基于相关性分析的风光储互补需求响应策略

针对风光储互补发电系统,提出基于风光相关性分析与需求响应建模结合求解优化模型的方法。首先选取负荷追踪系数对互补系统进行风光相关性分析,然后基于用户收益最大建立需求响应基本模型,以减小负荷峰谷差、需求响应前后平均电价变化最小、负荷追踪系数最小为目标建立需求响应优化模型。最后利用算例对风光储互补系统接入电网更新的电价策略对负荷波动曲线、负荷追踪系数曲线的影响进行分析。结果表明,考虑相关性分析的需求响应策略可以实现对发电侧新能源的充分消纳。     

基于基尼系数的南水北调受水区水资源空间匹配分析

运用洛伦兹曲线、基尼系数及不平衡指数方法,以南水北调中线工程和东线工程受水区为例,探究调水前后水资源与人口、GDP、土地利用及降水量之间的空间匹配程度,以期为跨流域调水配置的决策提供参考依据.研究结果表明,调水后的基尼系数和不平衡指数均有所下降,说明调水工程对缓解水资源空间匹配的不平衡现状起到一定促进作用,水资源与各要素间的协调发展程度得到改善.研究对分析跨流域调水受水区的水资源空间匹配现状具有一定实际意义.      

级联型氮化镓HEMT器件UIS可靠性机理

对级联型氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMT)在非钳位感性负载开关(US)应力下的可靠性机理进行研究.通过实验分析和软件仿真验证,揭示级联型氮化镓功率器件在单脉冲UIS应力下的耐受机理、失效机理以及在多脉冲UIS应力下的电参数退化机理.在常开型氮化镓晶体管从开态转换到关态的过程中,器件源漏两端的电压增大.通过自配置级联的方式,观察器件内部节点的电压情况,从而分析其失效过程.实验结果表明器件的失效位置出现在低压硅基器件上,利用仿真软件分析得出逆压电效应引起关态漏电的增大,最终导致器件失效.此外,结合测试结果与仿真分析,发现重复UIS应力会引起电子陷阱的产生与积累,从而导致相关电参数的退化.     

含离散时滞造血模型的渐近性及周期解

研究含离散时滞造血模型的渐近性及周期解.利用函数的单调性、构造Lyapunov函数、分支理论及周期函数正交性等方法分别得到了该模型正平衡态的存在唯一性的充要条件、全局吸引性的充分条件、分支周期解的近似表达式.运用Matlab举出实例并绘出了血液模型数值解的拟合图象.     

HM-Bayes网络降水空间插值模型的改进及其应用

基于隐马氏性分析的贝叶斯(HM-Bayes)网络降水空间插值模型是一种空间异相关模型,具备统计学背景强和插值精度高的特点,但该模型未充分考虑典型自然地理要素对降水过程的影响.本文根据降水过程与地表特征的相互作用,建立降水与高程、坡度、坡向的空间分布关联,对HM-:Bayes网络降水插值模型进行了改进,并以无定河流域264:个月32个水文站点的降水记录为例,检测模型精度.结果表明,改进后模型的均方根误差和相对误差的均值分别为24.25毫米/月和0.24,比改进前模型分别降低了23.62%和33.43%.因此,改进后模型插值精度高,提升效果明显,尤其在地形差异大、站点稀疏的地区,精度增幅大.同时,该模型参数物理意义明确,适用性广,运算效率高,灵活性强,具备在地形差异大和无资料地区推广应用的潜力.     

基于视觉的水面垃圾清理机器人目标检测算法

针对中小型水域漂浮垃圾清理困难问题,通过分析水面图像的特点,提出基于视觉的水面机器人垃圾检测方法。首先使用Mean-shift滤波平滑算法,在保持目标边缘的基础上尽可能平滑波纹的干扰;然后使用基于色差灰度模型与改进的OTSU阈值法分割出水面目标,能有效地抑制水面光照不均和水面倒影的问题;接下来采用先闭运算后开运算的形态学处理,填充小孔、消除孤立噪声点;最后计算各目标对象的质心坐标,最小外界矩,对目标进行标记,进为机器人的进一步动作提供依据。实验结果表明该方法能够较好地克服水面复杂环境影响,快速、准确地提取出水面的漂浮垃圾。     

具有双时滞Kolmogorov捕食模型的稳定性

研究了具有双时滞的Kolmogorov捕食模型的渐近稳定性。给出了Kolmogorov模型对应线性化系统无条件稳定的充要条件,从而解决了该模型的无条件稳定性问题。     

时滞Logistic＇s方程的振动性

研究了一般的ｎ维ｎ个常时滞的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ＇ｓ方程的振动性问题，得到了所有正解关于其平衡态振动的充分条件．     

对象系统加速运行可预测探讨

本文通过对象在编译时建立一个关联结构表,并在运行时,根据继承性,建立一个继承性运行模型,通过此模型的各项属性,计算出其运行时费占用的内存空间以及先知并行处理的对象减少Ｉ｜Ｏ操作次数,最大限度利用内存空间和多处理机,从而大大提高对象运行速度。     

Generalized F-test for high dimensional regression coefficients of partially linear models

This paper proposes a test procedure for testing the regression coefficients in high dimensional partially linear models based on the F-statistic. In the partially linear model, the authors first estimate the unknown nonlinear component by some nonparametric methods and then generalize the F-statistic to test the regression coefficients under some regular conditions. During this procedure, the estimation of the nonlinear component brings much challenge to explore the properties of generalized F-test. The authors obtain some asymptotic properties of the generalized F-test in more general cases,including the asymptotic normality and the power of this test with p/n ∈(0, 1) without normality assumption. The asymptotic result is general and by adding some constraint conditions we can obtain the similar conclusions in high dimensional linear models. Through simulation studies, the authors demonstrate good finite-sample performance of the proposed test in comparison with the theoretical results. The practical utility of our method is illustrated by a real data example.