一、区域可持续开发的自适应决策研究（论文文献综述）
龚一莼[1]（2021）在《水库移民家庭生计系统及生计可持续发展研究》文中指出水库移民是因水利水电工程建设而产生的非自愿移民。随着172项重大水利工程项目的推进,我国水库移民的人数目前已经达到2502万人次,该群体数量庞大,大部分集中分布在社会经济发展欠发达、地域发展不均衡的农村地区,水库移民家庭普遍存在生产资本薄弱、生产效率低下、生计能力匮乏等问题。受非自愿搬迁安置的影响,水库移民家庭经历局部生产生活环境改变与社会经济转型的双重作用,其生计活动被迫停滞或终止,生计资产受到损失;同时人地资源的日益紧张和搬迁安置政策滞后等客观因素,导致水库移民家庭的贫困风险增加。目前,关于水库移民生计问题的研究理论支撑较为单一,研究视角较为分散,系统性的实证研究较为缺乏。因此需要通过系统化思维对水库移民家庭在搬迁安置全过程的生计与发展问题进行分析。本研究基于可持续生计理论、社会-生态系统理论和系统演化相关理论,构建了水库移民家庭生计系统。以水库移民家庭为研究单位,以搬迁安置全过程为时间尺度,按照“搬迁安置政策干预—生计系统响应—特征分析—发展预测—路径规划”的逻辑思路,并结合对QP水库移民的连续跟踪调查结果展开理论与实证研究,主要结论如下:（1）在对可持续生计理论和社会-生态系统理论的观点进行总结和提炼的基础上,本研究构建了水库移民家庭生计系统。水库移民家庭生计系统是在可以与其他系统和机构进行交互的背景下,以家庭为单位,以生计资本作为输入,基于家庭自身的生计能力,采用一定的生计策略开展生计活动来满足家庭基本的生计需求,并输出生计结果的微观社会-生态系统。在此基础上,利用理论推导的研究方法,分析水库移民家庭生计系统的边界范围、逻辑结构、运行机制和系统属性。通过整体系统的思维模式构建水库移民家庭生计系统,为加深对水库移民家庭生计系统的过程（演化过程、发展态势、发展路径）分析与机制（运行机制、风险响应机制、发展动力机制）探讨注入全新视角、提供研究平台。（2）基于恢复力思想,从水库移民家庭生计系统属性视角诠释了水库移民家庭生计系统受到搬迁安置政策干预后的风险响应机制,分析并测度了系统风险响应的一般性和差异性特征。水库移民家庭生计系统的属性——持久性、可转化性和适应性可以表征水库移民家庭生计系统吸收和抵抗生计风险、转变生计模式、主动适应安置地环境与变化的内在能力,从而诠释水库移民家庭在整个搬迁安置的不同阶段的响应行为,描述水库移民家庭生计系统经历缓冲风险、主动变革和适应安置地环境的演化过程,因此被视为水库移民家庭生计系统风险响应的一般性特征;本研究构建了水库移民家庭生计系统属性的测度模型,用于计算研究区域内各家庭生计系统的持久性、可转化性和适应性,以及生计恢复力的得分结果;并根据结构动力学的思想,将生计系统内部要素分为“资本存量”、“内部控制”和“组成结构”三类,利用多元回归分析法,对比分析显着影响持久性、可转化性和适应性的核心要素的异同;同时,本研究通过对比水库移民家庭生计系统演化过程中一般性特征的差异,分类分析了水库移民家庭生计系统风险响应的差异性特征——保守型、稳健型、创新型和灵活型,并采用无序多分类logistic回归分析方法,探究家庭禀赋、发展需求和资源供给等内容对水库移民家庭生计系统差异性特征的影响作用。以QP水库移民样本户为案例进行实证分析的结果表明:1)水库移民家庭生计系统的属性可以解释系统状态的动态变化,测度结果表明研究区内各水库移民样本户生计系统的持久性、可转化性和适应性结果存在差异但分化程度不高;2)按生计策略和安置模式对303户水库移民家庭分组后,发现持久性的组间差异较适应性和可转化性更为明显,具体表现为纯农户或乡内出村安置的家庭持久性均值较高,而纯非农户或县城安置的家庭持久性的均值较低,反映了农业生产活动活动和与原住地相似的安置环境对维持生计系统状态稳定方面的优势;3)多元回归分析结果表明影响持久性、可转化性和适应性的核心因素各有侧重,说明三属性分别表征了搬迁安置不同阶段生计系统状态的变化;4)水库移民家庭生计系统风险响应类型的分类结果说明研究区域内水库移民家庭的生计类型以创新性居多,说明大部分家庭具备自主管理和自主调整,以应对搬迁安置风险的能力;其中纯农户和第一类兼业农户的生计系统风险响应特征以保守型和稳健型为主,而第二类兼业农户和纯非农户的生计系统风险响应特征以创新型和灵活型为主,说明非农业生产活动的开展有助于水库移民家庭自主优化生计策略和适应安置地新环境;5)无序多分类回归分析的结果表明影响生计系统四类特征的显着因素差异明显,回归分析的显着性和参数结果也可以用于水库移民家庭生计类型的分类和预测。（3）基于系统演化视角,构建了水库移民家庭生计系统货币价值转移的网络流,评估水库移民家庭搬迁安置后生计系统的发展状态;基于贫困陷阱理论,提出“发展潜力”概念和测度模型,预测水库移民家庭未来的发展趋势。本研究借鉴生态网络分析方法,将水库移民家庭生计系统抽象为流量网络来刻画系统的结构特征和发展态势。通过构建水库移民家庭生计活动的投入产出理论分析框架,分析水库移民家庭生计系统内部主要要素之间的价值转移,并在此基础上搭建了水库移民家庭生计系统货币价值转移的网络流,从而计算得到水库移民家庭生计系统货币网络流的可持续性结果;其次,本研究基于贫困陷阱理论,将“发展潜力”定义为水库移民家庭在面对各种压力或冲击的作用后仍能保持向可持续发展方向演化的能力,选择以二阶多项式规范来构建包含可持续性一阶马尔可夫过程,以及家庭禀赋与失业风险相关解释变量的水库移民家庭生计系统的可持续性函数以及发展潜力测度函数模型。并采用系统广义矩方法（GMM）进行参数估计和高阶中心距的计算,从而利用互补积累密度分布函数计算得到各水库移民家庭发展潜力的结果。利用QP水库移民样本户的调查数据进行实例分析的结果表明:1)研究区域内的303户水库移民样本户生计系统的可持续性均远小于随机网络系统的最佳可持续性值,说明水库移民家庭生计系统本身结构薄弱、功能简单、核心要素之间的约束能力不强,也反映出水库移民家庭生计系统运行效率较低,缺乏增长的动力和发展自组织能力;本研究推断大部分水库移民样本户在搬迁至新安置点后,其生计系统尚处于自适应循环过程中的开发（r）阶段,因此建议帮扶政策需从提高系统连通性和自组织能力两方面入手,推动水库移民家庭向最佳可持续发展状态演化;2)对比四类不同生计系统特征的水库移民家庭的可持续发展状态,其各类家庭生计系统的可持续性大小的排列结果为:灵活型>创新型>稳健型>保守型。说明高适应性和高可转化性对于水库移民家庭在搬迁后促使生计系统朝可持续方向演化的重要作用;3)对可持续性进行GMM估计的结果表明了上一期可持续性、固定资产价值、流动资产价值、非农就业率、社会网络对本期可持续性具有显着的正向效应,且上述解释变量对可持续性的边际效应依次递减;失业风险、抚养比对当期的可持续性具有显着的负向效应,且边际效应也依次递减;4)对可持续性方差进行的最小二乘法估计结果表明,水库移民家庭所面临的失业风险将降低各家庭发展的可持续性;根据对发展潜力进行最小二乘法的估计结果,不仅推断出可持续性具备动态的非线性发展路径的特征,也得到失业风险会显着影响水库移民家庭生计系统的发展潜力的结论;从家庭禀赋中的人口特征和家庭资产情况看,抚养比高的家庭发展潜力较小,而非农就业率高、户主高学历、流动资产价值高,或社会网络关键节点较多的家庭一般具有更高的发展潜力;5)计算得到303户水库移民家庭中具备发展潜力的有254户,不具备发展潜力的有49户,其中具备发展潜力的家庭中,以创新型与灵活型的水库移民家庭居多,同时不具备发展潜力的家庭中,以保守型和稳健型的水库移民家庭居多,说明水库移民家庭生计系统的高适应性和高可转化性能够提高水库移民家庭生计系统网络流的增长规模和发展质量,对于水库移民家庭抵抗未来未知的生计风险并促使生计系统向可持续发展方向演化至关重要。（4）基于驱动力相关理论,本研究探讨了水库移民家庭于新安置地在国家发展战略和地方搬迁政策的支撑和驱动作用下,生计系统长期可持续发展的动力机制和动态发展路径。本研究在分析多层级驱动力体系对水库移民家庭生计可持续发展的作用机制和作用路径的基础上,构建了水库移民家庭生计可持续发展的系统动力学模型,揭示了水库移民家庭生计系统可持续发展的动力机制;通过设置七种政策情景,对比各类政策实施效果的仿真结果,发现多措并举的帮扶政策能够覆盖更多水库移民的发展诉求,满足水库移民的长远发展利益。尤其是在增加特色产业投入、提高生产补贴、提升村集体教育和培训服务的频次和质量等方面应加大扶持力度,通过提高水库移民家庭主动创新的生计能力,完善村集体适应性管理水平,助力水库移民家庭生计的可持续发展。因此本研究提出了从生计能力视角出发的水库移民家庭生计系统主动变革发展路径,和从适应性管理视角出发的水库移民家庭生计系统与村域人地系统协同发展的路径,为后期扶持规划的制定提供参考。综上所述,本研究探寻了水库移民家庭生计系统演化过程和发展路径的一般规律,分析了水库移民家庭生计系统风险响应特征和发展状态的差异,揭示了水库移民家庭生计系统运行机制、对外部风险的响应机制和受驱动力作用的发展动力机制等内容。本研究的创新之处在于:（1）运用可持续生计理论与社会-生态系统理论,构建水库移民家庭生计系统及分析框架,丰富了水库移民家庭生计系统过程分析与机制探讨的理论体系和技术方法;（2）基于系统演化视角,首次建立了水库移民家庭生计系统货币网络流,开发了定量测度水库移民家庭生计系统发展潜力的计量经济学方法,实现了对水库移民家庭生计系统发展状态的评估和预测,弥补了目前对水库移民家庭动态发展方面的研究空白;（3）基于驱动力理论构建了水库移民家庭生计可持续发展的系统动力学模型,解析了水库移民家庭生计可持续发展的动力机制,并提出了跨尺度管理的可持续发展路径,为相关研究和政策制定提供合理依据。
王臻臻[2]（2021）在《光储充环境下电动汽车充换电供应链优化模型研究》文中研究表明随着“十四五”碳达峰和碳中和的提出,清洁能源的发展进入新的时期。在国家政策的扶持下,我国光伏发电的规模不断扩大,利用率也逐渐提升。为了解决光伏发电的弃能问题,提高能源利用率,促进光伏产业的长续发展,建设光储充电站是十分必要的。电动汽车各项技术的不断成熟也不断推动电动汽车参与供应链建设,并形成光储充环境下电动汽车充换电供应链。光储充环境下电动汽车充换电供应链指:以光储充发电站为起点,电动汽车的移动电源在光储充发电站完成充电,然后借助物流服务商实现移动电源从光储充发电站到固定式换电站再到用户,并最终回到光储充发电站的运输和配送活动。电动汽车充换电供应链的优化,有助于降低供应链的发展成本,提升供应链的整体效益,实现供应链的价值增值。为此,论文从整个供应链可持续发展的角度对光储充环境下电动汽车充换电供应链进行分析,系统的对光储充电站的选址,电动汽车充换电供应链物流节点企业的优化选择以及移动电源的应急配送路径进行研究,具有重要的理论和实践意义。论文首先在阐述相关理论的基础上分析了光储充相关产业的发展现状及存在的问题,构建了光储充环境下电动汽车充换电供应链,界定了该供应链的内涵;其次,构建了基于地理条件、经济条件、环境条件、边界条件、地方政策和协同条件等6个维度共17个二级指标的光储充发电站选址决策指标体系,在此基础上,利用区间二型模糊AHP-TOPSIS方法对光储充电站进行选址优化,并通过算例验证了该模型的有效性;再次,基于电动汽车充换电供应链建设的需要和移动电源的特殊性,借助专业物流服务商对移动电源进行各个节点的配送活动,构建了含有4个维度、17个二级指标的决策标准体系,采用优化模型来确定准则权重,模拟设定备选企业数据,并采用灰色累积前景理论方法选择最佳的物流节点企业,通过算例验证了模型的合理性和有效性;最后,考虑电动车可能会出现的因电池动力不足或者电池故障而无法到达充换电站的情况,提出一种自适应NSGA-Ⅱ多目标优化算法,对移动电源的应急配送路径进行优化,并利用Matlab对模型进行仿真和求解。光储充发电站的选址、电动汽车充换电供应链物流节点企业的优化选择以及移动电源的应急配送路径优化是电动汽车充换电供应链构建过程中的关键问题,本文对该问题的研究和探讨,旨在为电动汽车充换电供应链的实际建设和电动汽车换电模式的进一步推广提供一些有益的思路。
杨昱[3]（2021）在《网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制策略研究》文中认为随着社会经济水平的提高、人们出行需求的迅速增长,持续上升的汽车数量导致了城市交通拥堵日益严重、能耗攀升、交通事故频发。如何防止交通拥堵、降低耗能、提高车辆行驶安全性是人们日臻重视的重要课题。汽车作为主要交通运载工具肩负着巨大的责任以改善当下交通系统严重的能源耗费、拥堵和安全等问题,因此在技术层面对车辆的生态性进行改进与完善是解决上述问题的重中之重。在此背景下,不断推动汽车安全、节能、高效的智能生态出行技术具有重大意义。在5G通信和V2X技术的高速发展下,以车辆队列行驶为典型代表的多车组群系统控制技术受到了广大研究人员的高度重视。基于V2X通信的网联车队生态式协同自适应巡航控制（Ecological Cooperative Adaptive Cruise Control,ECACC）技术是在网联车辆队列行驶的基础上实现以节能为主要优化目标的队列协同控制方法。该技术作为多车协同控制的关键技术之一可以实现车辆群体节能,增强跟车行驶安全,提高道路通行效率,对实现可持续发展的智能交通系统战略起到关键推动作用。该技术的主要思想在于基于V2V和V2I的车联网通信通过获取当前交通环境状态、队列车辆状态以及前方道路信息等,进行以车辆队列行驶经济性为主要目标的最优设计,同时实现稳定安全的队列跟车效果,以此对队列中头车进行行为决策与各子车辆动力系统最优化控制,最终达到车辆队列在多种智能交通场景下节能、安全的行驶目标。相对于传统的单车控制,车辆队列协同控制在能效方面可以提高10-20%,并且增加了道路跟车行驶的安全性,缩短了跟车间距,提高了道路交通的容载率与通行效率,从而减少了由交通拥堵带来的大量能源耗费。车队ECACC策略从车辆自身的动力系统优化和微观交通出行规划两方面共同实现生态出行的目的。本文以均质纯电动网联车辆队列为研究目标,基于V2X通信技术针对车队在高速和城市典型场景下以队列能耗为主要优化目标、以队列跟车性能为基本保障开展了关于生态式协同自适应巡航控制的理论研究,并通过仿真分析、硬件在环测试以及实车实验进行了验证。具体研究内容如下:（1）针对车辆队列在不同场景下的行驶方式和行驶限制进行分类设计。按照车辆队列前方交通流状态,车队行驶方式划分为基于被动跟车和主动规划的ECACC策略,分别对队列行驶的两个主要性能即跟车和节能进行了建模与验证。在底层跟车控制方面对队列行驶的技术基石即CACC跟车控制器进行了建模、分析和仿真验证,分别讨论了基于前馈-反馈结构和纯反馈结构控制器的特点,并进行了队列弦稳定性分析。此外,在能耗方面建立了基于电机Map和电池动态参数的纯电动汽车能耗灰盒模型,并与成熟商业软件进行了对比验证,为ECACC策略的展开提供了模型研究基础。（2）针对车队前方存在不受控车辆的情况进行了基于被动跟车的ECACC策略设计。由于车队前方车辆阻挡,车辆队列需被动地沿某一速度轨迹行驶,因此基于车辆队列纵向动力学特性和恒定常数车头时距的跟车策略,考虑道路连续坡路信息,提出了以能耗和队列跟车性能为优化目标的模型预测控制求解方法。通过在特定行驶速度下对车队中各子车辆进行分布式控制实现动力系统优化,平衡队列跟驰过程中能耗与跟车精度间的博弈,实现车辆能量经济性、驾驶舒适性以及跟车准确性的多目标优化。（3）针对车队前方无交通流约束情况进行了主动规划的ECACC策略设计。基于队列行驶过程中各子车辆的动力系统状态和跟车行驶需求,建立基于队列解耦的分层控制体系即顶层头车能量最优速度轨迹规划和底层子车辆经济车速跟随的逻辑框架。队列头车通过V2I通信获得道路参数如坡度、曲率以及交通限制等信息,根据自身动力系统特性,通过基于动态规划的求解方法得到了能耗的全局最优解并得到对应速度轨迹。在速度规划中,考虑车辆横向特性,建立了希尔函数对横向加速度进行约束,实现车辆在转弯过程中的安全速度控制。此外,在最优控制问题的性能函数中引入了时间调节因子,以实现在不同行程时间需求下车辆队列能耗-时间综合最优的驾驶模式。（4）针对城市典型的连续信号灯交叉口场景的ECACC策略。基于城市工况下节能导向的车队绿波带通行需求,提出了基于生态驾驶的队列行驶方法,通过V2I通信提前获取信号灯SPa T状态进行速度引导实现队列全绿灯通行的生态驾驶效果;针对交通信号、道路参数和行车环境等复杂情况对车辆动力系统进行能量优化,提出了基于切换逻辑的动态规划快速求解方法;此外,提出了队列信号灯交叉口不分离策略,保证了队列行驶完整性,提高了队列整体的通行效率、行驶经济性和跟车安全性。（5）建立了仿真分析—硬件在环—实车实验的验证体系。基于真实城市路况实时高精度地图进行了硬件在环测试,并在此过程中实现了RSU和OBU终端设备的实时信息传递;建立了基于Virtual Platoon的实车跟车验证方法,在不同的加速度需求下进行了车辆队列性能测试。一系列测试验证了网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制的节能效果与跟车安全效果。通过以上内容由理论到实践的系统研究,本文阐述了网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制的巨大节能潜力和行驶安全优势,同时体现了ECACC策略在不同场景下应用的广泛性和适用性。该策略在未来智能交通系统中的具有深远的实际应用价值,并为实现道路车辆安全、节能、高效的智能生态出行提供了技术基础。
杜海龙[4]（2020）在《国际比较视野中我国绿色生态城区评价体系优化研究》文中进行了进一步梳理人类文明进入生态文明,城市作为人类文明的载体也进入崭新阶段。伴随着世界城镇化发展,城市人口需求面临的挑战不断增加,绿色生态化成为全球城镇化发展趋势。中国的城镇化是一场引领全球的规模最大、速度飞快的城镇化,当前中国的城镇化已经由高速发展转向高质量发展的新时代,这项运动不仅决定着中国的历史进程,更深刻影响着21世纪人类的发展。当今世界正处于百年未有之大变局,国际秩序迎来历史转折,全球治理体系正发生深刻变革,应对气候变化成为全球首要挑战之一,绿色生态城市成为全球城镇化发展的理想目标。建立绿色生态城市的标准体系,为全球城市绿色生态化发展提供中国范式和标准引领,是国家核心竞争力的体现,事关人类共同命运。本文系统梳理了绿色生态城市的相关概念,辨析了绿色生态城市的内涵,论述了绿色生态城市的基本特征,完善了绿色生态城市的理论体系,并初步构建了“绿色生态城市系统模型”。基于绿色生态城市系统模型设计了ESMF比较矩阵,依托矩阵对英国、美国、德国、日本及中国的绿色生态城区评价标准开展了全面系统化的比较,寻求借鉴与启示。通过总结我国绿色生态城区发展现状及现存问题,结合我国城市发展新变化、新城新区新需求、城市更新领域等多方面的新挑战,明确我国绿色生态城区评价体系的优化方向。在完善理论工具、全面比较借鉴和充分发掘问题三项基础工作之后,集合生态学、城市学和系统学的工具模型建立了绿色生态城区“钻石”评价模型,对我国现有绿色生态城区评价体系在价值导向、体系结构、评价内容和评价方法四方面进行了优化,并通过典型案例验证了相关评价模型和评价体系优化的适用性。全文共七章,内容介绍如下:第一章:结合人类文明发展,中国及全球城镇化发展阶段,当今世界格局巨变等现实需求,论述了开展绿色生态城市标准体系建设的必要性。综述了国内外绿色生态城市及其评价标准的研究现状,明确了研究目的、研究内容和研究技术路线。第二章:对绿色生态城市相关概念进行梳理,就绿色生态城市的内涵与基本特征进行辨析,论述了绿色生态城市的理论基础,应用系统工程的方法论从目标准则、结构组织、运行机制三个维度构建了“绿色生态城市系统模型”。第三章:在“绿色生态城市系统模型”的基础上,从层次分析出发设计构造了ESMF比较矩阵,从宏观环境、评价体系、机制保障和模式特征四个维度对英国BREEAM Communities,美国LEED-ND、LEED-Cities and Communities,德国DGNB UD,日本CASBEE UD、CASBEE Cities,中国绿色生态城区评价标准GBT51255-2017展开全面系统化对比,通过比较研究寻求启示与借鉴,用于指导我国绿色生态城区评价体系的优化。第四章:全面总结我国绿色生态城区发展现状及现存问题,结合我国城市发展的主体、模式和逻辑变化的时代背景,深入剖析我国新城新区建设和城市更新领域对绿色生态城区发展提出的新挑战,以问题和挑战为导向明确我国绿色生态城区评价体系的优化方向。第五章:提出我国绿色生态城区评价体系的优化原则和优化目标,建立了绿色生态城区“钻石”评价模型。在现有国家评价体系基础上,补充完善了“城区治理”、“生活质量”、“创新智能”和“过程管理”四方面评价内容;在评价方法上细化城区类别与指标权重;在评价结果的表达上,提供了直观的得分罗盘图、钻石模型雷达图。第六章:以中新天津生态城等城区为实例,验证以上评价内容的补充完善、评价方法的优化提升和“钻石”评价模型的适用性。第七章:总结了本文的主要工作,并展望绿色生态城区建设及评价标准下一步的发展方向。
石扶雨[5]（2020）在《基于动态松弛近似算法的可持续供应链网络构建研究》文中研究说明可持续供应链模型的构建是现代供应链成本优化的重点研究课题,传统的供应链模型过度追求成本上的最优,忽视了对生态环境与社会的不良影响。针对供应链研究中存在的环境、社会评价指标不明确,模型未能准确描述真实供应链网络,算法在大型算例环境下寻优困难等问题,引入绿色指标的评价标准,设计了可持续供应链的网络优化模型,提出一种自适应动态松弛近似算法。首先,总结影响可持续供应链的三重影响因素,根据实际调查整合供应链的评价指标,使用加权平均法对供应链的合作伙伴进行筛选。其次,设计了一种考虑生产成本、水污染、碳交易配额、运营成本及运营排污成本等指标的可持续供应链网络模型,为进一步降低成本,将碳排放配额再交易的方案代入模型中。再次,结合粒子群算法和拉格朗日松弛算法,设计一种自适应的动态松弛近似算法,该算法采用了树型编码结构和松弛因子自适应机制,对可持续供应链的网络模型进行综合寻优求解。最后,对动态松弛近似算法与传统粒子群算法对比分析,在相同指标的前提下,实验结果表明,动态松弛近似算法较传统粒子群算法能适当地扩大或缩小粒子的寻优范围,使所有粒子搜索最优解区域的可能性增大,动态松弛近似算法的求解质量要优于传统粒子群算法求解质量。该论文有图21幅,表15个,参考文献63篇。
乔英[6]（2020）在《梯级水库群多目标优化调度研究》文中研究表明我国是水资源相对缺乏的国度,据统计,人均拥有水资源量仅有2100立方米,只有全球人均水平的28%。另一方面,我国的水资源分布十分不均衡,在北方广大地区普遍缺水严重。随着经济和社会的发展,人们对水资源的需求量不断提出更高要求。鉴于此,如何对水资源进行优化调度,实现水资源的充分利用,是经理管理中的重大研究课题。水资源调度问题必须兼顾不同区域的经济运行、环境保护、人民生活等问题。由于这种调度问题考虑的因素越来越多,所以智能优化算法成为解决此类调度问题最为流行的新兴技术手段,并不断得到深入细致的研究和更广泛的应用。构建科学合理的水资源联合调度方法,对于提高水能资源的利用效率,充分发挥水资源在经济社会发展与节能减排中的优势,具有非常重要的意义。本文以梯级水库群调度运行现状为背景,结合水资源优化配置理论和效益均衡多目标优化方法,深入研究了梯级水库群优化运行建模理论,以及模型求解算法,提出的研究思路和方法可以对提高梯级水库群水资源利用率、为流域用水的水质水量提供理论支撑。论文的主要内容和创新性成果如下:（1）基于梯级水库群多目标粒子群算法的构建。针对粒子群算法在解决多目标、多约束、多阶段等复杂非线性问题中存在的算法收敛性速度慢、容易陷入局部最优、求解时间长等问题,对其惯性权重进行改进,实现全局和局部搜索能力间的均衡,改进了多目标粒子群优化算法（MQPSO）。并利用国际常用的ZDT、DTLZ系列函数,从稳定性、收敛效果、计算速度和求解结果等方面对改进的算法进行合理性与可行性检验。再针对电力经济调度中多目标优化算法的建模及其应用的例子,证明MQPSO算法可有效的对经济调度问题进行优化,为智能算法在解决生产生活中的实际问题提供了重要参考。（2）考虑水量的梯级水库群多目标优化调度研究,对水库群进行了联合优化调度测算,确定了水库群优化供水方案。为了验证多目标优化算法的有效性及实用性,按实际调度规则对洪汝河流域水库群进行了实证模拟,并用提出的MQPSO算法进行了求解。案例结果表明与实际调度规则相比,自适应算法、改进算子的算法和改进的分步算法的总供水量在模拟的基础上都有所提高,表明了在库群联合运行调度中不同优化算法的供水方案在模拟方案的基础上都有一定的改善,为水库群优化调度问题的求解开辟了一条新途径。（3）考虑水质的梯级水库群优化调度研究。考虑梯级水库群生态环境需水要求和水量水质因素,利用Copula函数将变量联合累积分布函数和变量边缘累积分布函数连接起来,建立面源排放量模型、点源排放容量模型,以洪汝河水库群为例,根据洪汝河流域相关资料,根据洪汝河流域相关资料,以化学需氧量（COD）表征水量水质调度污染指标,在洪汝河流域各个控制断面的水质为Ⅲ类作为目标值,得到洪汝河流域水量水质联合调度方案。用提出的MQPSO算法对其进行了系统研究,提高了水质的达标率,充分发挥了水资源的潜在功效,为流域水环境的改善奠定基础。（4）考虑丰水期发电的梯级水库群优化调度研究。针对流域性水库群水电站水库调度图的应用效果不佳的问题,提出了一种考虑流域性水库群水电站年内不同时期出力差异性的分期调度图,并用提出的MQPSO进行求解。该方法能够明确划分水库群的水文年,丰水期和枯水期。初步实证研究表明:提出的分期调度图要明显优于常规调度图,并且能够有效发挥洪汝河流域水电站的效益空间,为水库群的优化调度管理及规划给出了新的思路。本文就梯级水库群的多目标调度问题进行了研究,结合提出的MQPSO算法,分别对考虑水量的梯级水库群多目标优化调度、考虑水质的梯级水库群多目标优化调度研究和考虑丰水期发电的梯级水库群多目标优化调度进行了研究,并对其模型及算法进行了洪汝河流域梯级水库群的实证模拟,有效的证明了算法和模型的适应性和灵活性。推进了梯级水库群的优化调度的技术水平,为实践中的优化调度问题提供了新的有效的理论与方法。
敬博[7]（2020）在《秦巴山区人地系统演化格局及空间管控研究》文中研究说明人地关系地域系统是地理学研究的核心,是地球表层上人类活动与地理环境相互作用形成的开放复杂巨系统,是以地球表层一定地域为基础的人地相关系统,即人与地在特定地域中相互联系、相互作用而形成的一种动态结构。一直以来,中国地理学界在人地系统理论框架之下开展了大量研究工作,主要包括人地系统的形成过程、结构特点和发展趋向;人地系统间相互作用、能量转换、后效评价及风险评估;人地系统的空间格局和地域分异规律;人地系统的时间演化规律及趋势;不同层次、不同尺度的人地系统优化协调管控等方面。山地占全球陆地面积的24%,提供了陆地70%以上的淡水资源和绝大部分能源、矿产、生态资源,是目前地球上生物多样性保存最好的区域,是全球自然保护的核心区和主要资源赋存区域,全球约有一半人口依赖山地提供的资源。山区自古以来就是人类重要的生活栖息地和文明发祥地,为人类的生息、繁衍和发展提供着重要的支撑,但由于自身系统不稳定、生态系统十分敏感,因此极易受到外界环境干扰,近年来成为在全球环境变化和生态退化过程中响应最为激烈和迅速的地区,山区人地关系与可持续发展受到各国学界和政府的持续关注。在此背景下,作为特殊、复杂且地域分布广泛的一种人地系统类型,山区人地系统演化格局及其空间管控就成为人文地理学的重要科学理论和实践命题。本研究遵循“研究综述-理论建构-实证分析-对策建议”的研究思路,选取跨省典型山区——秦巴山区作为对象开展研究工作。运用人文-经济地理学、区域经济学、生态学和管理学等相关学科理论,重点从人地系统、空间均衡、空间管控三个方面对山区人地系统的特征、要素、结构、作用机制、状态评价及管控策略等进行分析,并建构理论框架;采用耦合协调度模型、Getis-Ord General G空间探测法、GWR地理加权回归模型、空间供需匹配模型、空间效益均衡模型等研究方法,对山区人地系统的演化特征和驱动机制、空间格局和影响因素、空间均衡和优化调控等问题开展实证研究;提出适宜于秦巴山区的空间管控模式及管控实践方案。主要研究内容和结论如下:（1）山区人地系统理论方法探讨。对山区人地系统基本特征、要素、结构、作用机制、演化机理和优化调控等进行理论分析,发现山区人地系统的协调与均衡体现在两个维度,理论维度上应包括“地域空间内的开发需求-环境供给关系匹配”、“区际间的效益均衡和区域综合效益最大化”两个方面,实践维度上提出应在不同区域采用针对性、差异化的空间管控手段,确定不同的发展模式和优化策略,促使人类活动要素在地域空间上有序分布,实现山区人地系统的综合均衡。（2）秦巴山区人地系统演化特征和驱动机制。秦巴山区人地系统的历史演化大致经历了以“共生协调”、“发展退化”、“矛盾突出”为主要特征的三个阶段;21世纪以来,秦巴山区人地系统协调度总体呈下降中略有浮动的发展状态,空间差异表现为中高山区快速下降,低山平原区相对平稳;影响秦巴山区人地系统协调度下降的主要决定因素是经济发展状态和资源利用程度,生态环境质量对秦巴山区人地系统协调度提升具有一定作用,但同时需要建立在高质量的社会经济发展基础之上。（3）秦巴山区人地系统空间格局定量研究。秦巴山区自然环境要素区域差异较大,且随地形变化的特征比较明显;人口、经济发展表现为外围热、内部冷的不均衡空间格局;多个要素、多个尺度的交互研究发现山区人地系统空间格局呈现集聚度低于平原、垂直向分异更为剧烈的显着特征,其与地形具有显着关联性。（4）秦巴山区人地系统空间均衡状态评价。秦巴山区存在供给能力与需求强度的显着空间错位,供给能力中部高而外围低,开发需求则基本与之相反;空间匹配均衡程度总体较低,且分布极不平衡,均衡度总体呈现“中部高、外围低”的格局,均衡与失衡的区县数量比为2:8;生态效益与经济效益不匹配,全域空间效益分布不够均衡。（5）提出了秦巴山区人地系统空间管控模式与管控实践方案。总体思路是以秦巴山区人地系统演化格局分析和空间均衡状态评价为依据,以优化人地系统空间格局为愿景,瞄准区域内空间供需匹配均衡和区际间综合效益均衡两大核心目标,划分管控单元,管控模式分为生态保障型、经济保障型、效益双增型、效益转移型等四个类型。
柯毅明[8]（2020）在《政府投资光伏扶贫项目区域优选方法及其规划模型研究》文中认为光伏扶贫项目是指由政府统一拨付资金,在光照资源良好的贫困区域建设村级光伏发电电站,并将发电营运所得用以帮扶建档立卡贫困户的政府投资项目。它不仅有助于解决落后地区的能源供给、就业创收和经济建设等问题,还可以助力于缩短贫富差距,维护社会公平并推动社会主义现代化进程。自试点以来,政府利用两年光景将光伏扶贫装机规模增至100万千瓦,受惠人数突破百万户。因巨大的利好效用,光伏扶贫项目已成为探索中国特色扶贫事业中可圈可点的“经验词条”,也被成功纳入十三五扶贫开发的工作重点。然而,随着光伏项目的发展,光伏电站潜在可安装面积日渐紧俏,弃光弃能等现象日益凸显。同时,伴随着扶贫开发的深入推进,加之光伏扶贫项目呈现出分布分散、地形特殊和地质多变等特点,部分因勘探不足、选址不良和规划不当引发的恶劣现象也逐渐显现。项目实施区域优选及其规划问题开始引发社会各界的关注和思考。综合分析当前主流的优选理论可知,传统的优选模型普遍存在契合度不高、适用性欠佳或求解精度不足的问题,难以有效应对光伏扶贫项目区域优选及规划建模。因此,本文以政策引导为支点,以“什么区域为条件适宜”、“如何进行项目组合规划”为导向,结合项目内在特征,探索高匹配度和强适应性的区域优选方法及其规划模型,旨在助力完善项目实施经验,提高光伏扶贫活力,为项目新建、改扩建乃至25年实施期满后拆除重建等情境下的投资决策活动提供可靠的智力支持。具体的研究内容如下:（1）结合项目特征的相关政策梳理及投资机理研究。针对目前光伏扶贫项目研究未考虑政策引导作用且投资机理不甚明确的问题,本文以项目特征为逻辑起点进行政策梳理及机理分析。首先,基于投资者、承包商、受益人和社会公众等利益相关方的定位及特点,明确其目标诉求,为后续因素提取和函数设立等过程提供支撑性材料;接着,结合项目目标,对项目的具体特征进行归纳,为后续研究奠定基础;随后,梳理相关政策的发展态势和时序特征,识别出对区域优选及其规划建模问题起着引导作用的政策,并以此作为全论文研究的基本准则,从而提高所建模型的政策匹配度;最后,结合政策引导作用,分析投资机理并界定项目运行机制,从而确保所建模型的项目契合度。（2）基于政策引导的双因素实施区域优选指标体系研究。针对传统指标提取过程中提取困难、因素缺失、筛选偏颇和决策支持度不足等问题,本文摒弃仅从经济、技术、社会和环境等宏观层面进行因素提取的方法,而是立足于利益相关方的目标诉求,提出“政策—风险—收益—反馈”搜索闭环,进而形成涵盖政策引导、风险规避、收益追逐和公众反馈的四维因素集,从而提升因素提取效率;考虑到部分区域因不满足建设红线或整体规划的要求而需被预先否决,本文通过界定指标概念、合并重叠因素和剔除无关因素,构建出政策引导下否决指标和优选指标双因素框架,从而保证指标体系的全面性。以上基于利益相关方目标诉求的因素提取思路可为学者搜集评估指标提供技术参考。（3）考虑决策者风险偏好的直觉模糊组合优选方法研究。针对传统模糊集难以反映决策信息犹豫度、常规赋权方法仅从主观重要性或客观信息量进行单侧度量、主流的排序过程未将决策者风险偏好纳入考虑范畴的问题,本文首先权衡了评估指标量、模糊界限及评估精度要求,决定采用直觉模糊语言集作为定性因素的评估依据。接着,结合直觉模糊集的矩阵一致性和熵值分布特征,对传统层次分析法和熵权法进行适应性调整与拓展,使得整个定权过程既能很好地反映专家经验的模糊性与犹豫程度,又能达到兼顾指标逻辑重要性和优选贡献度的决策效果;随后,基于直觉模糊集的运算逻辑和距离测度公式,对传统的风险偏好交互式决策排序框架进行调整,使排序结果充分反映决策者的风险规避心理,提高方法的实用度。本研究既有助于提升传统赋权方法的应用活力,丰富赋权方法理论体系;又可以提高排序过程的优选效率,丰富排序方法理论体系。（4）计及扶贫效果和容量约束的组合优化模型及寻优算法研究。针对传统组合优化模型契合度不高且寻优算法结果欠佳的问题,本文通过剖析光伏扶贫在战略层、项目层和资源层的投资目标及诉求,归纳出其项目组合的具体特征,在项目目标、政策引导、条例规范和并网要求的共同作用下构建出“目标—约束”组合优化模型。在目标函数方面,考虑到光伏扶贫项目兼具并网发电和帮扶贫困的任务,引入拟帮扶人数表征扶贫效果,从而设立最低成本和最佳扶贫效果两项优化目标;在约束条件方面,考虑到相关政策的规范和要求,结合电网建设和资源消耗等常规限制,从而设立容量限制的约束条件;在求解算法方面,结合种群适应度分布,令个体繁殖概率自适应调整,从而形成兼具非支配排序、拥挤度计算、精英策略和自适应遗传概率的改进算法,可应对过早收敛、求解欠佳和概率固化等问题,提高解集稳定性。改进的算法可丰富智能算法理论体系。（5）基于公平与效率的规划方案优选模型及求解算法研究。针对传统项目规划方案优选过程仅考虑效率测度结果且未对小样本数据求解偏差进行处理的问题,本论文基于项目全寿命周期与利益干系人双重视角,对公平与效率的具体表征进行归纳和总结。首先,引入公平因子,并结合标杆方案和聚类算法对备选方案进行样本初筛,识别出在公平层面表现欠佳的方案并予以剔除,极大契合政府投资项目在维护社会公平方面的理念;接着,将效率诉求转化为可运算的投入产出变量,借助数据包络分析算法对样本数据进行效率测度。考虑到小样本可能带来的估算偏差,引入重抽样技术进行样本扩容和效率值纠偏,结合纠偏后的效率值完成方案的优选排序,从而保证优选结果的准确性。以上提及的模型构建思路可拓展到其他政府投资项目的方案优选或效率分析中,提高优选模型与项目的契合度,而带纠偏处理的数据分析算法亦可丰富效率测度理论体系。
韦秋霜[9]（2020）在《风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究》文中研究指明随着传统能源危机和环境问题的日益突出,以风力发电为代表的清洁能源发展取得瞩目关注,但风电出力的随机性、弱抗干扰性和难预测性使风电消纳成为限制风电发展的关键性问题。储能技术具有瞬时响应和精准控制能力,能促进风电系统与负荷需求间的能量和功率平衡并提高风电利用率,成为实现风电价值管理的关键环节。在电力市场改革和信息技术条件下,围绕风电系统和储能系统构建“风电-储能”价值链,成为提高风电利用率、实现储能系统价值、促进价值链整体价值效应的解决方案。论文针对风电-储能价值链的价值管理过程,以促进价值链的价值创造和增值为目标,以提高风电利用率和储能系统价值为基本原则,构建风电-储能价值链,探讨价值链的利益管理、容量管理、用能管理和价值增值效应等协同决策问题,面向上述问题设计信息系统,通过谋求能量流、信息流和价值流的多维协同而寻求价值链价值效应的最大化。本文研究内容如下:（1）在分析风电及储能发展现状与瓶颈、风电产业链和价值链的基础上,界定了风电-储能价值链的基本内涵和框架结构,分析了新一代信息技术对价值链的支撑作用,论述了风电-储能价值链的协同决策理论框架,为论文后续研究奠定了理论基础。（2）构建了风电-储能价值链利益管理的协同决策模型。在设计并分析风电商-储能商协同交易模式的基础上,基于演化博弈理论,构建了风电商-储能商协同演化博弈模型,探讨了风电-储能价值链关键利益主体的协同交易策略和预期收益函数,讨论了二者间的动态演化博弈过程和演化稳定策略,通过仿真设计、结果分析和敏感性分析探讨了风电商和储能商协同交易的利益博弈和演化博弈情况,为构建利益主体间的稳定协同合作关系提供决策支持。（3）建立了风电-储能价值链容量管理的协同决策模型。首先,分析了价值链容量管理的协同框架。其次,构建了风电-混合储能系统,对系统的运行策略、组件模型和能量管理模型进行了分析和探讨。再次,以系统总成本、弃风量和供电缺失率为优化决策目标,构建了储能容量管理的协同优化决策模型,使用多目标粒子群算法和TOPSIS算法确定了系统最优配置。最后,通过对比分析和敏感性分析验证所构模型的合理性和有效性,证明了容量管理协同决策模型能够提高风电利用率并发挥储能系统的关键作用,促进系统的经济效益和环境效益协同。（4）构建了风电-储能价值链用能管理的协同决策模型。满足用户用能需求是实现风电-储能价值链价值效应的直接手段。首先,设计并分析了风电-储能价值链用能管理的协同框架。其次,构建了风电系统、氢储能系统、电池储能系统和电动汽车用能系统协调规划的风-储-充协同运行系统,探讨了系统的组件模型和系统控制策略。再次,以系统年利润最大化为目标函数,构建了协同优化决策模型。最后,利用改进的自适应遗传算法对系统最佳配置进行了优化,并在不同模拟场景下进行了算例分析,分析结果表明风-储-充协同运行系统能够高效满足用户用能需求,从而促进风电-储能价值链的价值效应。（5）构建了风电-储能价值链价值增值效应的协同决策模型。对风电-储能系统项目的价值增值效应进行综合决策研究,是风电-储能价值链协同决策的重要组成部分。基于指标构建原则,从系统协同维、业务协同维、价值协同维、信息协同维、外部协同维等五个维度构建了风电-储能价值链价值增值效应决策指标体系,基于区间二型模糊理论对指标进行了预处理,综合考虑决策指标的重要程度和影响程度确定了指标权重,并构建了区间二型模糊TOPSIS综合决策模型。最后,通过算例分析、对比分析和敏感性验证了区间二型模糊TOPSIS综合决策模型能够对不同风电-储能系统项目的价值增值效应进行综合决策并排序,为决策者提供理论基础和实践依据。（6）提出了风电-储能价值链信息系统设计方案。首先,论述了信息系统的系统需求和系统构建的可行性,探讨了智能物联信息系统构建的可能性。其次,分别从系统设计原则、工作流程设计、系统架构、物联集成模型、信息集成与共享模型等角度描述了智能物联信息系统的整体架构。再次,对智能物联信息系统的主要功能进行了设计,包括数据库设计、模型库设计、方法库设计和功能框架设计等。最后,对构建智能物联信息系统的关键技术进行了探讨,为实现风电-储能价值链的信息协同和价值增值效应提供了信息化手段和应用基础。本文研究为促进风电消纳、提升储能系统价值、提高风电-储能价值链的价值创造和增值提供了利益管理、容量管理、用能管理、价值增值效应等多维协同决策支持理论依据,基于信息技术为实现风电-储能价值链的信息协同提供了参考。本文选题不仅有理论探讨意义,还有重要的应用前景和实践意义。
杨磊[10]（2020）在《区域微电网互联系统经济优化方法研究》文中认为随着传统能源的枯竭以及环境问题的凸显,可再生能源的开发和利用逐渐受到了越来越多的关注。但是,可再生能源的间歇性和不确定性严重阻碍了其广泛开发利用。微电网（Microgrid,MG）作为一种新兴技术手段,通过利用其系统内部灵活多元化的结构以及控制方式,能够对可再生能源进行有效的整合,实现对资源的优化配置,已经成为电能有效供给的重要组成部分。同时,随着局部地区微电网数量的增加,具有相同利益或者目标的独立微电网个体更倾向于达成合作联盟,以形成区域微电网互联系统（Regional interconnected microgrid system,RIMS）。微电网群通过采用区域内互联形式,可以更为有效地利用系统内子级微电网之间可再生电源和负荷差值的互补特性,进行电能互济,提高用户用电可靠性和经济性,实现互联系统中子级微电网间的合作互助,是未来智能电网发展的重要研究方向之一。从这点出发,本文对电能互济机制在区域微电网互联系统经济优化中的积极作用展开了研究分析,主要创新及研究成果如下:（1）对可再生能源预测问题进行了研究,以为区域微电网互联系统经济优化建立基础。建立了基于数据预处理技术以及动态自适应变权优化理论的可再生能源组合预测模型。分别利用了集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）模型、差分整合移动平均自回归模型（Autoregressive integrated moving average model,ARIMA）、长短期记忆模型（Long short term memory,LSTM）、广义回归神经网络（General regression neural network,GRNN）以及头脑风暴优化（Brain storm optimization,BSO）算法进行模型构建,充分利用各子级预测模型在处理特定类型数据时的不同优势,对可再生能源数据序列进行预测。并以波动性最强的风速序列预测为例,通过将风速历史数据作为预测模型输入变量,未来风速数据作为预测模型输出,进行案例验证分析。多组案例分析结果表明,相较于其他参照预测模型,本文所提出的预测模型具有较为优越的准确性和泛化能力。（2）对区域微电网互联系统的定容优化问题进行了研究。通过充分考虑可再生资源的随机性、波动性以及负荷差异,以区域微电网互联系统生命周期成本最优为目标函数。运用遗传算法在满足用电可靠性以及相关约束的前提下,将电能互济机制融入系统容量优化的过程中,并充分考虑了电能调度频率对储能系统寿命的影响,对区域互联系统中可再生能源电源以及储能电池最佳装机容量进行寻优。并选取了区域双微网互联系统作为案例进行了为期一年的案例分析。结果表明,通过在区域微电网互联系统定容优化中考虑子级微电网间的电能交换,可以有效地提高系统整体经济表现,减少系统中可再生能源电源以及储能电池的非必需装机容量。此外,通过引入合理的电能交易价格,可以使得采用区域互联模式所获得的效益在子级微电网间更加平等的分配,从而增强子级微电网采用区域互联模式的意愿。（3）对区域微电网互联系统的电能调度优化进行了研究。充分考虑区域微电网互联系统中,子级微电网间电能交互在日常调度优化中发挥的积极作用,并根据系统内可再生能源供给和负荷需求状态之间的关系,依据量价互动原理动态制定具有竞争力的可再生电能交易价格,以实现系统电能调度的经济优化。选取了包含三个子级微电网的区域微电网互联系统作为案例进行研究分析,通过制定分阶段优化调度策略,在系统相关约束下,以互联系统运行调度成本最小作为目标函数进行寻优。结果表明,通过充分考虑互联系统内的电能交互机制进行调度优化,可以有效地降低系统运行成本,提升可再生能源就地消纳量,减少二氧化碳以及污染性气体排放量,具有良好的经济和环境效益。此外,通过利用子级微电网间的可再生电能进行相互支撑,在一定程度上增强了区域微电网互联系统的独立性以及抗干扰能力,减少了微电网系统并网对电力系统的冲击,保护了电力系统的安全性和稳定性。（4）对区域微电网互联系统定容与调度优化综合效果评价进行了研究。分别从经济、环境、社会以及技术四个层面建立针对性指标体系,结合区间二型模糊集理论、层次分析法以及TOPSIS模型,对区域微电网互联系统建立定容与调度优化综合效果评价模型,以检验优化实施的有效性。首先,利用区间二型模糊集理论处理语言表达信息的不确定性。其次,将该理论与层次分析法和TOPSIS模型进行结合,建立区间二型模糊AHP-TOPSIS模型。最后,以五个规模相同的区域微电网互联系统为例,应用所建立的基于区间二型模糊AHP-TOPSIS综合效果评价模型,对有无实施优化的系统进行研究分析。案例结果表明进行优化的微电网互联系统A1和A2评价结果明显优于未优化的微电网互联系统。同时,也明确了环保性指标对系统综合效果评价的重要影响。通过敏感性分析表明评价结果对社会性特征指标中就业机会增加具有高敏感性。
二、区域可持续开发的自适应决策研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、区域可持续开发的自适应决策研究（论文提纲范文）
（1）水库移民家庭生计系统及生计可持续发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 生计问题相关研究进展 |
| 1.3.2 水库移民生计问题的研究现状 |
| 1.3.3 研究现状评述 |
| 1.4 研究思路和内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 研究案例与数据来源 |
| 1.6.1 研究案例概况 |
| 1.6.2 研究数据 |
| 第2章 理论基础与分析框架 |
| 2.1 可持续生计理论 |
| 2.1.1 可持续生计理论缘起与内涵 |
| 2.1.2 可持续生计理论分析框架及应用 |
| 2.1.3 可持续生计理论的主要观点与启示 |
| 2.2 社会-生态系统理论 |
| 2.2.1 适应性循环:管理社会-生态系统的概念方法 |
| 2.2.2 恢复力思想:诠释社会-生态系统理论的动力学关系 |
| 2.2.3 社会-生态系统理论观点梳理与启示 |
| 2.3 系统演化及相关理论 |
| 2.3.1 上升性理论 |
| 2.3.2 驱动力及相关理论 |
| 2.3.3 系统演化理论的启示 |
| 2.4 贫困陷阱理论 |
| 2.4.1 贫困陷阱理论思想内涵 |
| 2.4.2 贫困陷阱理论的研究应用与启示 |
| 2.5 理论分析框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 水库移民家庭生计系统建构 |
| 3.1 水库移民家庭生计系统的基本内涵 |
| 3.1.1 水库移民家庭生计系统的概念及边界范围 |
| 3.1.2 水库移民家庭生计系统的基本特性 |
| 3.1.3 水库移民家庭生计系统的功能 |
| 3.2 水库移民家庭生计系统的逻辑结构与运行机制 |
| 3.2.1 水库移民家庭生计系统逻辑结构 |
| 3.2.2 水库移民家庭生计系统运行机制 |
| 3.3 水库移民家庭生计系统的演化机理与演化路径 |
| 3.3.1 水库移民家庭生计系统的演化机理 |
| 3.3.2 水库移民家庭生计系统的演化路径 |
| 3.4 水库移民家庭生计系统属性 |
| 3.4.1 水库移民家庭生计系统的持久性 |
| 3.4.2 水库移民家庭生计系统的可转化性 |
| 3.4.3 水库移民家庭生计系统的适应性 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 水库移民家庭生计系统风险响应机制与特征分析 |
| 4.1 水库移民家庭生计系统风险响应机制 |
| 4.2 水库移民家庭生计系统风险响应的一般性特征分析 |
| 4.2.1 一般性特征分析 |
| 4.2.2 一般性特征测度模型构建 |
| 4.2.3 一般性特征测度结果与影响因素分析 |
| 4.3 水库移民家庭生计系统风险响应的差异性特征分析 |
| 4.3.1 差异性特征分类分析 |
| 4.3.2 差异性特征的分类结果 |
| 4.3.3. 差异性特征的影响因素分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 第5章 水库移民家庭生计系统可持续性与发展潜力分析 |
| 5.1 水库移民家庭生计系统可持续性评价 |
| 5.1.1 基于生态网络分析方法的系统评价原理 |
| 5.1.2 水库移民家庭生计系统的网络分析 |
| 5.1.3 水库移民家庭生计系统可持续性结果分析 |
| 5.2 水库移民家庭生计系统发展潜力预测 |
| 5.2.1 发展潜力理论模型构建 |
| 5.2.2 发展潜力结果分析 |
| 5.3 本章小节 |
| 第6章 水库移民家庭生计可持续发展机制与路径分析 |
| 6.1 水库移民家庭生计可持续发展的驱动力分析 |
| 6.1.1 驱动力体系框架 |
| 6.1.2 驱动力作用机制 |
| 6.1.3 驱动力作用路径 |
| 6.2 水库移民家庭生计可持续发展机制分析 |
| 6.2.1 水库移民家庭生计可持续发展模型结构分析 |
| 6.2.2 水库移民家庭生计可持续发展模型检验 |
| 6.2.3 水库移民家庭生计可持续发展情景设定与仿真 |
| 6.3 水库移民家庭生计可持续发展实现路径分析 |
| 6.3.1 基于生计能力视角的主动变革路径 |
| 6.3.2 基于适应性管理视角的协同发展路径 |
| 6.4 本章小节 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究创新 |
| 7.4 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 水库移民样本户问卷调查表 |
| 附录2 水库移民样本村问卷调查表 |
| 附录3 水库移民家庭生计系统各项生计资本之间的货币价值转移方式调查 |
| 附录4 水库移民家庭生计可持续发展系统动力学模型流图中所有方程 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）光储充环境下电动汽车充换电供应链优化模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 光伏-储能系统发展现状 |
| 1.2.2 电动汽车充换电站发展现状 |
| 1.2.3 光储充一体化充换电站发展现状 |
| 1.2.4 光伏电站选址决策的研究现状 |
| 1.2.5 供应链节点企业优化选择研究现状 |
| 1.2.6 电动汽车换电配送研究现状 |
| 1.3 研究内容和框架 |
| 1.4 研究成果及主要的创新点 |
| 第2章 光储充环境下电动汽车充换电供应链分析 |
| 2.1 电动汽车充换电供应链构建 |
| 2.2 电动汽车充换电供应链特征 |
| 2.3 电动汽车充换电供应链关键问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 光储充环境下电动汽车充换电站选址优化模型 |
| 3.1 光储充发电站选址决策指标体系 |
| 3.1.1 地理条件 |
| 3.1.2 经济条件 |
| 3.1.3 环境条件 |
| 3.1.4 边界条件 |
| 3.1.5 地方政策 |
| 3.1.6 协同条件 |
| 3.2 构建光储充发电站选址决策优化模型 |
| 3.2.1 区间二型模糊数集 |
| 3.2.2 区间二型模糊AHP |
| 3.2.3 区间二型模糊TOPSIS |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 评价结果 |
| 3.3.3 敏感性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 光储充环境下电动汽车充换电供应链物流节点企业选择优化模型 |
| 4.1 电动汽车充换电供应链节点企业优化选择的评价体系 |
| 4.2 基于灰色累积前景理论的移动电源物流服务商选择 |
| 4.2.1 累积前景理论 |
| 4.2.2 灰色累积前景理论 |
| 4.2.3 灰色累积前景理论决策方法的计算步骤 |
| 4.3 情景分析 |
| 4.3.1 数据预设 |
| 4.3.2 决策过程 |
| 4.4 讨论分析 |
| 4.4.1 对比分析 |
| 4.4.2 敏感度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 光储充环境下电动汽车充换电供应链移动电源应急配送优化模型 |
| 5.1 电动汽车移动电源配送物流网络构建 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 配送路网构建 |
| 5.2.自适应NSGA-Ⅱ的配送路径优化 |
| 5.2.1 电动汽车移动电源应急配送数学模型 |
| 5.2.2 自适应NSGA-Ⅱ算法 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（3）网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1 章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 车联网通信技术及在车辆领域的应用 |
| 1.2.1 车联网通信概述 |
| 1.2.2 基于车车通信的车辆队列控制研究现状 |
| 1.3 车联网环境下车辆生态出行协同控制研究现状 |
| 1.3.1 车辆动力系统节能控制 |
| 1.3.2 基于生态驾驶的车辆速度轨迹规划 |
| 1.3.3 面向车辆队列的协同节能控制 |
| 1.4 基于V2X车路协同环境下的车辆规划控制实现方法 |
| 1.4.1 软件仿真实现 |
| 1.4.2 硬件实现 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.5.1 现有研究的局限性 |
| 1.5.2 关键科学问题 |
| 1.5.3 本文研究内容 |
| 第2 章 面向ECACC策略的分层框架系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ECACC策略研究体系 |
| 2.2.1 研究核心框架 |
| 2.2.2 技术研究路线 |
| 2.3 顶层节能导向的ECACC策略 |
| 2.3.1 被动跟车的ECACC策略 |
| 2.3.2 主动速度规划的ECACC策略 |
| 2.3.3 车辆队列最优速度规划问题求解主流理论分析 |
| 2.4 智能网联车辆队列能耗影响因素及能耗建模 |
| 2.4.1 人-车-路系统能耗影响因素 |
| 2.4.2 纯电动汽车能耗模型建立 |
| 2.4.3 能耗模型准确度验证 |
| 2.5 底层车辆队列跟随CACC策略 |
| 2.5.1 均质车队CACC控制器设计原理 |
| 2.5.2 车辆队列跟随效果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3 章 基于被动跟车的智能网联车队ECACC策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于非线性MPC的能量预测控制器设计 |
| 3.2.1 车辆纵向动力学跟车模型 |
| 3.2.2 电机模型 |
| 3.2.3 最优控制问题描述与求解 |
| 3.3 理想通信条件下智能网联车辆队列驾驶 |
| 3.3.1 跟车效果分析 |
| 3.3.2 能耗效果分析 |
| 3.4 考虑通信时延的智能网联车辆队列跟车效果 |
| 3.5 ECACC策略与传统单车策略性能比较 |
| 3.5.1 跟车效果分析 |
| 3.5.2 能耗效果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4 章 自由流速度下考虑横向约束的车队分层ECACC策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 纵横向耦合的车辆模型构建 |
| 4.2.1 车辆纵向动力学模型 |
| 4.2.2 横向动力学模型 |
| 4.2.3 动态能耗模型 |
| 4.3 基于动态规划的车辆队列顶层最优生态速度轨迹规划 |
| 4.3.1 复杂工况下生态驾驶问题构建 |
| 4.3.2 系统约束与边界条件建立 |
| 4.3.3 最优速度轨迹求解 |
| 4.4 多模式定制化速度轨迹规划 |
| 4.4.1 能耗最优模式 |
| 4.4.2 能耗-时间综合最优模式 |
| 4.4.3 多模式队列头车规划策略相较于传统策略的性能对比 |
| 4.5 智能网联车队底层跟车控制策略 |
| 4.5.1 基于前馈-反馈结构的CACC控制器设计 |
| 4.5.2 典型CACC控制器性能对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5 章 城市信号灯交叉口基于生态驾驶的ECACC策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于生态驾驶的最优控制问题构建 |
| 5.2.1 基于时间离散的最优控制问题构建 |
| 5.2.2 基于距离离散的最优控制问题构建 |
| 5.3 基于快速动态规划的最优控制问题求解 |
| 5.3.1 基于切换逻辑的快速动态规划求解 |
| 5.3.2 单信号灯交叉口的队列头车生态驾驶性能分析 |
| 5.3.3 连续信号灯交叉口的队列头车生态驾驶性能分析 |
| 5.4 保持队列完整性的跟车控制策略 |
| 5.4.1 车辆队列CACC控制器设计 |
| 5.4.2 信号灯交叉口车辆队列不分离策略 |
| 5.4.3 队列跟车效果分析 |
| 5.4.4 基于SUMO的车辆队列能耗效果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6 章 硬件在环与实车底盘测试验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于快速原型的MPC控制器硬件在环测试 |
| 6.2.1 总体架构 |
| 6.2.2 通信时延条件下的跟车性能 |
| 6.3 基于V2I通信的顶层最优速度响应硬件在环测试 |
| 6.3.1 总体架构 |
| 6.3.2 基于实时高精地图的速度轨迹跟随 |
| 6.3.3 队列头车动力系统响应 |
| 6.4 实车底盘实验验证队列跟车性能 |
| 6.4.1 总体架构 |
| 6.4.2 车辆队列跟车性能分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7 章 工作总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 作者简介 |
| 在学期间研究成果 |
| 致谢 |
（4）国际比较视野中我国绿色生态城区评价体系优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 名词界定 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 研究方法 |
| 1.7 本文创新 |
| 第2章 绿色生态城市理论研究及系统模型 |
| 2.1 概念梳理 |
| 2.2 内涵辨析 |
| 2.3 特征论述 |
| 2.4 理论基础 |
| 2.5 系统模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 绿色生态城区评价标准国际比较研究 |
| 3.1 ESMF比较矩阵 |
| 3.2 英国BREEAM Communities |
| 3.3 美国LEED ND、LEED Cities and Communities |
| 3.4 德国DGNB UD |
| 3.5 日本CASBEE UD、CASBEE Cities |
| 3.6 中国绿色生态城区评价标准 |
| 3.7 宏观环境与评价体系的比较小结 |
| 3.8 机制保障比较 |
| 3.9 模式特征比较 |
| 3.10 本章小结 |
| 第4章 我国绿色生态城区发展现状与挑战 |
| 4.1 我国绿色生态城区发展现状 |
| 4.2 我国绿色生态城区现存问题 |
| 4.3 我国绿色生态城区现实挑战 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 我国绿色生态城区评价体系优化 |
| 5.1 评价体系现存问题 |
| 5.2 评价体系优化思路 |
| 5.3 钻石评价模型 |
| 5.4 评价体系结构 |
| 5.5 评价内容优化 |
| 5.6 评价方法优化 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 评价体系优化实证 |
| 6.1 中新天津生态城案例验证 |
| 6.2 其他比较案例验证 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论创新与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 中新天津生态城国标(GBT51255-2017)评价验证 |
| 后记 |
| 读博士学位期间的主要工作 |
（5）基于动态松弛近似算法的可持续供应链网络构建研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 可持续供应链网络构建问题描述 |
| 2.1 可持续供应链的模型特征 |
| 2.2 可持续供应链的指标 |
| 2.3 可持续供应链的网络模型分析 |
| 2.4 模型的约束条件分析 |
| 2.5 小结 |
| 3 可持续供应链合作伙伴的预筛选 |
| 3.1 加权平均法 |
| 3.2 合作伙伴的筛选 |
| 3.3 算法的总体流程 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于动态松弛近似算法的分配问题 |
| 4.1 传统的粒子群算法 |
| 4.2 拉格朗日松弛算法 |
| 4.3 基于动态松弛近似算法的分配方法 |
| 4.4 小结 |
| 5 算法仿真实验 |
| 5.1 算法参数及实验环境 |
| 5.2 可持续供应链的数据 |
| 5.3 实验分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）梯级水库群多目标优化调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究述评 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 |
| 1.5 主要研究结论及创新点 |
| 第2章 梯级水库群多目标优化调度及相关基础理论 |
| 2.1 梯级水库群多目标优化调度概述 |
| 2.1.1 梯级水库群 |
| 2.1.2 梯级水库群多目标内涵 |
| 2.1.3 梯级水库群多目标优化调度及其原则 |
| 2.2 梯级水库群多目标优化调度理论与方法 |
| 2.2.1 多目标优化调度方法 |
| 2.2.2 多目标优化技术 |
| 2.2.3 多目标进化算法 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 梯级水库群多目标优化系统及影响因素分析 |
| 3.1 梯级水库群多目标优化调度系统 |
| 3.1.1 系统特征 |
| 3.1.2 系统分类 |
| 3.2 梯级水库群多目标优化调度影响因素 |
| 3.2.1 地域自然环境因素 |
| 3.2.2 时间季节因素 |
| 3.2.3 需求因素 |
| 3.2.4 社会经济发展因素 |
| 3.3 提高水库群优化调度需要解决的主要理论问题 |
| 3.3.1 存在的问题 |
| 3.3.2 本文解决的主要理论问题 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 基于梯级水库群多目标粒子群优化算法的构建 |
| 4.1 多目标粒子群优化算法 |
| 4.1.1 粒子群优化算法的数学模型 |
| 4.1.2 粒子群优化算法步骤 |
| 4.2 改进的多目标粒子群优化算法MQPSO |
| 4.2.1 MQPSO算法的提出 |
| 4.2.2 基于MQPSO算法的基本流程 |
| 4.3 改进的MQPS0算法与其他优化算法的对比 |
| 4.3.1 测试函数 |
| 4.3.2 指标评价 |
| 4.3.3 算法对比 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 算例验证 |
| 4.5.1 问题的提出 |
| 4.5.2 系统参数及结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 考虑水量的梯级水库群多目标优化调度研究 |
| 5.1 梯级水库群供水优化调度模型的构建思路 |
| 5.2 梯级水库群供水优化调度的数学模型 |
| 5.2.1 目标函数 |
| 5.2.2 约束条件 |
| 5.3 实例应用 |
| 5.3.1 流域概况 |
| 5.3.2 水库资料分析 |
| 5.3.3 流域分区及概化图 |
| 5.3.4 流域主要水库现状及供需水分析 |
| 5.3.5 基于MQPSO算法的结果与分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 考虑水质的梯级水库群多目标优化调度研究 |
| 6.1 梯级水库群水质分析及评价 |
| 6.1.1 背景概述 |
| 6.1.2 理论与方法 |
| 6.2 考虑水质的水量调控模型 |
| 6.2.1 目标函数 |
| 6.2.2 约束条件 |
| 6.3 Copula函数 |
| 6.4 考虑水质的梯级水库群联合调度模型 |
| 6.4.1 污染指标 |
| 6.4.2 改善水质的水量计算 |
| 6.4.3 计算模型 |
| 6.5 实例应用 |
| 6.5.1 目标函数 |
| 6.5.2 约束条件 |
| 6.5.3 基于MQPSO算法的结果与分析 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 考虑丰水期发电的梯级水库群多目标优化调度研究 |
| 7.1 梯级水库群水力发电的概况 |
| 7.2 梯级水库群水利发电的背景与方法 |
| 7.3 梯级水库群丰、枯水期的确定 |
| 7.4 考虑丰水期发电的梯级水库群优化调度模型及算法 |
| 7.4.1 目标函数 |
| 7.4.2 约束条件 |
| 7.5 实例应用 |
| 7.5.1 洪汝河流域水文年划分 |
| 7.5.2 基于MQPSO算法的结果与分析 |
| 7.6 小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 8.1 成果与结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目 |
（7）秦巴山区人地系统演化格局及空间管控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究框架及思路 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 拟解决的关键问题 |
| 第二章 国内外研究进展 |
| 2.1 相关概念与内涵 |
| 2.2 国内外研究进展 |
| 2.2.1 山地研究进展与现状 |
| 2.2.2 山区资源环境承载力研究 |
| 2.2.3 山区人地系统空间格局研究 |
| 2.2.4 山区人地系统演化研究 |
| 2.2.5 山区人地作用机制研究 |
| 2.2.6 山区人地系统研究方法 |
| 2.3 研究评述 |
| 2.3.1 现状评述 |
| 2.3.2 启示与总结 |
| 第三章 理论基础 |
| 3.1 山区人地系统理论 |
| 3.1.1 基本特征 |
| 3.1.2 要素和结构 |
| 3.1.3 状态与作用机制 |
| 3.1.4 演化及影响机理 |
| 3.2 山区人地系统空间均衡理论 |
| 3.2.1 空间均衡基本理论 |
| 3.2.2 空间均衡科学维度 |
| 3.2.3 山区空间均衡模型架构 |
| 3.3 山区人地系统空间管控理论 |
| 3.3.1 山区资源要素优化配置原理 |
| 3.3.2 山区人地系统协调发展目标 |
| 3.3.3 山区人地系统空间管控路径 |
| 第四章 秦巴山区人地系统演化与格局分析 |
| 4.1 秦巴山区人地系统概况 |
| 4.2 人地系统演化阶段 |
| 4.2.1 远古时代至先秦时期 |
| 4.2.2 春秋战国至明清时期 |
| 4.2.3 民国时期至今 |
| 4.3 21世纪以来人地系统演化分析 |
| 4.3.1 指标体系与研究方法 |
| 4.3.2 演化特征与空间差异 |
| 4.3.3 协调度演化驱动力分析 |
| 4.4 人地系统的水平格局 |
| 4.4.1 自然地理环境格局 |
| 4.4.2 人口与经济格局 |
| 4.5 人地系统的垂直格局 |
| 4.5.1 人地系统垂直分异特征 |
| 4.5.2 人口-经济空间分布与地形相关性 |
| 4.5.3 地形对人口-经济空间的影响机制 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 秦巴山区人地系统空间均衡分析 |
| 5.1 人地关系匹配均衡评价 |
| 5.1.1 研究机理与指标体系 |
| 5.1.2 供给能力与需求强度 |
| 5.1.3 空间匹配均衡度特征 |
| 5.2 人地系统效益均衡评价 |
| 5.2.1 总体效益评价 |
| 5.2.2 空间效益均衡度特征 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 秦巴山区人地系统空间管控研究 |
| 6.1 空间管控思路 |
| 6.2 空间管控依据 |
| 6.2.1 人地系统演化规律 |
| 6.2.2 人地系统基本格局 |
| 6.2.3 人地系统空间均衡 |
| 6.3 空间管控模式 |
| 6.3.1 生态保障单元 |
| 6.3.2 经济保障单元 |
| 6.3.3 效益双增单元 |
| 6.3.4 效益转移单元 |
| 6.4 空间管控实践方案 |
| 6.4.1 管控单元 |
| 6.4.2 规划策略 |
| 6.4.3 政策保障 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新之处 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）政府投资光伏扶贫项目区域优选方法及其规划模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 论文的研究背景 |
| 1.1.2 论文的研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 光伏扶贫项目研究现状 |
| 1.2.2 实施区域优选方法研究现状 |
| 1.2.3 项目规划决策模型研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路径 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 减贫相关理论 |
| 2.1.1 贫困定义与划分标准 |
| 2.1.2 社会主义贫困理论内在逻辑 |
| 2.2 风险决策相关理论 |
| 2.2.1 风险决策的基本概念 |
| 2.2.2 关键理论及其演化路径 |
| 2.3 规划模型相关理论 |
| 2.3.1 数学规划模型的基本内涵 |
| 2.3.2 条件约束与组合优化模型 |
| 2.3.3 效率测度模型及其延展 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 政府投资光伏扶贫项目政策及投资机理 |
| 3.1 光伏扶贫项目基本内涵 |
| 3.3.1 光伏扶贫项目的基本特征 |
| 3.3.2 考虑利益相关方的项目目标 |
| 3.3.3 影响目标实现的关键问题 |
| 3.2 结合项目内涵的相关政策分析 |
| 3.2.1 基于时序规律的政策特征梳理 |
| 3.2.2 基于政策特征的政策引导作用 |
| 3.3 政策引导下光伏扶贫项目投资机理研究 |
| 3.3.1 项目利益相关方的组织架构 |
| 3.3.2 光伏扶贫项目的建设类型 |
| 3.3.3 光伏扶贫项目的融资模式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 政策引导下光伏扶贫项目实施区域优选方法 |
| 4.1 关键影响因素识别与分析 |
| 4.1.1 因素挖掘思路与原则 |
| 4.1.2 关键影响因素识别与挖掘 |
| 4.1.3 实施区域优选指标体系 |
| 4.2 直觉模糊环境的因素评估值采集 |
| 4.2.1 评估值类型及采集流程 |
| 4.2.2 直觉模糊环境的评估值确定方法 |
| 4.3 直觉模糊主客观组合权重计算 |
| 4.3.1 权重确定方法介绍与分析 |
| 4.3.2 直觉模糊环境的组合定权方法 |
| 4.4 基于TODIM集结框架的区位优选排序 |
| 4.4.1 信息集结及排序技术特点 |
| 4.4.2 直觉模糊环境的TODIM优选排序方法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于非支配排序遗传算法的组合优化模型构建 |
| 5.1 光伏扶贫项目组合优化特点及内涵 |
| 5.1.1 项目组合管理及其内涵 |
| 5.1.2 光伏扶贫项目组合优化特征 |
| 5.2 光伏扶贫项目组合优化模型设计 |
| 5.2.1 模型的基本假设 |
| 5.2.2 多维“目标—约束”组合优化模型构建 |
| 5.3 算法分析及优化 |
| 5.3.1 优化求解算法内涵及分类 |
| 5.3.2 多目标遗传算法适用性分析 |
| 5.3.3 改进的非支配遗传算法 |
| 5.4 算法性能测试及算例分析 |
| 5.4.1 算法性能测试 |
| 5.4.2 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于公平与效率理论的规划方案优选模型构建 |
| 6.1 光伏扶贫项目公平与效率特质分析 |
| 6.1.1 项目全寿命周期公平与效率表征 |
| 6.1.2 项目干系人视角下公平与效率诉求 |
| 6.1.3 公平与效率理论适用性 |
| 6.2 光伏扶贫项目规划方案优选模型设计 |
| 6.2.1 模型基本假设 |
| 6.2.2 变量分析及选择 |
| 6.2.3 优选模型设计与构建 |
| 6.3 算法分析与优化 |
| 6.3.1 聚类分析算法介绍 |
| 6.3.2 数据包络分析算法描述 |
| 6.3.3 考虑数据纠偏的组合求解算法 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电-储能价值链研究现状 |
| 1.2.2 风电-储能价值链利益管理决策 |
| 1.2.3 风电-储能价值链协同优化决策 |
| 1.2.4 风电-储能价值链价值增值效应决策 |
| 1.2.5 信息技术与价值链协同方面研究 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究创新点 |
| 第2章 风电-储能价值链构建及协同决策分析 |
| 2.1 风电及储能现状分析 |
| 2.1.1 风电发展现状 |
| 2.1.2 风电与储能协同发展现状 |
| 2.1.3 风电和储能协同发展瓶颈分析 |
| 2.2 风电-储能价值链内涵与构建 |
| 2.2.1 风电产业链和价值链 |
| 2.2.2 风电-储能价值链的基本内涵 |
| 2.2.3 风电-储能价值链的构建 |
| 2.2.4 新一代信息技术对风电-储能价值链的支撑 |
| 2.3 风电-储能价值链协同决策理论框架分析 |
| 2.3.1 协同决策的必要性 |
| 2.3.2 协同决策问题分析 |
| 2.3.3 协同决策维度 |
| 2.3.4 协同决策内容 |
| 2.3.5 协同决策框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 风电-储能价值链利益管理的协同决策模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电商-储能商协同交易模式及分析 |
| 3.3 风电商-储能商协同演化博弈模型 |
| 3.3.1 演化博弈理论 |
| 3.3.2 模型假设 |
| 3.3.3 协同交易策略及收益函数 |
| 3.3.4 动态演化博弈模型及分析 |
| 3.4 仿真验证及结果分析 |
| 3.4.1 仿真设计 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.4.3 敏感性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 风电-储能价值链容量管理的协同决策模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 储能容量管理的协同框架及分析 |
| 4.3 储能容量管理的运行策略及模型构建 |
| 4.3.1 WF-HESS运行策略 |
| 4.3.2 WF-HESS组件模型 |
| 4.3.3 WF-HESS能量管理模型 |
| 4.4 储能容量管理的协同优化决策模型 |
| 4.4.1 多目标协同优化决策模型 |
| 4.4.2 基于MOPSO和TOPSIS的求解算法 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 风电-储能价值链用能管理的协同决策模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 用能管理的协同框架及分析 |
| 5.3 系统组件模型构建与控制策略 |
| 5.3.1 组件模型构建 |
| 5.3.2 系统控制策略 |
| 5.4 用能管理的协同优化决策模型 |
| 5.4.1 目标函数 |
| 5.4.2 约束条件 |
| 5.4.3 基于IAGA的模型求解算法 |
| 5.4.4 情景分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 风电-储能价值链价值增值效应的协同决策模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 价值增值效应决策指标体系 |
| 6.2.1 指标构建原则 |
| 6.2.2 指标体系构建 |
| 6.3 价值链价值增值效应决策模型 |
| 6.3.1 决策指标的预处理 |
| 6.3.2 区间二型模糊数确定指标权重 |
| 6.3.3 区间二型模糊TOPSIS综合决策模型 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 基础数据 |
| 6.4.2 结果分析 |
| 6.4.3 讨论分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 风电-储能价值链信息系统架构设计 |
| 7.1 系统分析 |
| 7.1.1 系统需求分析 |
| 7.1.2 可行性分析 |
| 7.2 整体架构设计 |
| 7.2.1 设计原则 |
| 7.2.2 工作流程设计 |
| 7.2.3 系统架构 |
| 7.2.4 物联集成模型 |
| 7.2.5 信息集成与共享模型 |
| 7.3 系统功能设计 |
| 7.3.1 数据库设计 |
| 7.3.2 模型库设计 |
| 7.3.3 方法库设计 |
| 7.3.4 功能架构设计 |
| 7.4 关键技术 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）区域微电网互联系统经济优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可再生能源预测模型研究动态 |
| 1.2.2 区域微电网互联系统定容优化研究动态 |
| 1.2.3 区域微电网互联系统电能调度优化研究动态 |
| 1.2.4 区域微电网互联系统效益评价研究动态 |
| 1.3 论文的主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 区域微电网互联系统现状分析及基础理论 |
| 2.1 区域微电网互联系统现状分析 |
| 2.2 基础理论 |
| 2.2.1 可再生能源预测理论 |
| 2.2.2 定容优化理论 |
| 2.2.3 调度优化理论 |
| 2.2.4 效益评价理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 区域微电网互联系统单元构成及整体结构 |
| 3.1 子级微电网系统构成单元 |
| 3.1.1 光伏发电系统 |
| 3.1.2 风力发电系统 |
| 3.1.3 柴油发电系统 |
| 3.1.4 储能系统 |
| 3.2 区域微电网互联系统控制框架结构 |
| 3.2.1 多代理系统概念及特征 |
| 3.2.2 多代理系统结构 |
| 3.3 基于多代理系统的独立微电网框架 |
| 3.4 基于多代理系统的区域微电网互联系统结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于动态自适应变权优化的可再生能源预测 |
| 4.1 可再生能源数据预处理模型 |
| 4.2 可再生能源预测模型构建 |
| 4.2.1 ARIMA模型 |
| 4.2.2 GRNN模型 |
| 4.2.3 LSTM模型 |
| 4.2.4 头脑风暴优化算法 |
| 4.2.5 动态自适应变权优化分配原则 |
| 4.2.6 动态自适应变权优化可再生能源预测模型流程 |
| 4.3 实例分析 |
| 4.3.1 数据收集 |
| 4.3.2 模型参数设置 |
| 4.3.3 性能测定指标 |
| 4.3.4 模型预测表现对比分析 |
| 4.3.5 模型泛化能力验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 区域微电网互联系统定容优化研究 |
| 5.1 区域微电网互联系统定容优化相关因素分析 |
| 5.1.1 系统内部因素 |
| 5.1.2 系统外部因素 |
| 5.2 区域微电网互联系统定容优化结构框架 |
| 5.3 区域微电网互联系统定容优化建模 |
| 5.3.1 目标函数 |
| 5.3.2 经济系统模型 |
| 5.3.3 物理系统模型 |
| 5.3.4 约束条件 |
| 5.4 区域双微网互联系统定容优化模型求解框架 |
| 5.4.1 定容优化模型求解算法 |
| 5.4.2 区域双微网互联系统定容优化策略 |
| 5.4.3 求解流程 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 输入数据 |
| 5.5.2 参数设置 |
| 5.5.3 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 区域微电网互联系统调度优化研究 |
| 6.1 区域微电网互联系统调度优化策略 |
| 6.1.1 调度模式基本原则 |
| 6.1.2 调度相关因素分析 |
| 6.1.3 区域微电网互联系统调度优化流程 |
| 6.1.4 电能交易机制 |
| 6.2 区域微电网互联系统电能分层调度优化建模 |
| 6.2.1 目标函数 |
| 6.2.2 约束条件 |
| 6.3 区域微电网互联系统调度优化求解框架 |
| 6.3.1 约束条件预处理 |
| 6.3.2 区域微电网互联系统动态调度求解流程 |
| 6.4 案例仿真 |
| 6.4.1 参数设置 |
| 6.4.2 仿真结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 区域微电网互联系统定容与调度综合效果评价 |
| 7.1 区域微电网互联系统定容与调度综合效果评价指标体系 |
| 7.1.1 评价指标体系构建原则 |
| 7.1.2 综合效果评价指标体系构建 |
| 7.2 定容与调度综合效果评价模型基本理论 |
| 7.2.1 区间二型模糊数 |
| 7.2.2 区间二型模糊数计算机制 |
| 7.2.3 区间二型模糊AHP模型 |
| 7.2.4 区间二型模糊TOPSIS模型 |
| 7.3 定容与调度综合效果评价模型构建 |
| 7.3.1 指标因素集确定 |
| 7.3.2 评价语的确定 |
| 7.3.3 基于区间二型模糊AHP-TOPSIS的综合效果评价模型 |
| 7.4 案例分析 |
| 7.4.1 数据收集 |
| 7.4.2 定容与调度综合效果指标权重确定 |
| 7.4.3 定容与调度综合效果评价 |
| 7.4.4 评价结果分析 |
| 7.4.5 定容与调度综合效果敏感性分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、区域可持续开发的自适应决策研究（论文参考文献）
- [1]水库移民家庭生计系统及生计可持续发展研究[D]. 龚一莼. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]光储充环境下电动汽车充换电供应链优化模型研究[D]. 王臻臻. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制策略研究[D]. 杨昱. 吉林大学, 2021(01)
- [4]国际比较视野中我国绿色生态城区评价体系优化研究[D]. 杜海龙. 山东建筑大学, 2020(04)
- [5]基于动态松弛近似算法的可持续供应链网络构建研究[D]. 石扶雨. 辽宁工程技术大学, 2020(02)
- [6]梯级水库群多目标优化调度研究[D]. 乔英. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [7]秦巴山区人地系统演化格局及空间管控研究[D]. 敬博. 西北大学, 2020
- [8]政府投资光伏扶贫项目区域优选方法及其规划模型研究[D]. 柯毅明. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究[D]. 韦秋霜. 华北电力大学(北京), 2020
- [10]区域微电网互联系统经济优化方法研究[D]. 杨磊. 华北电力大学(北京), 2020(06)