认知行为疗法与佐匹克隆治疗失眠的效果对比

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目的对认知行为疗法(CBT)与佐匹克隆治疗失眠的疗效对比分析。方法选择2020年1-12月于佛山市第一人民医院就诊的符合要求失眠症患者80例,用随机数字表法将其分CBT组与佐匹克隆组,每组各40例,均治疗4周,CBT组给予患者认知行为疗法治疗,佐匹克隆组给予患者口服佐匹克隆片治疗。比较两组患者治疗前后匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)评分、总体幸福感量表(GWB)评分、焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)评分,以及临床治疗效果。结果治疗前,两组患者PSQI评分、GWB评分、SAS评分、SDS评分
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优化储能充放电策略有利于提升光储充电站运行经济性,但是现有模型驱动的随机优化方法无法全面考虑储能系统的复杂运行特性以及光伏发电功率、电动汽车充电负荷的不确定性。因此,提出一种基于深度强化学习的光储充电站储能系统全寿命周期优化运行方法。首先对储能运行效率模型和容量衰减模型进行精细化建模。然后考虑电动汽车充电需求、光伏出力和电价的不确定性,在满足电动汽车充电需求和光伏消纳的条件下,以光储充电站收益最大化为目标,建立了基于强化学习的储能优化运行问题。考虑到储能充放电决策动作的连续性,采用双延迟深度确定性策略梯度
随着微能源网中风电与光伏占比不断提高,发展多元化的储能技术将会缓解因风光能源波动给能量调度带来的压力。为此,提出将电转氢(P2H)与燃料电池(FC)相结合,作为电热微网的灵活性资源,参与微网的能量调度。在此背景下,构建了包含风电、光伏、P2H、FC、燃气轮机、电锅炉的电热微网日前经济协调调度模型,以微网日运行成本最低为目标函数,综合考虑各设备的出力约束条件,分别分析了P2H与FC在离网运行和并网运行2种模式下对调度所起的作用。采用CPLEX求解器对模型进行求解,算例分析结果验证了所建调度模型的合理性。
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随着互联网+、云计算的发展,数据中心能耗迅速增加,高能耗和高电费问题日益突出,对数据中心进行能量管理和优化是运营商提升市场竞争力的重要手段。但由于数据负荷、电网电价和新能源出力的不确定性,如何在实时运行时保证数据中心的运行经济性是亟待解决的问题。针对以上问题,考虑数据负荷调度、服务器休眠、多种储能协调运行、与电网交互等因素,建立了数据中心的实时能量管理模型。由于模型中多类型储能和批处理负荷各自的时段间耦合约束都会影响系统全局最优决策,需要分别对其进行解耦,故提出一种基于多维分段线性函数近似值函数的近似动态
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