17、美国西部能源需求与供应弹性分析

美国西部能源需求与供应弹性分析

1. 能源市场平衡与模型基础

1.1 能源市场平衡条件

当能源市场处于平衡状态时,有 (Q_{t}^{D }=Q_{t}^{S }=Q_{t}^{ }) ,其中 ( * ) 表示平衡点。均衡市场价格 (p_{t}^{ }) 是使时间 (t) 内能源的需求量和供应量相等的价格。然而,在计算供需系统时,准确将能源市场冲击归因于市场的正确一方存在困难。

1.2 流量调整模型

许多研究采用 Houthakker 等人(1974)的流量调整模型。为表示期望需求,对该模型的方程(3.1.1)进行修改:(Q_{i,t}^{D*}=f(X)) ,这里的 “期望” 表明能源需求是一种存量而非流量情况。例如,一个家庭的汽油消费,根据需求定律,价格上涨会导致需求量减少,这种行为变化体现了能源消费的流量过程。家庭对价格变化的第一反应是改变消费,从长期来看,可能会根据价格波动升级能源消费商品的存量,如购买更省油的车辆。当市场仅由需求驱动时,会使用流量调整模型,该模型通过估计供给曲线来获取结构参数,而非进行短期和长期估计。

1.3 线性供需函数

Lin(2011)假设线性的供给和需求函数:
- 需求函数:(Q_{t}^{D }=\alpha_{1}p_{t}+\alpha_{i}X_{t})
- 供给函数:(Q_{t}^{S
}=\beta_{1}p_{t}+\beta_{i}Y_{t})

基于市场均衡的前提,可以求解 (p_{t}) 和 (Q_{t}) 的简化形式系统表示。当估计方法为普通最小二乘法

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值