考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法

为解决电动汽车（electric vehicle,EV）负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路拥堵、天气状况、空调启停等外部因素进行分析,并据此构建考虑内外部因素的EV复杂出行链模型;最后,在确定主链和辅链的状态转移概率矩阵基础上,推导双链马尔科夫的一步转移概率矩阵,建立不同状态下考虑复杂出行链的EV负荷模型。对所提EV负荷模型进行仿真验证,并与典型日EV负荷数据及其他建模方法进行对比,结果表明,所提负荷模型的精度更高,能够更加准确地描述EV充放电负荷。     

线性代数的应用问题举例

举例说明了行列式的几何背景,用矩阵特征值解斐波那契问题。     

强伪压缩映射的Mann和Ishikawa迭代收敛的等价性

设X是一致凸Banach的空间,B是X的非空闭凸有界子集,设T:B→B是强伪压缩映射,则Mann和Ishikawa迭代收敛性是等价的。