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Yuan Yuan,Tang Jiong
《工程（英文）》 2017年 第3卷 第4期 页码 494-503 doi: 10.1016/J.ENG.2017.04.023
施仲衡
《中国工程科学》 2001年 第3卷 第1期 页码 36-39
文章本着技术先进，安全可靠，经济实用的原则，对降低地铁造价的可能性进行分析，提出了如下初步设想：充分作好前期准备工作；重视客流预测；考虑提高行车密度；选择合理的车站结构型式和埋深；合理确定车站设备用房和管理用房的面积
陆钟武,毛建素
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第12期 页码 36-42
把描绘发达国家经济增长过程中的环境负荷曲线比喻成“环境高山”。推导了环境负荷与GDP之间的关系式，其中GDP年增长率g和单位GDP环境负荷年下降率t是两个关键变量。以一些国家和中国的一些省份为实例，分析了经济增长与能源消费量之间的关系。在不同的假设条件下，计算了2005，2010，2020年中国的环境负荷，并以能源消耗为例，做了进一步的说明。
分布式能源管理中完全灵活的负荷——虚拟电厂中太阳能光伏、电池、负荷和价值叠加
Andrew Mears, James Martin
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第7期 页码 736-738 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.004
一种针对测试误差、参数误差和负荷突变故障分析的多功能动态状态估计器 Article
Mehdi AHMADI JIRDEHI,Reza HEMMATI,Vahid ABBASI,Hedayat SABOORI
《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年 第17卷 第11期 页码 1218-1227 doi: 10.1631/FITEE.1500301
住宅建筑需求侧柔性——定义、柔性负荷及量化方法 Review
罗正意, 彭晋卿, 曹静宇, 殷荣欣, 邹斌, 谭羽桐, 严晋跃
《工程（英文）》 2022年 第16卷 第9期 页码 123-140 doi: 10.1016/j.eng.2022.01.010
本文综述了近年来关于住宅建筑需求侧柔性的定义、柔性负荷及柔性量化方法方面的研究。首先，针对建筑需求侧柔性、运行柔性和能源柔性等不同的术语，进行了系统的比较和区分；其次，对住宅建筑主要柔性负荷的运行特性和柔性能力进行了总结和比较；再次，对柔性负荷的建模方法和柔性量化指标也进行了详细的综述和总结这些柔性负荷在运行特性、使用频率和柔性能力
方面存在较大的差异，而对于它们实际的响应特性有待进一步研究。此外，本文给出了用于柔性负荷建模的白箱、灰箱和黑箱模型在不同应用场合下适用性的建议；对于柔性量化指标，现有研究主要从功率、时间、能量、效率、经济性和环保性等维度提出了大量的指标，但是缺少统一的柔性量化体系本文能够帮助读者更好地理解建筑需求侧柔性、区分与柔性相关的不同的术语、了解住宅建筑不同柔性负荷的运行特性和柔性能力，同时也能为柔性负荷的建模和柔性量化的相关研究提供指导。
曹湘洪
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第1期 页码 1-8
通过分析我国原油资源的供需矛盾及世界石油的供需态势，提出实现我国汽车产业健康发展的途径是：尽快制定并实施燃油消费税政策，推动低油耗低污染小排量汽车的开发、生产与使用；重视发展柴油汽车；制定并实施严格的汽车燃油经济标准和排放标准，提高汽车的设计和制造水平；加快老旧车辆的淘汰速度。
何佳,徐晓梅,陈云波,张琨玲,李跃勋,李中杰
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第6期 页码 75-79
对滇池流域近20年来的点源污染负荷产生量和削减量进行了核算，分析了其变化的趋势和主要原因。
杨遇春
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第8期 页码 9-17
叙述了钛在减轻汽车自重、节约燃油、保护环境、降低噪声、提高汽车性能方面的优势和应用领域及趋势。介绍并评价了几种降低海绵钛与钛材成本的工艺技术。
赵渠森
《中国工程科学》 2001年 第3卷 第9期 页码 21-28
张进之,段春华
《中国工程科学》 2000年 第2卷 第6期 页码 67-72
基于Jaya学习的独立光伏、风机和电池系统的最佳容量优化 Article
Asif Khan, Nadeem Javaid
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第7期 页码 812-826 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.004
可再生能源（renewable energy source, RES）被认为是可靠的、绿色的发电资源。光伏（photovoltaic, PV）和风力涡轮机（wind turbine, WT）被用来为偏远地区提供电力。在独立环境中，确定混合型RES的最佳容量是一个非常重要的挑战。过去提出的元启发式算法依赖于特定算法的参数来获得最优解。本文提出了一种Jaya混合算法和一种基于“教与学”的优化算法（teaching–learning-based optimization, TLBO），称为JLBO算法，其用于确定PV-WT-电池混合系统的最优单位容量，从而以最小的年度总成本（total annual cost, TAC）满足消费者的负载需求。系统的可靠性由最大允许的供电损失率（maximum allowable loss of power supply probability, LPSPmax）来衡量。比较JLBO算法与原Jaya、TLBO和遗传算法的结果，结果表明，在TAC方面，PV-WT-电池混合系统是最经济的方案。与PV-电池和WT-电池系统相比，该系统可以为所有提出的LPSPmax值都提供一个经济有效的解决方案。
标题 作者 时间 类型 操作
一种针对测试误差、参数误差和负荷突变故障分析的多功能动态状态估计器
Mehdi AHMADI JIRDEHI,Reza HEMMATI,Vahid ABBASI,Hedayat SABOORI
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
