任意维的对象集,查询结果精确,且计算量较小.实验结果表明,在k>6时RC-反k近邻查询时间比同类工作更短.展开更多
文摘在能源互联网的大背景下,综合能源系统(integrated energy system,IES)和电动汽车(electric vehicles,EV)受到广泛关注。该文提出基于电价引导的IES与EV交互策略,平抑IES总电负荷波动,提高运行效益。首先基于模糊算法建立计及电价影响的EV用户充电概率仿真模型,提出动态分时定价策略引导EV有序充电,降低IES总电负荷峰谷差。其次,构建了包含EV电价引导层与IES能量调度层的双层能量调度模型,实现EV与IES的能量协同交互,并研究了基于电价引导的EV充电策略对IES能量优化调度和运行成本的影响。最后以北方地区某IES园区为运行场景开展算例研究,电价引导后IES的峰谷差降低了32.52%,IES运行成本降低了9.93%,EV充电费用降低了19.85%。结果表明,基于电价引导的EV与IES交互策略能够减小IES总电负荷峰谷差,提高IES运行效益并降低EV用户充电费用,且上述效果随EV负荷比重增加而趋于显著。
文摘分析现有反k近邻(reverse k nearest neighbor,RkNN)查询在效率、数据维度等方面的不足,提出基于R树结点覆盖值(R-tree’s cover-value)的RC-反k近邻查询方法.该方法需预先计算R树每个结点的覆盖值,采用过滤-精炼两步式处理方法,在过滤阶段采用两种剪枝启发式.该方法可有效处理数据库更新,适用于任意k值、任意维的对象集,查询结果精确,且计算量较小.实验结果表明,在k>6时RC-反k近邻查询时间比同类工作更短.
