EI检索国际学术会议(NMMVE 2023)

第二届新材料、机械与运载工程国际会议将于2023年6月在中国贵阳举行,邀请了业界知名专家进行特邀报告,涵盖新材料和机械工程的多个研究领域,旨在促进学术交流和科研发展,征稿主题包括结构材料、复合材料、机器人技术、新能源汽车等。

会议信息 :

【会议时间】:2023年6月2日—2023年6月4日

【会议地点】:中国·贵阳

【会议官网】:nmmve

【会议检索】:EI检索

会议简介:

第二届新材料、机械与运载工程国际会议组委会热忱地邀请您参与本届大会(NMMVE 2023)。本届大会旨在聚集领先的科学家、研究人员和学者,共同交流和分享在新材料、机械与运载工程各个方面的经验和研究成果,为研究人员、从业者和教育工作者提供一个重要的跨学科平台,以展示该领域产、学、研的最新趋势、面临的挑战及可行解决方案。本次大会邀请到宁波大学钱江学者特聘教授、压电器件技术实验主任、曙光-宁波大学高性能计算联合实验室主任王骥教授;Garcia NSF 工程界面聚合物中心主任 Prof. Miriam Rafailovich;普渡大学激光制造中心主任 Prof. Yung C. Shin;国家优青、吉林大学材料科学与工程学院副院长韩奇钢教授以及其他专家学者进行特邀报告。大会希望能促进新材料、机械与运载工程领域的研究和发展,推动全球研究人员、开发人员、工程师、学者之间的信息交流。

征稿主题

包括但不限于以下主题:

【新材料】

结构材料、复合材料、绝缘材料、高分子材料、半导体材料、纳米材料与技术、新能源材料与器件等。

【机械与运载工程】

机械设计、机器人与力学、化工机械设备、新能源汽车、机械动力学和振动等。
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在全球电动汽车产业快速扩张的背景下,充电基础设施的规划与运营效率成为影响交通能源转型的关键环节。充电站作为电动汽车能源补给的核心节点,其电力负荷的波动特性直接关系到电网稳定与用户服务体验。因此,构建精确的负荷预测模型已成为提升充电网络智能化管理水平的重要基础。 为支持相关研究与应用开发,专门针对充电站电力消耗预测所构建的数据集合,系统整合了多维度变量,旨在揭示负荷变化的潜在规律。这类数据通常涵盖以下结构化信息:时序用电记录,以固定间隔(如每小时或每日)记载充电站总能耗;充电过程明细,包括各充电单元的功率曲线、充电持续时间及结束时刻;用户行为特征,例如用户群体分类、充电周期规律与时段偏好;外部环境参数,如气象指标(气温、降水、风力)及法定假期安排,这些因素共同作用于出行需求与充电决策;站点属性数据,涉及地理位置、充电设备型号与规模、服务容量上限等,用于评估站点运行效能。 数据质量与覆盖范围显著影响预测算法的可靠性。完备且精准的数据有助于识别负荷波动的驱动要素,进而支持电网侧与运营侧的协同优化。例如,基于负荷预测结果,运营商可实施动态定价机制,引导用户在低谷时段充电,以平抑电网峰值压力;电力部门则可依据预测趋势提前规划配电网络扩容,保障供电安全。 当前,随着机器学习与人工智能方法的不断成熟,将其引入充电负荷预测领域,不仅能够提升模型预测精度,还可推动充电站运营向自动化、自适应方向演进,从而促进电动汽车生态体系的长期可持续发展。总体而言,充电站负荷预测数据集为学术研究与工程实践提供了关键的数据基础,助力实现负荷精准预估、资源优化配置与能源高效利用,进一步加速电动汽车的规模化应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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