2000-2019年各省分品种能源消费总量数据 1、时间：2000-2019年 2、来源：能源统计年鉴 3、指标：地区、年份、能源合计、煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气、电力 4、范围：30省 2000年至2019年间，中国各省在各能源品种消费方面表现出显著的地区差异和时间序列变化。这一数据集详细记录了30个省份在这一时期内的能源消费总量，涵盖包括煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气以及电力等多种能源品种。 数据集的时间跨度为20年，这为能源消费趋势的分析提供了足够长的时间序列，使得研究者可以观察到长期的能源消费结构变化以及国家政策的影响。从煤炭到清洁能源，不同的能源品种消费变化反映出中国在环境保护、能源结构优化和可持续发展方面所做出的努力与挑战。 由于数据来源是官方的能源统计年鉴，因此保证了数据的权威性和可靠性。这对于国家制定能源政策、企业做出投资决策以及学者进行能源领域的研究都具有重要的参考价值。此外，数据集提供了地区和年份两个维度，便于分析不同地区的能源消费特点和趋势。 在区域差异方面，数据能够揭示中国东部沿海发达省份与中西部省份在能源消费上的差异，这种差异往往与地区经济发展水平、工业结构、资源禀赋以及能源价格政策等因素密切相关。例如，煤炭消费量的变化在很大程度上与国家去产能政策和雾霾治理措施有关，而天然气和电力的消费增长则与清洁能源推广和环保政策紧密相关。 此外，通过对比各种能源品种的消费总量，可以发现中国能源消费结构的演变情况。煤炭作为传统的主力能源，其消费比重有所下降，而清洁能源，包括天然气和电力的消费比重则逐年上升。这一变化趋势对于实现中国提出的碳达峰和碳中和目标具有积极意义。 值得注意的是，数据集覆盖了30个省份，这为分析国内各地能源消费情况提供了全面的视角。各省份的能源消费差异在很大程度上反映了当地的经济结构和产业发展方向。例如，某些省份的石油消费量可能较高，这可能与当地的汽车工业和石化产业发达有关，而某些省份的电力消费量较大，则可能与该地区大力发展电子信息产业有关。 在处理这些数据时，研究者可以通过各种统计和计量经济模型对数据进行深入分析，以期得出更为精确的能源消费趋势预测和政策建议。同时，考虑到数据集所涵盖的能源品种十分全面，还可以进行能源消费与经济增长、环境保护等多方面的交叉研究，为实现国家的绿色发展和生态文明建设提供科学依据。 2000-2019年各省分品种能源消费总量数据集是研究中国能源消费结构变化、地区差异以及能源政策效应的重要基础。通过分析这些数据，可以对中国能源行业的未来发展趋势作出合理预测，并为相关政策的制定提供决策支持。

MATLAB环境下基于电气热耦合的综合能源系统优化调度模型详解：考虑电网、热网与气网协同优化与算法研究,MATLAB代码：电-气-热综合能源系统耦合优化调度 关键词：综合能源系统 优化调度 电气热耦合 参考文档：自编文档，非常细致详细 仿真平台：MATLAB YALMIP+cplex gurobi 主要内容：代码主要做的是一个考虑电网、热网以及气网耦合调度的综合能源系统优化调度模型，考虑了电网与气网，电网与热网的耦合，算例系统中，电网部分为10机39节点的综合能源系统，气网部分为比利时20节点的配气网络，潮流部分电网是用了直流潮流，气网部分也进行了线性化的操作处理，代码质量非常高，保姆级的注释以及人性化的模块子程序，所有数据均有可靠来源 ,综合能源系统; 优化调度; 电气热耦合; 耦合调度模型; 潮流计算; 直流潮流; 线性化处理; 代码质量; 注释; 模块子程序。,MATLAB仿真：电-气-热综合能源系统耦合优化调度模型

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。 【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。 【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。 【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。 【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。 总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

《复现港务能源系统优化模型：考虑泊位多能协同的仿真分析与Gurobi求解》,《基于Gurobi求解器的港口综合能源系统运行优化模型复现研究》,lunwen复现 《考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系统运行优化》 完整复现lunwen模型，采用Gurobi求解器求解，仿真结果如图所示。 ,关键词：lunwen复现; 港口综合能源系统; 泊位优化; 多能协同; 运行优化; Gurobi求解器; 仿真结果。,复现港口综合能源系统运行优化模型：Gurobi求解与仿真结果展示 在能源管理和系统工程领域，港口综合能源系统的优化问题一直受到广泛关注。港口作为一个能源密集型行业，其能源系统的运行优化不仅关系到经济效益，还涉及到环境保护和可持续发展。港口综合能源系统涉及到电力、热能、制冷等多种能源形式，并且它们之间存在着复杂的耦合关系。泊位作为港口操作的核心区域，其能源消耗和优化策略对于整个港口能源系统效率至关重要。 泊位优化和多能协同是当前港口能源系统优化研究的热点问题。泊位优化是指在保证船舶作业效率的前提下，合理分配泊位资源，减少能源浪费，降低运营成本。多能协同则是指将港口内的电力、热能、制冷等不同形式的能源系统整合起来，形成一个统一的能源供应网络，通过高效的调度和管理，实现能源的最优配置和使用效率最大化。 在这一领域中，仿真分析和数学求解方法是研究和解决问题的重要手段。Gurobi求解器是一种高效的数学优化工具，它可以帮助研究者和工程师求解复杂的优化问题。通过构建准确的数学模型，并利用Gurobi求解器进行求解，可以得到港口综合能源系统的最优运行策略。 本文档的标题和描述信息表明，研究内容涉及复现一个港口综合能源系统的优化模型，重点考虑了泊位优化和多能协同的策略，并通过Gurobi求解器进行求解。仿真分析作为验证模型有效性和展示优化效果的重要手段，通过一系列仿真结果图来直观展示模型优化前后的能源使用效率和成本节约情况。 关键词包括：港口综合能源系统、泊位优化、多能协同、运行优化、Gurobi求解器、仿真结果。这些关键词指向了本研究的核心内容和所使用的关键技术。通过这些关键词，我们可以了解到研究的范围、目标、方法和预期的成果。 压缩包内包含的文件名称显示了研究内容的多个方面，如“考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系统运行优化”、“复现考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系”等，这些文件可能包含了研究报告、演示文稿、原始数据、模型文件以及相关图像等，全面覆盖了从理论分析到模型构建，再到求解和结果展示的整个研究流程。 这些材料为我们描绘了一个港口综合能源系统优化的完整画面，其中泊位优化和多能协同的策略被实施，以提升港口能源管理的效率和可持续性。通过Gurobi求解器的辅助，研究者能够构建和复现复杂能源系统的运行优化模型，并通过仿真结果来验证模型的实用性和效果。这一系列的研究成果不仅能够为港口能源管理提供理论指导，还能够为实际操作提供技术支持。

综合能源系统能够提高能源利用效率、促进可再生能源消纳，已成为能源领域的重点研究方向。如何实现多能源的联合规划、协同运行是综合能源系统运行的重要问题。在热电联供型综合能源系统中，电能可实现实时调度；而热能具有热惯性，其供需可能不满足实时平衡，可依据某一调度时段内的总量平衡进行调度。基于此，提出了考虑电-热分时间尺度平衡的综合能源系统优化模型，寻求最优热调度时间尺度以满足用户舒适度及系统运行经济性双重要求。所提模型中电能为实时平衡，热能为调度时间尺度内的总量平衡，通过电-热分时间尺度平衡提高了机组运行的灵活性。用户舒适度采用国际ISO标准热舒适模型，可更加人性化地反映供热效果。以某省某区域冬季典型日为例进行仿真分析，结果表明所提模型能够得到最优的热调度平衡时间尺度与调度计划，在满足用户舒适度的同时提高了系统的运行经济性。

标题 "中国汽车能源消耗量数据截至2022.12.31" 指的是一个数据集，其中包含了自2010年以来至2022年12月31日为止，中国国内汽车的能源消耗情况。这个数据集主要用于提供关于汽车能源使用的详细信息，以便于学术研究和政策制定。 描述中的关键信息强调了数据集包含以下几个核心字段： 1. **生产企业**：指制造汽车的公司或品牌，这对于分析不同厂商在节能技术上的表现和市场趋势至关重要。 2. **车辆型号**：不同的车型可能具有不同的燃油效率，了解车型可以帮助分析不同设计对能耗的影响。 3. **车辆种类**：可能包括轿车、SUV、MPV等，不同类型的车辆其能耗标准和实际表现会有显著差异。 4. **通告日期**：可能与国家政策或技术发展的时间线相吻合，有助于分析能源消耗量的变化趋势。 5. **排量**：汽车发动机的排量是衡量其燃料消耗的一个重要因素，通常排量越大，能耗越高。 标签 "能源" 暗示了数据集关注的核心议题是汽车的能源效率和消耗。"乘用车燃料消耗量限值" 提及了政府可能设定了某些标准，限制了乘用车的平均燃料消耗。"消耗量" 和 "车辆型号" 是直接关联到汽车性能和环境影响的关键指标。"排量" 作为决定能耗的一个关键参数，也受到了重点关注。 根据提供的压缩包子文件的文件名称，我们可以推断出以下内容： 1. **中国汽车能源消耗量数据.xlsx**：这是一个Excel文件，很可能包含了上述所有字段的数据记录，便于进行统计分析和可视化。 2. **中国汽车能源消耗量数据-字段表.xlsx**：这个文件可能是字段的详细解释或元数据，描述了每个字段的含义、单位和可能的值范围，对于正确理解和使用数据集非常关键。 这个数据集对于研究中国汽车行业的能源效率、政策评估、市场趋势以及环境保护等领域都具有极高的价值。例如，学者可以从中探究不同车型的能耗差异，评估汽车制造商在节能减排方面的表现，或者分析国家政策如何影响汽车能耗。同时，政策制定者可以利用这些数据来制定更有效的能源政策和排放标准，推动汽车产业向更加环保的方向发展。

本文提出了一个多阶段随机规划的形式化框架，用于在多地区可再生能源生产不确定性的输电受限经济调度中，重点优化实时运营中的储运调度。该问题通过使用随机对偶动态规划方法来解决。所提出方法的适用性在一个基于2013-2014年德国电力系统太阳能和风能整合水平校准的实际案例研究中得到了证明，考虑了24小时的时间范围和15分钟的时间步长。随机解的价值相对于确定性策略的成本为1.1%，而相对于随机规划策略的完美预测价值为0.8%。分析了各种替代实时调度策略的相对性能，并探讨了结果的敏感性。

智能电网技术是现代电力系统发展的核心方向之一，它涉及将先进的信息技术、通信技术、控制技术和电力技术融合到传统的电网中，以实现电网的智能化管理和运行。智能电网的目标是提升电网的可靠性、安全性、经济性和环境友好性，特别是在多种能源发电、调度以及高效利用方面发挥着越来越重要的作用。 1. 多种能源发电的多目标优化调度模型 在智能电网中，多种能源发电的多目标优化调度模型是核心内容。所谓多目标优化，指的是在考虑多个目标函数的同时，寻求这些目标之间的最优平衡。在电力系统中，这些目标可能包括但不限于最小化火电机组的煤耗、水电机组的用水量、电网的网损以及降低风电场的危险等级等。通过构建这种模型，可以全面评估发电资源的使用效率和系统的经济性，从而在保证电力供应可靠性的基础上，实现能源的高效利用和环境保护。 2. 仿水循环粒子群算法 为了有效解决多目标优化调度模型的复杂性和求解难度，本文提出了一种仿水循环粒子群算法。这是一种启发式算法，借鉴了自然界水循环机制，其目的是为了解决传统随机算法在面对复杂优化问题时耗时长和难以收敛到全局最优解的问题。仿水循环粒子群算法利用了水循环过程中的一些现象，如蒸发、降水、径流等，将这些现象转化为算法中的粒子运动规则，通过模仿水循环的方式迭代搜索最优解。 3. 风电机组出力的不确定模型 在智能电网的多种能源发电中，风能作为一种重要的可再生能源，其发电量受到风速随机性的影响，导致风电机组的出力具有不确定性。因此，本文采用了随机机会约束规划理论，建立了一个能够描述风速随机分布特性的风电机组出力不确定模型。该模型通过机会约束规划将不确定性转化为确定性等价形式，使得调度模型能够更加准确地反映实际情况。 4. 案例分析与验证 为验证所提出的多目标优化调度模型和仿水循环粒子群算法的实用性与有效性，研究以一个包含10个燃煤电厂、8个水电站和2个风电场的区域电力系统作为实例进行分析计算。通过计算结果，可以分析模型对电网的适应性，并评估仿水循环粒子群算法在求解多目标优化问题中的可行性与效率。 关键词解释： - 智能电网：指采用先进的信息通信技术与传统电网相结合，实现电网的智能化管理，包括发电、输电、变电、配电、用电和调度等环节。 - 多种能源发电：指在一个电力系统中同时或相继使用不同类型的发电方式，包括火电、水电、风电等。 - 多目标优化调度：是针对电力系统中的多个相互冲突的优化目标，同时进行优化以寻求各个目标之间的最佳平衡点。 - 仿水循环粒子群算法：一种基于自然水循环现象的新型优化算法，用于解决多目标优化问题。 本文介绍的智能电网多种能源发电多目标优化调度模型及其仿水循环粒子群算法，不仅在理论上构建了一个高效、节能、环保的电力调度模型，而且提出了一种高效的算法来解决实际问题，具有很高的实用价值和研究意义。随着智能电网技术的不断发展和优化算法的不断创新，这些研究成果将对提升智能电网的性能和推动可再生能源的利用起到积极的作用。

MyEMS能源管理系统源代码v2.0.0 基于Python, React开发的能源管理系统，用于建筑、工厂、商场、数据中心、园区等能源数据采集、处理、分析、报表和展示。还有设备管理、故障诊断、工单管理、人工智能优化控制等功能。代码由资深专业团队开发维护，基于MIT开源软件许可协议发布。 https://gitee.com/myems/myems

能源管理系统Vue是一款基于Vue.js框架开发的高效能、易维护的能源管理软件。Vue.js是当前前端开发领域中非常流行的一个轻量级JavaScript库，它以其组件化开发、虚拟DOM、响应式数据绑定等特性，极大地提升了开发效率和用户体验。 在能源管理系统Vue中，开发者利用Vue的单向数据流和Vuex状态管理工具来实现数据的实时更新和共享，确保了系统中各个模块之间数据的一致性。Vuex作为Vue应用的状态仓库，它集中管理所有组件的状态，并提供了统一的访问和修改状态的接口，使得状态管理变得有序且可预测。 系统可能包含了如下的功能模块： 1. 数据采集：通过API接口或硬件设备，实时收集能源消耗数据，包括电力、水、气、热能等各种类型，确保数据的准确性和时效性。 2. 数据展示：利用ECharts或其他图表库，将能源使用数据可视化，用户可以通过图表直观地了解能源消耗趋势、峰值和异常情况。 3. 能耗分析：对收集到的数据进行统计分析，提供能耗报告，帮助管理者识别高能耗区域和时段，为节能决策提供依据。 4. 能效监控：设定能源使用阈值，当超过预设值时触发警报，提醒用户关注并采取节能措施。 5. 报表生成：系统能够自动生成日报、周报、月报等各类报表，方便管理层查阅和对比。 6. 用户权限管理：根据角色分配不同的操作权限，确保数据安全，防止未经授权的访问。 7. 配置管理：允许用户自定义显示参数，如单位、时间范围等，满足不同用户的个性化需求。 8. 移动端适配：考虑到移动办公的需求，系统通常会采用响应式设计，保证在手机和平板等设备上的良好体验。 开发过程中，Vue CLI工具被广泛用于项目初始化和构建，它提供了快速搭建项目环境的脚手架，同时包含热重载、代码分割、优化等功能。Webpack作为模块打包工具，负责将Vue组件和其他资源编译成浏览器可执行的代码。 此外，开发者可能会结合Axios库进行HTTP请求，实现与后端服务器的数据交互；使用Vuetify或Element UI等UI组件库，快速构建美观的用户界面。对于状态管理，除了Vuex，还可以选用Pinia等新晋状态管理库，以适应不断发展的技术趋势。 能源管理系统Vue是一个综合运用了Vue.js及相关生态技术的软件，旨在为能源管理提供智能化、可视化的解决方案。通过持续优化和更新，这样的系统能够帮助企业有效监控能源使用，降低运营成本，实现绿色可持续发展。