Staking研究报告 | TokenInsight

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要点总结:

1. PoS 共识的出现是为了解决 PoW 共识的能耗问题,但是为了达到与 PoW 共识同样的安全性与稳定性,PoS 共识须引入了更复杂的机制。

2. 共识算法的演变与改进,其目标均是在尽可能保证去中心化、安全稳定的条件下,实现更高的性能与更低的能耗。具体采用哪种共识,需根据项目的实际需求决定。

3. Staking 概念源自于Proof of Stake(PoS)中的Stake(权益)一词,指的是通过参与PoS类通证中投票、验证区块等活动,根据拥有的权益而获得收益的行为。

4. 在Staking Economy中,用户的实际收益率并不等于通证的通胀率。事实上,⽤户的实际收益率由通胀率、抵押率、价格变化等诸多因素决定。

5. 目前Staking行业已初具规模,资本机构、交易所、矿池、钱包等业内组织纷纷积极布局Staking领域。随着PoS类项目的的不断增多,Staking领域在未来几年规模将持续增长。钱包和交易所是Token聚集地,在吸引用户方面具有天然优势。Staking技术服务商通过其技术优势为Token大户和其他生态方提供Staking技术服务。

6. Staking技术层⾯仍⾯临挑战。⽬前,“⻓程攻击”问题已有实⽤的解决方案,但“无利害关系”问题仍未得到完美解决。

7. Staking同时也⾯临中心化风险、价格波动风险、委托节点可靠性风险和流动性风险等。用户需正确认识Staking收益,合理地规避风险,⽽行业也需要提供更全⾯的Staking服务。

公众号后台回复“Staking”,即可获得报告PDF版。

因为热爱,所以不凡。

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考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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