13、智能城市技术的风险、工作类型、模式与参与模型

智能城市技术的风险、工作类型、模式与参与模型

1. 技术采纳的风险与回报

技术采纳与风险和回报紧密相连。我们采用技术是因为能获得某种回报,但任何新技术也都伴随着风险。回报形式多样,可能是经济上的,如成本节约或收益增加;对于城市而言,更多是便利、可持续性、安全、生态影响等与人们生活或政治议程相关的因素,这些虽难以量化,但同样重要。风险方面,有些是特定项目的,有些则是普遍存在的,如延迟风险、解决方案无效风险或人们不使用的风险。

根据风险和回报的不同组合,可以分为四个象限:
1. 低风险/低回报 :这类工作很多,一部分是必须完成的任务,另一部分是渐进式的优化。项目通常无争议,各个城市都会有一定数量此类项目。
2. 低风险/高回报 :这是最具吸引力的项目,决策者希望在此类项目上最大化投资。这类项目往往采用新技术,迎合创新曲线的前半段。
3. 高风险/低回报 :表面上没人愿意主动资助这类项目,但实际上有很多项目属于此类,如基础设施维护或因监管、法律要求而开展的项目。创新曲线后半段的项目常处于此象限。
4. 高风险/高回报 :也被称为“登月计划”,这类项目在某些方面具有变革潜力,主要由创新者和早期大众参与,后期大众和落后者通常不会涉足。

2. 智能城市工作类型

实施和管理智能城市需要不同类型的工作,它们具有不同的风险/回报特征,且日常都会涉及。常见的工作类型如下:
|工作类型|描述|
| ---- | ---- |
|常规业务(Business as

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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