【摘 要】
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针对传统评估模型随机性太强、计算时间长等问题,提出一种基于贝叶斯网络的电力营销状态评估模型,解决不完整的公共信息和对未来市场状况的评估。基于所提模型并采用稀疏贝叶斯学习训练模型,推断电力能源市场的未来状态以估算最佳出价函数。引入日前招标与小时前招标2个参数作为不确定性遏制工具,使得市场中价格信号更加稳定和波动较小,从而使私有发电公司的收益曲线更加平坦和改善。实验结果表明,通过使用多个私有发电公司代
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针对传统评估模型随机性太强、计算时间长等问题,提出一种基于贝叶斯网络的电力营销状态评估模型,解决不完整的公共信息和对未来市场状况的评估。基于所提模型并采用稀疏贝叶斯学习训练模型,推断电力能源市场的未来状态以估算最佳出价函数。引入日前招标与小时前招标2个参数作为不确定性遏制工具,使得市场中价格信号更加稳定和波动较小,从而使私有发电公司的收益曲线更加平坦和改善。实验结果表明,通过使用多个私有发电公司代理商构成的评估模型能够通过分布式决策达到纳什均衡,减少评估误差,最小误差百分比为4.1%。
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飞地新区是当下中国解决区域发展不平衡的重要战略抓手和制度创新实践。在传统的城市与区域治理环境下,飞地大都未能突破经济发展权与空间管理权分离的现实制约,导致飞地空间规划难以有效因应飞地经济发展的需求,发挥区域协调的作用。在梳理中国经济飞地空间发展基础上,进而以深汕特别合作区作为研究对象,通过近十年的空间规划参与,研究飞地新区空间治理脉络与机制。研究发现,从飞地园区到飞地城区,从“两地合作共建”到“深
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为应对气候变化的严峻形势,我国对全世界作出“双碳”目标的承诺,展现了在引领全球可持续发展过程中的大国担当。在考虑我国碳交易试点和非试点地区的碳排放总量和碳强度情况下,运用30个省份的面板数据,进行多元混合回归分析、稳健性检验和DID分析等研究,分析影响我国碳排放量增长的因素及其贡献率。在1999—2018年间,我国碳排放量年均增长6.73%的主要影响因素是国内生产总值、能源消费结构、对外开放程度和