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当全世界的玩家还在猜想6月28日WWI上暴雪将要公布的最新作品是什么的时候,暴雪公司的官方网站上突然出现一张神秘的图片。联想到《星际争霸2》推出之前,暴雪也在网站上玩了类似的花招,几乎所有玩家都一致认定:这张神秘图片一定是暴雪对新作的预告。但新作究竟是什么呢?图片并不复杂,所包含的要素也不太多,但是这难不倒热情似火的玩家。他们开始破译暴雪的“达芬奇密码”,所有的网站细节都让疯狂的玩家将之与期待2年的《暗黑破坏神3》联系起来。用网友的话说:从现在开始,暴雪放个屁,也会有几万个人在分析这个屁的成分是如何的。一时之间,神秘理论、高科技分析……互联网被一张小小的图片点燃了。 相似文献
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储热式电锅炉是一种电-热转换设备,可应用在电力系统的源、荷两侧,提升系统灵活性。为分析储热式电锅炉投资经济性,首先,基于储热式电锅炉在源-荷场景下运行模式的差异,构建不同场景下储热式电锅炉运行约束模型,分析不同模式下投资主体经济效益和社会综合效益构成;其次,基于时序生产模拟,以年度经济效益最大为目标,建立储热式电锅炉投资主体经济效益优化模型;最后,基于净现值法分析评估储热式电采暖投资主体的投资经济性,并以“三北”地区某省级电网开展实例分析,依据东北电力辅助服务市场运营规则测算,结果表明:不同应用模式均具有明显社会综合效益,热电厂投资模式的盈利能力最强,风电场投资模式和荷侧独立主体投资模式经济上不可持续,需要调整相应的市场运营策略。 相似文献
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在能源互联网迅速发展的背景下,综合能源系统多能耦合互补特性为需求侧参与系统调度提供了更大的优化空间,如何建立切实有效的多能源、多类型需求响应模型对提升系统运行性能具有重要意义。为此,建立了考虑激励型、替代型和基于实时定价机制的价格型多能源、多类型需求响应精细化模型,在此基础上,以电、气、热、冷多能耦合园区系统为研究对象,考虑系统运行、需求响应、用户用能满意度等约束条件,提出了考虑综合需求响应的综合能源系统多能协同优化调度策略。算例分析结果表明所提优化策略能够充分挖掘需求侧资源的调节潜力,在促进能源供需平衡的同时实现了系统多能协同互补与经济运行。 相似文献
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针对高轨卫星连线干涉测量(Connected Element Interferometry,CEI)信号的高精度频率估计这一难题,建立了CEI中的正弦信号频率估计模型。设计了基于深度学习框架的CEI信号频率估计算法,将算法划分为基于前馈深度神经网络的频率表征模块和基于卷积神经网络的频率计算及估计模块,在此基础上设计了各模块的具体结构和学习训练流程。对于算法的核心模块进行了仿真实验验证,并将所提算法与前人的相关算法进行了比较与分析,证明了该算法的有效性、稳定性和优越性。 相似文献
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基于同步相量数据的次同步振荡参数辨识可有效监测次同步振荡的动态过程。该文提出一种基于同步相量轨迹拟合的电力系统次同步/超同步振荡的实时参数辨识方法。通过求解超定非线性的同步相量轨迹拟合方程组,能准确得到频移基波、次同步和超同步分量的频率、幅值和相位。该方法利用各分量对应的同步相量正负频率部分耦合而成的椭圆轨迹特性,仅依据100ms的同步相量数据序列即可进行高实时性的参数辨识。所提算法相比现有算法的优势在于,一方面可辨识与次同步分量耦合的超同步分量参数;另一方面超短数据窗大幅提升了算法实时性,并克服了频谱分析法的频率分辨率受限问题。模拟同步相量测量终端(phasor measurement unit,PMU)数据和实际仿真数据的对比分析结果表明,所提方法可准确获取基波和次同步/超同步振荡参数,并有效实现次同步振荡的动态实时监测。 相似文献
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针对用户低压侧故障导致柱上断路器跳闸且变电站出线断路器未跳闸的情况,对某供电公司近两年的17次真实故障进行总结,发现大部分故障存在保护不完全配合的问题。柱上断路器起到承上启下的作用,承上需要跟变电站出线保护配合,启下需要跟用户高压侧保护配合。通过分析柱上断路器的各种继电保护配置,发现每种配置均存在一定的缺陷。为此,提出一种全新的柱上断路器保护配置方案,同时对用户高低压侧保护进行相应的设置。在新的保护配置方案下,变电站出线、柱上断路器、用户高低压侧保护均满足上下级配合关系,不会发生越级跳闸现象,有效提高了供电可靠性。 相似文献
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锂电池因具有质量轻、寿命长、功率承受力高、自放电率低等优点,在绿色能源汽车制造、航空航天等领域得到了广泛应用。为了进一步提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,提出了一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的锂电池SOH预测方法。1DCNN用于提取老化特征,BiLSTM用于特征分析。利用1DCNN参数少、抑制过拟合性能高的优点,并结合BiLSTM能充分考虑样本之间的关联性及有效结合数据过去和未来的状态等优势,模型能够在实现高预测精度的基础上兼具高计算速度。通过引入蚁狮优化算法(ALO)对模型的超参数进行优化,在减少耗时的基础上有效避免了人工调参的不确定性。同时引入注意力机制,通过对输入数据赋予不同权重,提高神经网络对重要信息的捕捉能力。以NASA锂电池数据集的电池参数为依据进行验证,结果表明该模型在B0005、B0006、B0007 3种锂电池单体上估计SOH的MAE均值为0.0064,相对于1DCNN-LSTM(0.0111)、CNN-LSTM&GRU(0.0197)模型分别降低了42.34%、67.51%,且在各方面评价指标上均优于其消融模... 相似文献
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