3、智能城市:概念演变与社会挑战

智能城市:概念演变与社会挑战

智能城市的兴起与应用

智能城市利用信息和通信技术来管理城市功能,如交通、环境质量、水和废物处理系统,以及促进社区参与。这一概念兴起于近三十年,是通信和计算技术融合的产物,借助传感器、软件和大规模系统的发展,为城市管理提供数据和控制能力。

常见的智能城市技术应用包括:
- 交通出行 :交通和拥堵管理,公共交通供需平衡。
- 公共事业 :能源和水供应、废物管理。
- 环境质量 :污染监测、水质检测、公共卫生。
- 社区参与 :行为改变提醒、向官员和管理者反馈。

尽管智能城市具有吸引力,能为城市带来秩序和效率,但它常被视为功利性的,与城市服务的人群脱节,工程技术层面的关注较多,而社会背景往往被忽视。若要使智能城市取得成功,就需要让每个人都参与到城市的建设中。

为了理解智能城市的本质,我们可以通过社交媒体来探究人们对这一概念的认知和使用。通过分析2017年至2020年间发送的470万条包含#smartcity和#smartcities的推文,揭示了该概念的地理分布、使用语言、常见关联以及主要影响因素。结果显示,推文内容主要由科技和行业利益驱动,侧重于供应商和智能城市技术的推广。这意味着需要更广泛地让城市居民参与到智能城市技术的推广和使用中,以促进透明度和公平性,特别是在技术的所有权和控制权、治理和监督、隐私问题以及社会正义的推广等方面。

智能城市概念的演变

智能城市最初指的是时尚、精致的城市居民。在19世纪

【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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