6、深入理解大规模停电事件:组织间效应的内生视角

深入理解大规模停电事件:组织间效应的内生视角

1. 引言

过去十年间,全球范围内发生了多起大规模停电事件。仅在2003年,意大利和北美就分别有超过5000万人遭遇停电。尽管此类大规模停电事件并不频繁,但后果严重,是一个不容忽视的问题。

大规模停电常被视为由不幸情况导致的随机独立事件,但事后审查表明,许多看似随机的事件实则是系统在技术和管理层面组织方式的产物。脆弱状况是过去决策和行动累积效应的结果,理论上是可以识别和预防的。然而,人类心理可能成为识别的障碍。如果长时间未发生停电等事件,人们往往会减少对该风险的关注,导致用于预防和缓解的时间、资金及其他资源分配不足。这使得大规模停电可能因人们遗忘其发生原因而再次出现。

电力系统的复杂性要求一种能够整合广泛领域技术和经验知识的方法。众多组织参与维护电网的可靠稳定运行。过去几十年,电网的放松管制和日益增加的互联性,造就了一个跨越传统边界的复杂组织、政府和技术解决方案格局。因此,关于电力系统的知识分散在众多人脑海中,很少以整体方式记录和统一。通过三次探索性研讨会的结果,合成了一个定性因果模型,这将为后续的定量模拟奠定基础。

2. 问题分析

我们依赖电力来驱动计算机和机器工作,以及在冬季为家庭供暖,因此预测、避免或最小化停电影响至关重要。然而,电力系统事件很少从系统层面或长期因素角度进行考虑。大规模停电的相对低频性使其常被视为单一的特殊事件,与正常运营脱节,其原因也被认为是独立且主要是外部的。只有在最严重的停电事件发生后,才会进行深入审查,且仅限于事后分析。对单一重大事件的关注掩盖了导致危机倾向的组织间和组织外过程。

先前研究表明,危机往往有较长的潜伏期。危机并非突然发生,而是逐

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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