新能源厂站运行值班人员违调案例分析

针对新能源场站运行值班人员违反调度纪律行为多发的情况,由发生在承德电网内几起典型案例入手,对调度规程相关规定进行分析,从调度纪律意识树立、规章制度学习、调度命令执行等方面提出要求,以提高新能源场站运行值班人员的调度业务水平,有效杜绝违反调度纪律行为的发生。     

提高新能源场站调度规程培训质量的建议

随着新能源发电并网容量的持续快速增长,新能源场站运行人员违反电网调度纪律的情况却屡屡发生,进一步提高执行新能源场站电网调度规程水平的培训工作势在必行。针对新能源场站调度规程培训的现状提出了改进建议,希望能为提升新能源场站电网调度规程的培训质量提供有益的思考。     

一种分布式发电功率时间序列波动性量化评估方法

未来智能电网将接纳越来越多的分布式能源,而分布式能源的广泛接入具有提高系统的能源效率、经济性、韧性以及可持续性的潜力。然而,以风力发电和光伏发电为主的分布式能源由于其固有的波动特性,在大规模接入电网时会给系统带来诸多问题。因此,定量刻画分布式发电功率的波动性对于现代电力系统而言至关重要。基于此,该文借助时间窗、包络线和勒贝格积分,通过提取分布式发电功率中高频信息和变化趋势的波动性特征,定义了量化分布式发电功率波动性的指标——波动率。通过检验风电功率时间序列的波动性、验证平滑效应以及与预测误差和已有指标进行对比分析,验证了所提出的波动率在衡量分布式发电功率波动性的有效性。     

S12X系列双核单片机的整车控制器CAN结点设计

XGATE内核的MC9S12XE系列双核单片机具有数据处理速度快、反应时间短、功耗低等优点,在汽车电子领域有着很好的应用前景。本文介绍了Freescale公司MC9S12X系列双核单片机在混合动力汽车整车控制器中应用的优点,给出了其进行CAN总线通信的硬件接口设计与执行流程。最后给出了其利用协处理器XGATE管理CAN总线通信的典型配置方法。     

基于关联规则和拓扑序列的分类器链方法

在分类器链方法中, 如何确定标签学习次序至关重要, 为此, 提出一种基于关联规则和拓扑序列的分类器链方法(TSECC). 首先结合频繁模式设计了一种基于强关联规则的标签依赖度量策略; 接下来通过标签间依赖关系构建有向无环图, 对图中所有顶点进行拓扑排序; 最后将得到的拓扑序列作为分类器链方法中标签的学习次序, 对每个标签的分类器依次迭代更新. 特别地, 为减少无标签依赖或标签依赖度较低的“孤独”标签对其余标签预测性能的影响, 将“孤独”标签排在拓扑序列之外, 利用二元关联模型训练. 在多种公共多标签数据集上的实验结果表明, TSECC能够有效提升分类性能.     

基于多模板的鲁棒运动目标跟踪方法

针对目前模型更新方法仅依赖于上一帧或最近帧定位到的目标信息,跟踪的历史信息未充分利用的问题,运用历史跟踪结果设计了多模板模型更新策略,并基于该更新模型结合卷积网络提出了一种新的运动目标跟踪方法.在运动目标跟踪测试视频集VOT2015下与目前热点运动目标跟踪方法对比实验表明:方法对于遮挡现象和目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性.     

基于正则化的半监督弱标签分类方法

针对多标签学习中实例标签的缺失补全和预测问题,本文提出一种基于正则化的半监督弱标签分类方法(简称SWCMR),方法同时兼顾实例相似性和标签相关性.SWCMR首先根据标签相关性对弱标签实例的缺失标签进行初步预估,然后利用弱标签实例和无标签实例构造邻域图,从实例相似性和标签相关性角度构建基于平滑性假设的正则化项,接下来利用预估后的弱标签实例结合无标签实例训练半监督弱标签分类模型.在多种公共多标签数据集上的实验结果表明,SWCMR提高了分类性能,尤其是标签信息较少时,分类效果提升更显著.     

动态背景下空时特性均显著的运动目标检测

从序列图像中提取变化区域是运动检测的主要作用,动态背景的干扰严重影响检测结果,使得有效性运动检测成为一项困难工作。受静态图像显著性检测启发,提出了一种新的运动目标检测方法,采用自底向上与自顶向下的视觉计算模型相结合的方式获取图像的空时显著性：先检测出视频序列中的空间显著性,在其基础上加入时间维度,利用改进的三帧差分算法获取具有运动目标的时间显著性,将显著性目标的检测视角由静态图像转换为空时性均显著的运动目标。实验和分析结果表明：新方法在摄像机晃动等动态背景中能较准确检测出空时均显著的运动目标,具有较高的鲁棒性。     

趣味程序设计基础课堂设计

针对程序设计基础课程知识点繁琐、难以串联,学生按部就班学习的兴趣不高、效果有限等问题,以魔术道具“读心术”为切入点,提出基于读心术的趣味性程序设计基础案例教学方法,介绍具体教学设计,最后说明教学效果。