维非线性问题时能避免出现“维数灾”现象[81]。但 是，强化学习需要采用大量的历史信息进行训练， 一旦训练效果不好，强化学习的决策效果将大打折 扣。此外，迁移学习[82]、深度学习[83]和深度强化学 习[84]等机器学习算法在 PIES 优化运行的应用也值 得深入探究。 4 PIES 优化运行机制 运行机制对 PIES 的优化运行具有重要影响[85]。 图 3 概况了需求侧响应机制、碳交易、绿证交易及 电网技术，2012，36(5)：79-84. XIE Shixiao, YANG Li, Li Lina. A chance constrained programming based optimal configuration method of hybrid energy storage sys- tem[J]. Power System Technology, 2012, 36(5): 79-84. [29] 中国电力，2018，51(8)：77-84. WANG Shijun, PING Chang, XUE Guobin. Synergic optimization of community energy internet considering the shared energy storage[J]. Electric Power, 2018, 51(8): 77-84. [74] ZARE

267 ¥ 0.267 充电上限 100% 100% 放电下限 5% 5% 充电深度 95% 95% * 系统效率 88% 88% 实际放电深度 84% 84% * 每日套利 ¥ 1,304 ¥ 1,304 月度储能循环电量 182,400 182,400 * 月度余光储存电量 1,840,708 ¥ 70,752,881 ¥ 6,367,759 ¥ 84,912,173 ¥ 8,208,467 金额(不含税） 14347218 12195135.3 2152082.7 476063 404653.55 71409

Dc 58 De 77 Dc 77 A 84 DC 77 支持度 53:1 Db:1 规则 [82,1DG;153.1D 182.De [53.Db 7.Ca …… 历史事件 ault poin 以 ， Y△-11 05 09 088 D 新 事件 150 20K 109 To(m 事 项 84:1 Ca:l hs 67 。 1.05 [50 。 50 200 t 2 2 显 - 隐式特征融合的参数辨识 .=aAKaf))-m)) U min(a)-R7)

1:100 造盛制些点 星 ■ 脑 五中心 圆 城 研 单位 K0 里 有 围 十 意 a 已 一 辩 序 码 车 0 T 84 ■ 2 三脾院 土运整 e 事 回 满 24 s M . ■ 口 世 “ 一通三防”管理系统 e 28740 5778 粒 4 5 8 B. 74 a in 1tT 1L86 JN JLP AN0 M2 06 L0 施 四 4 37W 1788 II B B84 t 47I i 度 5 三 i 地 t150 01 出 蚌 A00W 陈 1 a L 606 1 州 A80# 5J 4I580 185 4181 址 M00

圆整后产能：180台/小时 总生产节拍：20秒 –算法说明 • 针对高峰月份，则要以较多的加班时间来满足；考勤时间以26天/月 、 1个班次、每班10个小时进行计算，90%的线体稼动率；加班时 数约为84小时/人 • 对于投入较大的设备可以以28天X22小时计最大产能 • 超过36小时/月的加班时间与低谷月份进行平均以规避法律风险 28 需求3、工艺流程规划工艺路径（R） • 垂直整合策略：

10:56:2410:56:3410:56:4410:56:5410:57:04 10:57:1410:57:2410:57:3410:57:44 10:57:54 76 78 80 82 84 86 时刻 2015年7月22日 15#机组有功功率(MW) 15#机组有功功率(MW) 10:56:2410:56:3410:56:4410:56:5410:57:041

20 %，减少 20 %非计划停机，减少 20 %计划 检修时间。 3 智慧能源管理在智慧工业园区应用示例 北京 ABB 低压电器有限公司是 ABB 全球低压 产品制造基地之一，占地达 1. 84 万 m2。ABB 低压 电器有限公司光伏发电及系统集成项目是 ABB 电 气积极践行“零排放”愿景的典型示范，于 2020 年 7 月启动，2021 年 3 月完成项目验收，在现有电力 能

大化、成本最小化、价格预测及面向储能的问题[80]， 而在零碳园区建设中，需求响应需重点考虑碳效 益。通过需求侧可扩展信息来处理负荷和可再生能 源的不稳定性是需求响应的核心[81]。 需求响应分为价格型[82-84]和激励型[85-89]两类， 如表 2 所示。目前研究中，多以价格型激励引导用 户参与需求响应。张宁等通过动态碳排放因子引导 用户需求响应促进绿电消纳，并提出了低碳需求响 应的效益评估模型[90]；叶晨等通过动态市场碳配额 Table 2 Research status of zero carbon park demand response 文献 需求响应信号 价格型 激励型 碳效益 [82–84] 价格引导 √ [90] 动态碳排放因子 √ √ [41] 动态市场碳配额 √ √ [51] 碳交易价格嵌入的系 统节点边际综合电价 √ √ K．Residential implementation of critical-peak pricing of electricity[J]．Energy Policy，2007，35(4)： 2121-2130． [84] BORENSTEIN S ． Equity effects of increasing-block electricity pricing[EB/OL]．Berkeley：The Center

合同招标管理 需求预测管理 平衡利库管理 财务部门 仓库 物流设备集成 库位规划集成 仓库物流规划 辅助决策 现场收发货 入库管理 出库管理 库内管理 资金支付深化 财务结算 财物一体化 1+23+84 仓储网络布局图 12 电力大数据 —— 物资需求模型应用 13 行业大数据应用面对的挑战 硬件无法跟进 数据规模的 指数级增长 过于分散和原 始成为大数据 应用的障碍 复杂数据算法