基于改进固有时间尺度分解算法的实时次同步振荡监测方法

为解决大规模风力发电并网系统中频繁发生次同步振荡的问题,需要快速准确地识别和检测次同步振荡的方法。次同步振荡发生时具有时变性和不确定性等特征,这给振荡的实时监测带来了挑战,针对该问题,首先提出了基于引入代数估计法改进的固有时间尺度分解算法(intrinsic time-scale decomposition,ITD）的解决方案。该方法不需要任何先验信息,且其性能不受振荡频率构成的影响。其次,利用合成信号、电磁暂态仿真和振荡实测数据进行了综合对比研究,结果表明该方法在信号检查的动态性能和参数估计精度等方面都取得了良好的效果。最后,通过硬件在环测试,验证了该方法的可行性。     

变母线电压工况下开绕组PMSM单矢量模型预测转矩优化控制

为改善双电源供电型开绕组永磁同步电机(permanent magnet synchronous machine,PMSM)在采用传统单矢量MPTC控制策略时转矩脉动大、计算复杂度高、权重系数较难整定的问题,该文提出一种基于电压矢量幅值的最优矢量快速选取方法,利用无差拍预测转矩控制思想,直接预测出参考电压矢量,消除评价函数中的权重系数,分析变母线电压工况下的基本电压矢量变化趋势,结合扇区细分的思想,对不同电压比例下的矢量选取方法进行分析推导,充分考虑了双电源供电型开绕组PMSM拓扑的所有基本电压矢量,采用类似开关表的方法建立了不同扇区内的最优矢量选取方法,降低算法的计算复杂度,有效改善了电机的转矩脉动。实验结果表明,该文提出的单矢量模型预测转矩控制策略在宽母线电压比例范围内均能获得较好的电机控制效果。     

基于信息间隙决策理论的售电公司参与多市场的优化决策EI北大核心CSCD

随着我国电力市场化的发展,售电公司参与到电力市场中。但售电公司可能会面临诸如电价波动、负荷需求变动以及可再生能源机组出力不定等不确定因素,造成较大的市场风险。为此,将信息间隙决策理论(info-gapdecision theory,IGDT)引入售电公司风险决策研究中。首先,构建了售电公司参与多级市场的运营模式,设计了电量分块的零售套餐,基于购电成本、发电成本和售电收入构建目标函数。其次,以波动系数ξ衡量模型中各个不确定量的波动程度,将原模型改为IGDT鲁棒决策模型。最后,在算例中选取不同的预期偏差因子δ分析IGDT鲁棒模型的优化决策解,证明了该方法得到的决策解都能保证达到决策者设定的最低期望值。     

浅谈计量与医疗数据互认

随着现代科学技术的发展,医疗设备在诊断和治疗过程中使用越来越广泛。医疗设备数据的准确性与否直接关系到医疗的质量好坏,医疗设备通过计量能提高医疗数据的准确性和溯源到统一的体系,本文论述了目前医院设备计量工作在医疗数据互认中的重要性和不足。通过计量实现各医院之间检测结果的互认,从而保险人民的切身利益。     

离散数学教学中的计算思维培养

作为一项重要的教育理念,计算思维得到了国内外科学界和教育界的广泛关注,相应地对计算机专业的人才培养提出了新的要求。本文分析了计算思维培养与离散数学教学之间的内在关系,在此基础上分别从课程引入和课程教学两个阶段探讨如何将离散数学教学与计算思维培养有机地结合起来。通过案例,着重论述了如何将抽象和自动化这两个核心思想贯穿于整个教学过程,以及如何根据所讲授的知识点适时地引入计算思维中其他基本概念和思维方法。     

数据库系统原理课程中性能调优实验的设计与实践

论述了浙江大学计算机科学与技术学院采用数据库性能调优作为课程实验内容,分析讨论实验的过程、要求和内容安排等。性能调优是数据库系统应用开发的一项重要工作,具有实践性强、综合知识要求高等特点,非常适合于在探究型教学中作为实验内容。在本科生的数据库课程教学中进行了实践,取得了较好的效果。     

“离散数学”中的OBDD案例教学研究

"离散数学"是计算机专业的核心课程,是研究计算机科学的数学理论基础。有序二叉决策图(OBDD-Ordered Binary Decision Diagram)是描述布尔函数的一种新的有效的数据结构。文章提出在课本知识的讲授过程中,引入OBDD来解析离散数学在计算机专业其他学科中的具体应用,加深学生对所学知识点的理解,并激发学生的学习兴趣和创新能力,从而引导学生充分认识离散数学在计算机专业中的重要作用。这对于提高"离散数学"课程的教学水平和质量,以及学生对后续课程的学习和今后进一步的科学研究均具有现实意义。     

基于模式识别的桥梁故障检测

文章主要任务是研究如何从挠度数据出发,综合运用模式识别技术和数据分析技术,能有效检测桥梁中某些类型的损伤和隐患。将模式识别中的近邻算法与K-均值算法相结合,应用到桥梁检测中,提出了一种新的桥梁异常检测方法。首先,用K均值算法对数据进行聚类分析,寻找数据之间的相似性,识别出模式,将桥梁挠度数据归类;然后,在分析阶段运用改进的近邻算法进行分析检测。由于最近邻和k-近邻的交替使用,保证了检测结果的准确率。将上述方法应用于重庆菜园坝大桥的模拟检测,取得了较好的效果,并具有一定理论价值和潜在应用价值。     

基于群的公钥叛逆者追踪方案

为有效保护数据提供者的合法权益,提出一种基于群的公钥叛逆者追踪方案。依据群合谋的行为特征将合法用户分成不同的群,利用分群思想生成更多合法密钥。在叛逆者检测时将可疑用户缩小到特定群,从而提高检测效率。通过求解大整数分解困难问题和离散对数困难问题证明,该方案完全抗合谋,且具有黑盒追踪性。     

一种基于朴素贝叶斯分类的性能预测方法

基于朴素贝叶斯分类提出了一种复杂应用系统的性能预测方法.利用应用系统性能测试的结果作为训练集,引入朴素贝叶斯分类方法训练分类器,再将该分类器包装成预测模块嵌入应用系统,对响应时间等多种性能属性进行预测.与传统方法相比,该方法具有准确度高、构造简单、效率高、鲁棒性强、松耦合等优势.在针对金融报表系统的对比实验中准确率达到...