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【2h】

Modelling complex human-based industrial systems

机译:对基于人的复杂工业系统进行建模

摘要

This thesis is a case study in modelling a complex human-based industrial system which addresses the problem of network peak demand for electricity by residential customers. The study demonstrates the importance of designing interventions aimed at reducing peak demand that take into account the interactions of the various elements of the system. Available data from industry-specific and public sources was combined with data from relevant expert opinion through a Bayesian network (BN) approach. Applying the BN to investigate various market-based and government interventions provided insights into the major influencing factors in the system.
机译:本文是对复杂的基于人的工业系统进行建模的案例研究,该系统解决了居民用户的网络峰值用电需求问题。该研究表明,考虑到系统各个要素的相互作用,设计旨在降低高峰需求的干预措施非常重要。通过贝叶斯网络(BN)方法将来自特定行业和公共来源的可用数据与来自相关专家意见的数据相结合。应用国阵调查各种基于市场和政府的干预措施,可以深入了解系统中的主要影响因素。

著录项

  • 作者

    Lewis James R.;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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