11、可持续发展视角下的农业与建筑革新

可持续发展视角下的农业与建筑革新

1. 农业领域的创新与挑战

在农业领域,一些新兴的农业技术和模式正逐渐崭露头角。垂直农场系统就非常适合低光照(高纬度地区)和干旱地带,比如海湾国家远离种植区的城市。不过,其投资成本较高,每平方米在 1000 至 3000 英镑之间,具体取决于所需的自动化程度,预计投资回报期为 5 - 7 年。这种技术在智慧城市中备受关注,因为其作物生长周期短,信息流动对于把握作物上市时间至关重要,而且还能通过调节光照来控制作物的成熟速度,但这种调节有一定的局限性。

社会对种植食物的态度也呈现出多样化。目前,消费者所能获取的大部分食物是由专业农场生产的,这些农场有时距离销售点很远。虽然农贸市场带来了一定的本地化和手工生产元素,但这只是一个高成本的小众市场,家庭食品购买者更关注便利性和低成本。一直以来,有相当一部分园艺爱好者会自己种植蔬菜和水果,英国的自留地运动持续受欢迎,有 9 万人在等待名单上。在近期的封锁期间,由于社交距离的限制,家庭食品生产的兴趣激增,但 3 月至 6 月北方地区园艺产品供应最少的“饥饿期”限制了人们的期望。

园艺虽然是一项健康的活动,能为城市生活带来乐趣,但它与市场资本主义的消费文化相悖。欧洲的小农经济几乎已经消失,因为它与贫困、繁重的劳动、无知和社会孤立联系在一起。在英国和欧洲,农民的土地常常被城市居民购买用于周末和乡村度假。一些夫妇会尝试园艺,但随着热情消退和困难显现,他们往往会在几年内转向易于管理的草坪和果园。不过,园艺机器人具有巨大的潜力,尽管其资本成本较高,但生活方式带来的好处可以弥补这一点。例如,自动割草机已经问世多年,未来小型电动拖拉机自动完成行作物工作也似乎是必然趋势。

在人类世,控制矿物循环至关重要。农

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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