考虑电力弹簧的电氢微网系统容量优化配置

由于风机和光伏出力的随机性和波动性以及微电网系统拓扑结构的复杂性,对系统容量优化问题带来了很大的挑战。为了提升微网经济性和可再生能源的消纳能力。在新能源余电制氢的基础上,提出了一种考虑电力弹簧的电氢微网系统容量优化配置研究方法。首先建立了风、光、氢及电力弹簧的数学模型,其次提出相应的能量控制策略,最后设置以全寿命周期成本和能源浪费率最低作为目标函数,采用改进NSGA-Ⅱ算法对方案进行配置。为验证方案可行性,结合某地具体数据,寻求最优配置方案。对配置结果分析表明在电氢微网中加入电力弹簧装置后可有效提高风光资源利用率并降低储能成本,进一步提高了所配置微网系统的经济性,为微网容量优化提供新思路。     

不同光质对嗜热蓝细菌Synechococcus sp. PCC6715生长的影响

使用光合有效光量子数密度(PAR)均为100 μmol/(m²·s)的白光(对照)、红光和蓝光, 对对数生长期的嗜热蓝细菌PCC6715进行培养, 以期探明不同光质对不表达藻红素的蓝细菌光适应生长的影响。结果表明, 在不同光质培养对数生长期PCC6715的过程中, 与白光相比, 干重在蓝光下明显增加, 红光下明显减少; 红、蓝光质对光合色素合成产生影响的开始时间和持续时间有所不同; 最大光能转化效率(F_v/F_m)在蓝光下明显提高, 红光下明显降低, 培养6天后, 红、蓝光条件下的F_v/F_m均趋于稳定。蓝光有利于PCC6715的生长, 红光不利于PCC6715的生长; 同时, PCC6715在红、蓝光质中均产生适应性生长, 藻蓝素的减少使PCC6715在红光中发生适应性生长, 蓝光中PCC6715发生适应性生长是由于藻蓝素的增加。     

基于样本权重的v-支持向量机

v-支持向量机克服了传统支持向量机选取参数的困难问题,然而,该方法并未考虑不同样本在训练中的作用,从而导致该方法对噪声或孤立点具有较强的敏感性,使得训练易出现过拟合现象.为了解决这些问题,针对不同样本的作用,通过引入样本的权重,获得了一种改进的v-支持向量机模型,使用Lagrange方法对该模型求解,获得了一种支持向量机分类器.实验中选取来自于UCI数据库的10个标准数据集,针对2种不同的确定样本权重的方法,验证了提出方法的有效性,并与C-SVM和v-SVM进行了性能比较.     

一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法

针对多模块贝叶斯网络的局部推理的时间和空间复杂度高的问题,提出了一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法.该算法用面向对象语言重新定义了多模块贝叶斯网络模型,在联合树推理算法的基础上结合图论中"顶点度"的概念对局部推理算法进行了优化,针对三角化结果不唯一的问题,给出了一种一般性的解决方案,使三角化后的结果能够将消息传递得更快,有效地缩短推理时间.给出了算法的仿真实例并进行实验分析,结果表明改进后的推理算法有效减小时间、空间复杂度.     

基于预测的风电功率平抑控制方法

受风速随机变化的影响,风电输出功率具有波动性。为了平抑风电输出功率的波动,在配置电池储能系统的基础上,文中基于风电短期平均功率预测技术,以风电时间周期T的平均功率为对象,采用时间序列法进行预测,实时滚动预测未来每个时间周期T的平均功率,结合平抑度要求和电池荷电状态限制条件,控制并网功率在每个时间周期T都保持在平均功率附近的可接受范围内,分段平抑功率波动。其中,根据电网对风电功率波动的可接受程度,设置平抑度,为防止电池过充放电,对电池SOC进行限制。最后以某风电场的实际历史数据为例,在Matlab中进行了仿真分析,验证了所述方法的有效性。     

公平神经网络的未知信源数盲分离算法

提出一种基于公平神经网络的学习算法.设置一个合理的信源数初始值,通过构造的一个稳定性判决器,能够自适应调整神经网络的维数,并估计出信源数真实值,从而使信源得以成功分离.理论分析表明,在其数学统计意义上缩减了训练时间;而计算机仿真结果表明,在其不同信源数条件下均能快速收敛.     

一种基于半监督学习的2DPCA人脸识别方法

结合半监督学习中的自学习技术以及二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis-2DPCA)方法,提出了一种基于半监督学习的人脸识别方法.在二维主成分分析的基础上,利用少量具有类别标签的样本训练分类器,然后利用半监督学习中的自学习技术,对未知类别标签的人脸样本进行分类,并将具有高置信度的人脸样本加入到训练集中,以此增加训练集中的人脸样本数量.在ORL人脸库和Yale人脸库的实验结果,表明了提出方法的有效性.     

碳酸盐岩含水层注CO_2渗透率变化的研究

注CO_2过程中,CO_2-盐水-岩石之间的相互化学作用会造成储层损害。在EOR过程中,这些相互作用会影响其注入能力,同时也影响存储容量和密封完整性,这也是CO_2封存过程中的主要问题。该相互作用和其影响程度取决于以下几个参数:压力、温度、盐水盐度、CO_2注入速度及岩石特性。CO_2在地层盐水中溶解形成碳酸,从而溶解碳酸盐岩地层。与此同时,盐水中钙离子浓度增加可能导致碳酸钙沉淀。本文讨论了地层温度、CO_2注入速度对沉淀的影响,以及溶解和沉淀对油井性能的影响。结果表明,在高温和高注入速度条件下注CO_2能够增加岩心渗透率。岩心入口处渗透率增加,而岩心其它部分渗透率通常降低。     

温度对Cu-Zn-Al合金的伪弹性和形状记忆效应的影响

在拉力试验机上用电测法测绘了Cu-Zn-Al合金在马氏体相变点上下各温度的σ-ε曲线,所得主要结果如下:(1)试样在M_s与M_d之间加载,随着温度升高,诱发马氏体相变所需临界应力增大,且加载温度与临界应力之间存在着线性关系;(2)在A_f点以上加载,理论上可获得完全的伪弹性,但加载温度过高或应变量过大,均会损害伪弹性;(3)试样在M_s点上下温度区域变形,得到的伪弹性回复和形状记忆回复之和在80%以上,但在M_s点附近总回复量出现一极小值,且伪弹性回复在M_f点以下又有所回升。     

基于压缩传感的混沌二相码雷达成像

压缩传感系统利用信号稀疏表示的先验知识,能从少量的观测值中重构原始信号。由于混沌相位编码信号是一种伪随机码,其越来越多地应用在雷达领域。本文将压缩传感理论应用到混沌二相码雷达系统中,将成像问题转化为字典选择问题来处理,对接收的回波进行线性投影来降低采样频率,通过最小化光滑0范数重构成像。实验结果表明,本文方法在有效降低采样频率的基础上,获得了较高质量的成像效果,并且对噪声具有一定的自适应性。