3、加拿大地方选举中的互联网投票:影响与潜力

加拿大地方选举中的互联网投票:影响与潜力

1. 互联网投票选民的年龄特征

在加拿大安大略省的市政选举中,互联网选民的年龄似乎比欧洲的在线选民略大。这可能与加拿大较高的互联网普及率有关。

2. 互联网投票对投票率的影响
  • 不同研究结论不一 :对于互联网投票是否能提高投票率,支持者认为这是在线投票的主要好处,但批评者则持保留态度,认为投票率的提升并不确定,且可能幅度有限。目前关于互联网投票推广与投票率之间因果关系的研究存在困难,需要更多数据来明确。例如,对爱沙尼亚选举的研究就得出了不同结论。2009 年爱沙尼亚地方选举分析显示,若没有在线投票,投票率可能低 2.6%;而 2007 年国家议会选举研究则表明,投票率的增加可由其他因素解释,互联网投票似乎只是原本会在投票站投票的人选择的方式。
  • 马克姆市的情况 :在马克姆市,虽然并非每次有互联网投票的选举投票率都大幅增加,但提前投票率从 2000 年到 2003 年增长了 300%,2006 年又进一步增长 43%。2010 年提前在线投票略有下降不到 1%,整体投票率也从 38%降至 36%,可能是因为竞选缺乏竞争力。不过,在线注册人数增加了 6%,提前投票率因互联网投票有了显著变化,从之前的几千票增加到平均约 10000 票。
  • 其他加拿大城市的情况 :对比 21 个在 2010 - 2006 年首次提供互联网投票的市政当局的投票率,16 个城市投票率增加,5 个下降。这表明互联网投票并非解决投票率下降的万能药,但对一些人来说,其增加的可及性和便利性确实鼓励了投票
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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