考虑光伏预测误差兼顾平抑波动的双层储能运行策略

为满足新能源发电并网要求、保证电力系统稳定运行,针对间歇性新能源发电的不确定性及波动性给电网设备稳定运行带来的安全问题,文中提出一种以补偿预测误差和平抑并网功率波动为目标的双层规划模型。首先,构建容量与误差满足率特性曲线得出最优储能容量,提高储能系统的经济性。其次,上层规划模型以预测误差最小为目标,建立储能系统充放电功率分配策略,并考虑储能电池循环寿命,设置非必要补偿值以避免其过充过放;下层规划模型以并网波动率最小为目标函数,采用模型预测控制算法对补偿后的光伏出力进行超前滚动优化控制,实现对光伏出力波动的平滑。最后,以上述模型为基础建立模型评估指标函数,以新疆某21 MW光伏电站为例进行算例分析,验证了策略的可行性。     

数据驱动模型与概念性模型的应用对比

BP神经网络与K-最近邻(KNN)算法相耦合所建立的BK(BP-KNN)模型是一种数据驱动模型,它克服了传统的BP神经网络模型必需前期实测流量、泛化能力不强的缺点。IHACRES模型是一种结构简单、应用广泛的以单位线为基础的集总式概念性模型。选择板桥、马渡王两个流域分别运用BK模型、IHACRES模型和新安江模型进行径流模拟。模拟结果表明,BK模型的模拟效果最好,IHACRES模型次之;说明数据驱动模型在水文模拟中有着巨大的运用空间。     

近红外光谱分析在农业领域应用中的几个问题

分析近红外在农业领域应用的特殊性,分析近红外分析过程中影响模型性能的若干因素,讨论近红外分析准确度的评价方法,预测标准差SEP不宜作为近红外分析性能的指标性参数,提出近红外分析在农业应用中值得重视的研究方向。     

基于暗通道先验的自适应超像素去雾算法

传统基于暗通道先验的图像去雾算法不能有效去除有雾图像在景深突变处的雾点,边界处容易引起光晕效应,对此提出一种基于暗通道先验的自适应超像素去雾算法.首先,在暗通道的获取过程中引入自适应方法判断当前像素邻域内是否具有多个景深物体,若仅存在相同景深物体,则直接求取此像素的暗通道,若存在多个景深物体,则引入超像素分割算法区分不同景深物体,减小景深变化对暗通道获取的影响,以求取更准确的暗通道;然后,估计粗略的透射率,并根据上下文约束细化透射率;最后,通过图像降质的逆过程求解去雾图像.实验结果表明,所提出的算法与暗通道先验单幅图像去雾(DCP)算法、基于边界邻域最大值滤波的快速图像去雾(EMDCP)算法、基于自适应暗原色的单幅图像去雾(ADCP)算法、带边界约束和上下文正则化的高效图像去雾(BCCR)算法相比,可将客观质量综合评价准则提高10%,能够抑制光晕效应,提高有雾图像的视觉效果.     

转台运动误差分离与角度优化技术研究

为了解决测量转台运动误差时存在的多种误差耦合问题,提出了一种基于多点法的运动误差分离方法。首先,通过分析转台在回转过程中多自由度误差的运动特性,提出了一种端面四点误差分离方法,在分离出测量盘下表面的平面度误差的同时,可完成倾斜误差和轴向误差的解耦。然后,建立了该方法的误差传递函数,采用麻雀算法(SSA)进行优化,寻找不同阶次下受谐波抑制影响最小的最优布置角,提高了误差解耦精度。最后,通过仿真与实验的方式对该方法进行验证。仿真结果表明,端面四点误差分离方法对轴向、倾斜误差的分离精度(相对误差)分别为1.934%和9.177%。实验结果表明,分离的运动误差与转台标定误差相符合,验证了该方法能够精确获得转台运动误差。     

采煤沉降区建筑结构稳定性分析

采煤沉降区面积较大或建筑平面面积较大时,建筑结构稳定性分析结果往往不准确,设计了一种新的采煤沉降区建筑结构稳定性分析方法。通过多源SAR数据融合,实现采煤沉降区的建筑地面监测,构建采煤沉降区的建筑结构有限元计算模型;通过有限元分析法实施建筑结构数值模拟,对建筑地基在建筑荷载作用下的土体空间实施受力分析,获取地基沉降和变形情况;通过模拟沉降区建筑结构应力场特征分析采煤沉降区的建筑结构稳定性。测试结果表明,设计方法的模拟准确度较高,且计算性能比较优越,能够满足设计需求。     

盾构实时监控系统的应用与案例分析

城市轨道交通中的盾构施工容易引起地表沉降与隧道管片的沉降与偏移,存在着较大的工程自身风险与环境风险。针对地铁盾构区间施工过程中无法及时发现盾构机施工参数异常的问题,开发了盾构实时监控系统,可以即时读取盾构机的关键施工参数,通过网络发送至服务器进行数据存储,并可在系统中查阅历史数据,结合地面监测发现盾构施工过程中异常情况的原因,提高了因参数控制不当而引起风险的预见性,对盾构施工的风险控制具有一定的指导意义。     

电化学检测饼干中的焦亚硫酸钠

采用层接层法(Layer-by-layer)将聚电解质PSS与多金属氧酸盐α/β-K6P2W18O62·xH2O交替沉积到空白玻碳电极上制得多层膜电化学传感器,通过循环伏安法研究该电极对焦亚硫酸钠的电催化作用,结果表明,该电极对焦亚硫酸钠具有很明显的电催化作用。焦亚硫酸钠在0.04 mmol/L~0.72 mmol/L的浓度范围内与催化电流呈现良好的线性关系,I(mA)=0.070 6c-0.003 5,r=0.999 3,在此范围内可对饼干中焦亚硫酸钠的含量进行测定.将该电极应用于饼干样品的分析,回收率为90.13%~111.58%,取得了较好的结果。该电极制备简单、响应快、灵敏度高、检测限低,为焦亚硫酸钠的新型快速检测提供了重要的理论依据。     

基于圆形分割算法的圆度误差评定

准确评定圆度误差对于提高加工精度、保证零部件的工作精度具有重要意义。针对圆度误差评定准确性不高和计算速度慢的问题，提出一种圆度误差评定算法——圆形分割算法，建立新的数学模型，并将圆形分割算法与最小包容区域法的几何判断相结合评定圆度误差。以最小二乘圆心为初始圆心，以一定半径作圆，经过迭代，搜索实时圆心的位置，然后利用相交弦的几何结构进行判断，最后得到最小包容区域圆心。该方法无需满足等间隔采样和小偏差假设。经过算法验证，对圆度误差进行评定与比较，结果表明：利用该方法评定圆度误差的结果准确性高，计算速度快，稳定性好。     

基于ViT与语义引导的视频内容描述生成

现有视频内容描述模型生成的视频内容描述文本可读性差且准确率不高。基于ViT模型提出一种语义引导的视频内容描述方法。利用ReNeXt和ECO网络提取视频的视觉特征,以提取的视觉特征为输入、语义标签的概率预测值为输出训练语义检测网络(SDN)。在此基础上,通过ViT模型对静态和动态视觉特征进行全局编码,并与SDN提取的语义特征进行注意力融合,采用语义长短期记忆网络对融合特征进行解码,生成视频对应的描述文本。通过引入视频中的语义特征能够引导模型生成更符合人类习惯的描述,使生成的描述更具可读性。在MSR-VTT数据集上的测试结果表明,该模型的BLEU-4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr指标分别为44.8、28.9、62.8和51.1,相比于当前主流的视频内容描述模型ADL和SBAT,提升的得分总和达到16.6和16.8。