美CFTC任命Jason Somensatto担任金融技术研究部门代理总监

美国商品期货交易委员会(CFTC)宣布,0xLabs的律师JasonSomensatto将接替MelissaNetram成为LabCFTC的代理总监。JasonSomensatto在数字资产市场有深厚理解和丰富经验,曾助力ZRX代币在CoinbasePro上市并参与2017年的融资项目。

美国商品期货交易委员会(CFTC)已宣布任命去中心化交易项目0x Labs律师Jason Somensatto接替梅利莎·内特拉姆(Melissa Netram)担任金融技术研究部门LabCFTC代理总监,Jason Somensatto目前拒绝对此任命发表评论,但CFTC代理主席Rostin Behnam在一份声明中对本次任命表示赞赏,并认为Jason Somensatto对数字资产市场有深入了解和丰富经验。 据悉,Jason Somensatto曾帮助ZRX代币成功登陆Coinbase Pro交易平台,并推动该项目在2017年募集到2400万美元资金。
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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定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汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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