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質問思考分析
質問 1: 1典型的な家庭用電気暖房負荷の電力消費挙動の分析
(1) 温度制御間隔の制約の下で、加熱電力 P heat ( t ) 、室内温度q in ( t ) 、および壁温度q壁( t )の変化特性を解析し、定常状態解の変化則に対するモデル パラメーターの影響を解析します。
この質問に対しては、電気暖房装置と室内温度の関係を記述する微分方程式の物理モデルを確立する必要があります。熱力学と熱伝達方程式に基づくモデルは、デバイスが電気エネルギーを熱に変換する方法と、その熱がどのように伝播して室温に影響を与えるかを説明するために利用できることがよくあります。
次に、この微分方程式の定常状態の解を解く必要があります。これは通常、微分項をゼロに設定し、結果として得られる代数方程式を解くことによって実現できます。これには、ニュートン法や二分法などの数値的手法の使用が必要になる場合があります。
(2) 初期の室内温度は 20℃で、表 1 に示す屋外温度の下で、1 日 24 時間の室内温度変化とそれに対応する電気暖房機器のスイッチ状態曲線を計算して作成し、統計値を表 1 に記入します。関連特性量、および電熱機器の動作特性および消費電力に対する外気温度の影響を分析します。
この問題に対しては、数値シミュレーション手法を使用する必要があります。有限差分法または有限要素法を使用して、1 日にわたる室内温度の変化をシミュレートできます。計算プロセスでは反復アプローチを使用する必要があり、各反復では温度を更新し、温度制約が満たされているかどうかを確認する必要があります。
統計的に関連する特性量 (加熱時間、冷却時間、周期、デューティ サイクルなど) は通常、シミュレーション結果の後処理ステップです。これらの特徴量は、電気暖房機器の稼働状況や室内温度の履歴データに基づいて計算する必要がある場合があります。
(3) 暖房期間を 180 日とし、平均外気温度と期間を表 2に示すと仮定して、暖房期間中の一般家庭の消費電力量と電気代を計算し、表 2 に記入してください。
上記の問題 (2) のシミュレーションは、表 2 の屋外温度と日数を考慮して、暖房期間全体に拡張できます。毎日の温度変化をシミュレーションし、機器の稼働状況に応じて総消費電力量と電気代を計算する必要があります。
質問 2:典型的な家庭用電気暖房負荷が電力調整に関与する能力の分析
建物の熱慣性により、暖房状態の電気暖房装置をオフにすることで下方出力調整能力が得られますが、下方調整の継続時間は温度制御範囲の下限によって制限されます。電気加熱装置をオフの状態でオンにすることで調整できますが、装置の出力調整能力、増加期間は温度制御範囲の上限によって制限されます。
私たちは建物の熱慣性を理解し、活用する必要があります。熱慣性は、外部環境の温度が変化した場合でも、一定期間にわたって安定した温度を維持できるようにする建物の特性です。この問題では、電気加熱装置の動作状態（オンまたはオフ）と温度制御間隔の上限と下限を考慮する必要があります。
- 一世帯の電気暖房負荷を対象とし、屋外温度が-15℃、初期室内温度が20℃、電気暖房設備のスイッチがオンの初期状態として、電力を計算します。一般家庭の暖房負荷を1日24時間の各時点（1分間隔）で上方制御、下方制御期間を計算し、計算結果をプロットします。
この問題の解決策は、電熱機器のスイッチ状態、屋内温度、屋外温度を記録し、1 分間隔で更新するために使用される時系列モデルを構築することです。モデルの初期条件は、屋外温度が -15°C、初期屋内温度が 20°C、電気暖房装置の初期状態がオンであることです。
モデルを 24 時間実行し、毎分記録する必要があります。更新ごとに、現在の電力 (デバイスの状態と屋内と屋外の温度差に基づく) と、温度制御間隔の制約の下でデバイスが電力を増加または減少し続けることができる時間を計算する必要があります。
最後に、データの視覚化が実行され、1 日の各時点での電源のオンとオフの継続時間が視覚的に表示されます。
- (2) 表 1 に示すさまざまな屋外温度について、電熱負荷電力のアップおよびダウンの持続時間を計算し、さまざまな屋外温度が電力のアップおよびダウン特性に及ぼす影響を分析します。
この問題の解決策は上記と似ていますが、表 1 に示す屋外温度ごとに個別に計算を行う必要があります。つまり、屋外温度ごとにモデルを 1 回実行し、結果を記録してプロットする必要があります。
これらの結果を分析するとき、さまざまな屋外温度での電気加熱装置のターンアップ時間とターンダウン時間の変化を観察して比較し、電気暖房装置の電力調整能力に対する屋外温度の影響を理解することができます。加熱装置。
なお、上記の解析は、その他の条件（部屋の初期温度や機器の初期状態など）が固定されていることを前提としています。実際の状況では、これらの条件は異なる場合があり、より複雑なシミュレーションと分析が必要になる場合があります。
質問 3:複数の電気加熱負荷の調整能力の分析
6 つの電気暖房世帯 (シリアル番号 1 ～ 6) を例として、屋外温度が -20°C、初期室内温度が温度制御範囲内で均一に分布していると仮定して、電気暖房の初期状態のセットを選択します。機器のスイッチ:
(1) 6世帯の通常消費電力時の24時間の室内温度変化と電熱機器の切替状況を計算し、6世帯の合計消費電力曲線を描きます。
室内温度や電気暖房器具のオンオフなど、各居住者の状態を初期化する必要があります。次に、屋外の温度と各居住者の状態を考慮して、モデルを使用して電力需要と屋内の温度を予測できます。
このデータから、各家庭の 1 日の各時点での電力需要を表す電力需要曲線を描くことができます。これらの曲線を加算すると、全世帯の総電力需要曲線が得られます。
(2) 上記6世帯の総電力使用量曲線をもとに、1日24時間以内の各時点(1分間隔)で上下に調整できる電熱機器の台数を計算し、描画します。各時点で上下に調整できる合計パワー。
算出した電力需要と室内温度のデータをもとに、各家庭の電気暖房設備が各時点で上下に調整できる電力を算出します。次に、規制に参加できる電気加熱装置のシリアル番号とその調整可能な電力の合計を示すグラフを各時点で描画できます。
(3)表 1 の所定の屋外温度の下で、質問 (1) と (2) を再分析し、電気暖房装置の調整可能な能力に対するさまざまな屋外温度の影響を分析します。
表 1 に示す屋外温度ごとに、上記の手順を繰り返すことができます。次に、さまざまな屋外温度での電気暖房装置の調整能力を分析および比較して、屋外温度が電気暖房装置の調整能力に及ぼす影響を理解することができます。
上記の計算プロセスには複雑な計算とシミュレーションが含まれ、特殊なソフトウェアとアルゴリズムが必要になる場合があります。具体的な計算方法と結果は、特定のニーズとデータ、選択した数学的モデルとアルゴリズムによって異なります。
質問 4:住宅地域の電気暖房負荷が送電網規制に参加する能力の分析
電熱住宅地域の 600 世帯を解析対象とし、各世帯の初期室内温度が温度制御区間内で均等に分布していると仮定し、表 1 に示す平均外気温度の下で、初期状態のグループを選択します。電気暖房器具のスイッチを設置し、1日24時間の各時点における室内温度と電気暖房器具のスイッチ状態を計算し、住宅エリアの電気暖房器具の総消費電力曲線を描きます。上記の総電力曲線に基づいて、住宅地域の電気暖房負荷が 1 日 24 時間の各時点で上昇制御および下降制御に参加できる総電力曲線を計算して描画します。
600 世帯すべての状態を初期化する必要があります。これには、室内温度 (温度制御間隔にわたって均一に分布すると仮定) と電気暖房装置の初期のオン/オフ状態が含まれます。
表 1 の指定された屋外温度と各家庭の初期状態に基づいて、適切な物理モデルまたは統計モデルを使用して、各家庭の電力需要と室内温度を予測できます。各家庭の電力需要に基づいて、住宅エリア全体の総電力需要を計算し、1 日の各時点の総電力需要を表す曲線を描くことができます。各居住者の電力需要と室内温度に基づいて、各時点でのスケールアップとスケールダウンに使用できる電力を計算し、その電力を表す曲線を描くことができます。
質問 5:電力網のシェービングとバレーフィルに参加する住宅地域における電気暖房負荷の便益分析
アグリゲーターは、住宅地域の 600 の電気暖房負荷を組織して、電力網のピークシェービングとバレーフィリングに参加します (ピークシェービング期間、バレーフィリング期間、および補償価格については付録 B を参照)。また、最大規制値を決定する必要があります。ピークシェービングまたはバレーフィリング期間中に継続的に提供できる電力値。質問 4 で解かれた各時点でのパワーアップとパワーダウンの結果は、単に温度制御間隔の制約を満たす電熱機器のスイッチ状態に基づいて決定され、電力調整への電熱負荷の関与が変化します。元のスイッチ状態が変化するため、その後の調整可能な電力の時間変化の性質に影響を与えます。
まず、ピークシェービング期間とバレーフィリング期間中に 600 個の電気加熱負荷によって提供できる最大連続下方調整電力値と上方調整電力値をそれぞれ計算する必要があります。これには、居住者の初期状態、温度制御間隔の制約、電気暖房装置の切り替え状態、およびその後の調整可能な電力への影響を考慮した熱モデルを使用して、住宅内の温度変化を計算する必要がある場合があります。
系統規制への参加によりオンとオフの状態が変化する電気暖房機器の数もカウントする必要があります。これには、電気加熱装置のプリセットされたスイッチング状態を変更し、その結果を観察することが含まれます。
居住者全員の室内温度が温度管理間隔の制約を満たしているかを確認する必要があります。これには、グリッド規制に参加した後の室温の変化を判断するために追加のシミュレーションまたは計算が必要になる場合があります。
さまざまな屋外温度の下でピークシェービングとバレーフィルが行われる住宅地における電気暖房負荷の総利益を見積もる必要があります。ダイナミック プログラミングの使用を検討して、電気暖房機器の最適なスイッチング戦略を見つけます。このHIA には、補助サービスの補償価格に基づいて、ピークシェービングとバレーフィルのアップレギュレーションおよびダウンレギュレーションの利点に対する住宅地域の年間電気暖房負荷の参加を計算することが含まれます。 、平均世帯利益と暖房費の節約率を計算します。
質問 6:電力網規制に参加する温度制御負荷の見通し
(1) 上記の計算結果に基づき、4,000万m 2の見込み面積を有する地方地域において、電力網規制に関与する電熱負荷の可能性と直面する可能性のある問題を分析し、提案と解決策を提示する。
考えられる問題:
制御が難しい：電熱負荷が分散するため、管理・制御が難しい。ユーザーの快適な温度を確保することを前提として、電気暖房負荷をスケジュールする必要があります。
ユーザーの受け入れの問題: ユーザーは、電気暖房機器の頻繁な起動と停止や、快適な温度に影響を与える可能性のあるスケジュール設定に抵抗する可能性があります。
解決策と提案:
正確な負荷予測モデルを確立し、電熱負荷の変化を事前に予測し、より効果的なスケジューリングを実現します。
たとえば、合理的な電力料金メカニズムを設定することでユーザーの参加熱意を高め、ユーザーが系統規制に参加することで恩恵を受けられるようにし、ユーザーの受け入れを向上させます。
(2) 南部州の温度制御負荷は主に空調機であり、系統規制に関与する空調機負荷の特性、潜在性、および起こり得る問題を分析および予測する。
空調負荷には季節的・時間的特性が顕著であり、夏のピーク時や日中のピーク時に系統負荷が大きくなります。
負荷調整の可能性は非常に大きいです。エアコンのオンとオフは、周波数調整と系統の負荷分散に使用できます。
考えられる問題:
空調設備の制御も難しく、ユーザーの快適性や設備の寿命なども考慮する必要があります。
空調負荷の変化は気候に大きく影響されるため、正確な天気予報や負荷予測モデルを確立する必要があります。
解決策と提案:
正確な天気予報と負荷予測モデルを確立して、電力網を事前にスケジュール設定します。
ユーザーが送電網規制に参加するよう奨励するために、合理的な電力価格政策とインセンティブメカニズムを策定します。
問題Bの分析
質問 B は評価質問であり、全体的な難易度は質問 A よりもはるかに低くなります。この質問は主に大学生の学習に対する人工知能の影響を評価するためのものです。まず提供されたデータを前処理し、次に評価指標を確立し、次にモデルを構築し、最後にモデルの結果と人工知能の理解に基づいてレポートを作成する必要があります。それぞれの問題に対して考えられる解決策と使用されるモデルをいくつか紹介します。
質問 1:付録 2 に示されているデータを分析および数値処理し、処理方法を教えてください。
データをクリーンアップして前処理する必要があります。性別、学習ソフトウェア ツールの使用など、一部の質問はバイナリ変数に変換できます。多くのカテゴリを持つ質問については、専攻、学年、性格などのワンホット エンコードを実行できます。インターネットサーフィン中は数値変数に変換できるので、その後の計算や分析に便利です。
分析のプロセスでは、記述統計手法を使用して、平均、中央値、最頻値、分散、頻度などのデータの基本特性を取得する必要があります。また、箱ひげ図、ヒストグラム、散布図などの視覚化ツールを使用して、データの分布と関係を調査することもあります。
質問2：データ分析結果に基づいて評価指標を選定し、優先順位、科学性、操作性などの合理性を検討し、評価指標体系を構築してください。
AIツールの受容度、AIツールへの依存度、AIツールへの満足度など、AIツールの利用に対する姿勢や期待に関するデータに基づいて、対応する評価指標を策定できます。評価指標の選択は、指標の測定可能性、比較可能性、予測や解釈における重要性などの科学的理由に基づいている必要があります。同時に、データの入手が容易か、実態を反映できるかなど、指標の操作性も考慮する必要があります。指標システムの構築では、さまざまな側面を考慮し、AI が学習に与える影響を可能な限り包括的に評価する必要があります。
評価指標システムを確立する方法の 1 つは、分析階層プロセス (AHP) を使用することです。AHP を使用すると、各インジケーターの相対的な重要性を反映する重みを決定できます。
質問 3:数学モデルを確立し、大学生の学習に対する人工知能の影響を評価し、明確で説得力のある結論を出します。
AI が学習に与える影響を評価するには、多重線形回帰モデルの使用を検討できます。このモデルでは、応答変数は生徒の学業成績であり、予測変数は人工知能の使用および学力に影響を与える可能性のあるその他の要因 (学習時間、学習方法など) です。あるいは、デシジョン ツリーやニューラル ネットワークなどのモデルを使用して、予測と説明を行います。
質問 4:アンケートのデータに基づいて、人工知能に関する理解、認識、判断、および将来の人工知能開発の見通しを組み合わせて、大学生の学習に対する人工知能の影響に関する分析レポートを作成してください。プラスの効果またはマイナスの効果が含まれますが、これらに限定されません。
分析レポートでは、まず、教育分野における人工知能の定義、開発の歴史、応用を紹介する必要があります。次に、データの処理方法、評価指標の選択、モデルの構築方法など、データと分析方法を説明する必要があります。できるだけ多くの視覚化を行い、結果を説明します。その際、大学生の学習に対する AI の影響をモデルがどのように明らかにするかに焦点を当て、それらの影響が良いのか悪いのかを明らかにする必要があります。
レポートの最後では、人工知能の将来の発展についての見通しを示し、人工知能が大学生の学習に今後どのような影響を与える可能性があるか、人工知能を使用して学習成果を向上させる方法について説明します。