1. EMS系统中都有哪些策略

EMS系统中常见的策略包括：

1. 负荷控制策略：通过调整负荷的使用方式、时段等方式，实现对负荷的控制，以达到节能减排的目的。

2. 储能系统策略：通过合理配置储能系统，对储能系统进行充放电控制，实现电网的平衡和应对电网突发情况。

3. 发电机控制策略：对发电机的运行进行控制，以调整电网的电压、频率等参数，保证电网的稳定性。

4. 电价策略：根据电力市场的电价变化情况，调整负荷的使用方式和时段，以实现节能减排的目的。

5. 能效管理策略：通过对能源的使用进行监测和管理，实现能源的高效利用和节约。

6. 电网规划策略：根据电网的负荷特点、电源特点等因素，确定电网的规划方案，以实现电网的高效运行和发展。

相关问题

getCurrentInstance()中都有哪些属性

在getCurrentInstance()中，可能会包含一些常见的属性，具体取决于你正在使用的编程语言和框架。以下是一些常见的属性示例：

1. id：实例的唯一标识符。
2. name：实例的名称。
3. status：实例的状态，如运行中、停止、重启等。
4. type：实例的类型，如虚拟机、容器等。
5. ip_address：实例的IP地址。
6. created_at：实例创建的时间戳。
7. updated_at：实例最后更新的时间戳。
8. cpu_usage：实例的CPU使用率。
9. memory_usage：实例的内存使用率。
10. disk_usage：实例的磁盘使用率。

请注意，这些属性仅供参考，具体的属性可能因您的使用情况而异。在实际使用中，您可以查阅相关文档或使用适当的方法来获取当前实例的属性列表。

garch2.forecast中都有什么参数可选

在garch2.forecast中，可以选择以下参数：

1. n.ahead：预测的步数，默认为1。

2. method：预测方法。可以是"analytical"（分析法）或"simulation"（模拟法），默认为"analytical"。

3. simulation_type：当method为"simulation"时使用。可以是"bootstrap"（自助法）或"path"（路径法），默认为"bootstrap"。

4. simulation_forecasts：当method为"simulation"时使用。指定用于生成模拟数据的预测步数，默认为1000。

5. integ：积分次数，默认为1。

6. out.sample：计算预测的起始位置，默认为最后一个数据点的位置。

7. VaR.alpha：计算VaR（风险价值）时使用的置信水平，默认为0.05。

8. VaR.simulations：计算VaR时使用的模拟次数，默认为10000。

9. backcast：用于计算方差的数据点数，默认为10。

10. start：用于拟合GARCH模型的数据的起始位置，默认为第一个数据点的位置。

11. ic：信息准则，用于确定GARCH模型的阶数。可以是"AIC"（赤汀信息准则）或"BIC"（贝叶斯信息准则），默认为"AIC"。

12. scale：是否进行标准化。如果为TRUE，则标准化数据，否则不标准化，默认为TRUE。

13. fit.control：一个列表，包含用于拟合模型的控制参数。默认为NULL。