未来交通的猜想

未来汽车交通的猜想

除了目前比较明显的电动化和自动驾驶技术,我想也许将来未来汽车交通也许有如下变化:

  • 无人驾驶专用快速路,与普通汽车和行人分开,避免事故,提高速度,类似传送带或者管道输送
  • 智能汽车网络,由专用的汽车AI网络而不是汽车车载AI来根据所有人的出行计划统一协调规划安排出行路线以达到最优。
  • 公路自动为汽车充电,通过埋在地下的线圈无线充电,汽车行驶过程中即可充电,再也不必为续航里程发愁了
  • 公路依靠太阳能自己发电,目前已有实验
  • 磁悬浮
  • 不停车的快速轨道交通,目前制约轨道交通速度的不是列车最高时速,而是中途停多少站,坐地铁去北京站比从北京站坐火车去天津还慢,就是这个道理。但如果列车过站不停车,乘客如何上下车呢?也许可以这样解决:在主线之外,每个车站设立额外的摆渡车,乘客先上摆渡车,摆渡车从零加速到与主线列车同速对接,然后乘客上车,要下车的乘客再上摆渡车,摆渡车逐渐减速停车,乘客最终下车。这样可以在大大提高速度的同时不减少车站的数目。但是这样对于两车同步要求很高,应该由电脑自动进行。进一步想,能不能进一步提高速度呢?我们如果用多级摆渡车中转可不可以呢?再进一步想,速度提上去了,能不能增加运输乘客的数量呢?乘客最大流量等于每列车最大载客量乘以列车发车频率。列车最大载客量受车辆长度限制,车辆长度受车站长度限制。而列车发车频率与列车运行间隔成反比。列车运行间隔其实是受车站停车限制的,为保证安全,同一区段智能运行一列车,那么前面的车不出站,后面的车就不能进入此区间。比如像北京某几条超级繁忙的地铁,永远人满为患,高峰时期甚至要等好几趟车才上的去。既然用摆渡车的方式可以不用停车,不如干脆取消车厢换成传送带,这样车辆长度等于整个轨道长度,运行间隔等于零,运力可以到达极限。

这些想法有的已经有人开始试验,有的仍然看起来是异想天开,先记在这里。不知道将来会不会真的实现。

2018年5月想起,7月才有机会记下来。

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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