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摘要:综合能源系统(IES)对提高能源利用效率、减少碳排放具有重要意义.为了更好地实现这一目标,提出一种考虑氢能利用与需求响应的IES低碳优化调度方法.在源侧,构建以氢能利用为核心的IES模型来优化设备运行灵活性;在负荷侧,考虑到用户用能特征,建立基于Logistic函数的需求响应模型来优化负荷曲线、协助降碳;同时,为进一步挖掘系统的碳减排潜力,在优化模型中引入阶梯式碳交易机制;最后,综合考虑系统购能成本、运维成本、碳交易成本以及弃风成本,以IES日运行总成本最小为目标函数进行优化调度.算例验证结果表明,所构建模型不仅达到负荷削峰填谷的效果,同时可以有效地降低IES的运行总成本和碳排放,具有较好的低碳经济性.

摘要:综合能源系统(IES)能够实现多种能源形式的供应,但同时排放的大量CO₂也影响着周边环境.针对综合能源系统的低碳经济调度问题,本文提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的优化调度策略.首先,以调度运行成本最小为目标函数,建立考虑碳捕集技术和电转气技术的包含电、热、冷多能互补的综合能源系统模型;其次,引入碳交易机制,提高优化调度策略节能减排的积极性;然后,根据强化学习框架设计优化模型的状态空间、动作空间和奖励函数等,利用TD3算法中的智能体与环境互动,学习综合能源系统的运行策略;最后,利用历史数据对TD3算法的智能体进行训练,并对比线性规划和粒子群算法在不同场景下进行算例分析.结果表明,本文所提方法可以减少综合能源系统运行时的碳排放和运行成本,能够实现综合能源系统的低碳经济调度.

摘要:为了保证独立微网运行的经济性和可靠性,在进行独立微网规划时,首先要确认电源的优化配置.微网内部负荷水平、所在地区地理和气候等自然资源条件会影响独立微网电源类型和容量的选择.本文研究不同地区"风/光/水/储"的综合自然资源特性,考虑独立微网供电可靠性和发电环保性,建立以微网电源最小综合发电成本为目标,计及电力电量平衡等约束条件的优化模型,采用线性化算法求解.针对风机、光伏和水电出力的不确定性,研究生成对抗网络GAN,对风光水出力进行多场景模拟,采用K-Medoids聚类算法的改进方法,实现运行场景的削减,提高了计算效率.为了分析风光水资源特性,构建了风光水资源指标评价体系,基于模糊评价方法,获取我国大陆地区31个省级行政区的风光水资源水平.选取5个代表地区,验证所提方法的可行性和合理性,分析地区独立微电网电源配置方案和电源配置规律,为独立微电网电源规划提供参考.

摘要:可靠有效的中长期电力需求预测是电力生产输送的重要依据,同时我国新能源行业发展迅速,风光波动性的影响不可忽视,未来电力系统规划能否适应需求变化场景经济高效地运行成为研究热点.为综合考虑电力需求与电力系统协同运行,平抑新能源波动与需求偏差,提出一种基于蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和引入模糊参数的源荷储资源协同运行算法的预测调度综合评价模型,并以西北某地区为例进行了分析研究,结果表明,该模型可以准确预测不同发展情景下的电力需求,并且可以为源荷储资源规划优化提出科学性参考意见.

摘要:针对经典图像去雾算法在边缘区域易产生光晕效应、天空等明亮区域还原失真、色调偏移等问题,提出一种基于天空检测和超像素分割的改进暗通道图像去雾新方法(Dark Channel Prior based on Sky Detection and Super Pixel,SSPDCP).首先对雾图采用HSV变换提取亮度分量进行自适应阈值分割;然后应用图像连通分析技术识别天空域;接着利用天空域估计大气光值,针对天空和非天空区域分别建立各自的透射率计算模型,并基于构建的超像素级透射率融合模型获得融合透射率图,以促进边界区域的平滑过渡,采用多尺度引导滤波精化透射率图;最后应用大气散射模型完成图像复原并进行亮度增强处理,实现无雾图像的自然恢复.该方法识别的天空区域较为连续完整,以超像素代替方形窗口可以有效克服局部块效应的影响,大气光值和透射率图估计更为客观准确.从主观定性和客观定量评价方面来看,该方法复原的图像具有整体误差小、信噪比优良、结构相似度高等优势.本文所提出的图像去雾新方法能有效抑制边缘区域的光晕效应,且复原的天空区域明亮自然,图像去雾质量相比现有方法有进一步提升.

摘要:脑电图能客观反映人的情绪状态,但由于脑电信号具有复杂性和非平稳性等特点,使得采集大量标记脑电样本较困难,因此在一定程度上限制了脑电情感识别方法的效果和泛化性能.针对以上问题,提出一种半监督低秩表示的脑电情感识别方法(Semi-Supervised Low-Rank Representation,SSLRR).利用少量标记脑电样本的估计标签设计一个回归形式的目标函数,以此来有效估计未标记样本的标签.使用ε-拖拽技术确保标签与标签之间的分离性,并对松弛标签施加低秩约束,以提高其类内紧密度和相似度.对提出的方法融入一个类邻接图,以此捕获所有脑电样本数据的局部邻域信息.在SEED-Ⅳ和SEED-Ⅴ两个公开数据集上进行对比实验,结果表明,相比现有半监督算法,所提出的方法在脑电情感识别问题上具有更好的性能.

摘要:随着交通运输基础设施建设发展模式由追求速度规模向更加注重质量效益转变,精细化、因地制宜地设定隧道照明环境需求日益增多.隧道照明系统设计应以保证驾驶员行车的安全性与舒适度为前提,因此需要对隧道照明如何影响驾驶员隧道行车的安全性与舒适度进行量化评估.基于隧道照明理论和驾驶员行车基础研究,选取影响驾驶员安全性与舒适度的8项指标,建立驾驶员安全性与舒适度评价体系,并通过隧道驾驶仿真环境与硬件设施实现室内仿真研究:基于UC-win／Road软件建立隧道虚拟仿真模型,通过驾驶模拟器和生理仪器获取8项指标对应的数据,对数据进行处理后通过熵权法确定指标权重,评估不同照明亮度与色温环境下的隧道安全性与舒适度.以驾驶员的行车安全及舒适评价值最优为目的,得出隧道内亮度和色温的最佳设定值.实验结果验证了驾驶员行车安全与舒适度评价体系的有效性,提出了改进的照明方案,为隧道运营方提供参考.

摘要:故障定位在长距离高压直流输电系统中起着至关重要的作用.针对线路衰减系数计算不准和二次波头难以捕捉的问题,提出了一种改进鹈鹕优化算法(IPOA)优化最小二乘支持向量(LSSVM)的故障定位模型.根据行波衰减原理,推导故障距离和线路两端线模分量模极大值比的计算公式,发现二者具有非线性关系.使用LSSVM泛化二者之间的关系,将改进后的POA算法对LSSVM的关键参数进行寻优,建立IPOA-LSSVM故障定位模型.通过在两端采集故障信号,对其进行小波变换得到首波头幅值比作为模型的输入量,故障距离作为输出量进行仿真验证.仿真结果表明,该模型不受过渡电阻和故障类型的影响,能够可靠准确地定位.

摘要:本文提出一种利用双解码卷积循环网络(Dual-decoder Convolutional Recurrent Network,DCRN)代替FxLMS (Filtered-x Least Mean Square)算法的有源噪声控制方法,考虑到相位信息在有源噪声控制(Active Noise Control,ANC)中的重要性,DCRN网络的输入特征为噪声信号的复数频谱(包括实部谱和虚部谱).网络结构中,采用编码模块从噪声复数频谱中提取特征,利用双解码模块分别估计网络输出的实部谱和虚部谱,采用参数共享机制和组策略以降低训练参数的数量并提高网络的学习能力和泛化能力.特别是针对风噪声,选用新的损失函数以及对训练数据进行正则化处理以提升DCRN的性能.实验结果表明,DCRN方法在仿真环境与有源降噪耳机环境下对一般噪声和风噪声都表现出良好的降噪性能和鲁棒性.

摘要:物理层安全技术利用无线信道环境动态生成密钥,但在准静态环境中,信道变换缓慢导致密钥的随机性及安全性不足,因而提出一种回溯加扰密钥生成算法(Backtracking Scrambled Key Generation,BSKG).首先,拆分信道系数的实部虚部量化以生成更长的密钥.调和后,再利用本次密钥与上一次密钥间的不一致索引总和生成扰码并与本次密钥加扰.仿真结果表明,较现有的多维信息、添加人工随机性的密钥生成方法,本文算法具有更高的密钥生成速率和安全性,且随"一次一密"密钥生成次数的增加,即使被窃听到较相关的信道系数,密钥泄露率仍接近0.5.利用语义安全和信息论不等式分别估计一般及恶劣信道条件成功窃听的概率上界及其随密钥生成次数N的变化情况,给定某些参数,得到这两种情况下的概率上界分别为2^-77N和2^-23N.

摘要:二维材料具有低损耗、超快载流子响应以及宽波段的非线性吸收等特性,并且其层状结构更适合与光电器件结合,在超快光子学和光电器件领域产生了一系列的创新应用.类石墨烯材料已成功在可见、近红外和中远红外波段产生超短脉冲激光.本文综述了基于二维材料的可饱和吸收体在固态激光器中实现调Q以及锁模操作的最新研究进展.首先,介绍了基于二维材料的可饱和吸收体制备方法、可饱和吸收体的吸收机理及非线性吸收特性的测量手段,并总结了基于二维可饱和吸收体的固态激光器在工作波长、输出功率、脉冲宽度等方面的性能,最后对二维材料在先进激光器领域的发展趋势进行了展望.

摘要:针对滑模观测器(SMO)因高频抖振导致电机转子速度和位置难以准确估计,且速度环PI控制器鲁棒性和速度跟踪性能较差的问题,提出一种基于改进滑模观测器的永磁同步电机(PMSM)无速传感控制设计.首先,在直接转矩控制系统中的滑模观测器后加入无限脉冲响应滤波器(IIR filter),以解决在滑模观测器输出中的高频噪声,并进一步采用连续的双曲正切函数代替不连续的符号函数,以改善系统抖振;其次,基于自抗扰控制器(ADRC)设计速度环,用以改善系统超调和转速之间的矛盾;最后,在Matlab/Simulink环境下搭建了硬件在环实验平台.仿真和结果表明,在相同负载和干扰条件下,相比传统无速度传感系统,本文所设计的自抗扰永磁同步电机无速传感控制能减小转速估计的抖振,且具有更优的鲁棒性和速度跟踪性能.

摘要:ICESat-2卫星搭载了先进的光子计数激光测高仪,可实现对内陆中大型湖泊水位动态变化监测.本文利用ICESat-2卫星2018—2020年逐月的ATL13全球内陆水体数据估计和分析鄱阳湖水位变化特征,利用鄱阳湖湖口、星子和康山水文站实测数据进行验证和误差修正,并结合各测站水位数据、降雨量数据分析鄱阳湖水位动态变化及其成因.结果表明:1)鄱阳湖年内水位变化剧烈,具有明显的季节变化规律,6—10月为高水位期,其他月份为低水位期,水位高峰期出现在7—9月,总体水位呈上升趋势.2) ICESat-2测高水位与实测水位相关性R²为0.846以上,经过误差修正后相关系数高达0.974.湖口站、星子站和康山站的均方根误差(RMSE)分别为1.660、1.073和0.836 m,经过误差修正重新计算后,三站RMSE分别为0.663、0.659和0.440 m,其测量精度提升约1 m.3)鄱阳湖水位变化与降雨量高度相关,1—2月和10—12月降雨量较少,为枯水期,水位下降;3—10月降雨量增多,为丰水期,水位上涨;降雨主要集中出现在7—9月,对应水位高峰期.

摘要:以广西北部湾为研究区,针对潮位周期性变化导致稀疏低矮红树林难以被准确提取的问题,基于多潮位Landsat8 OLI图像和数字高程模型(DEM)数据,通过构建红树林识别决策树模型,并以支持向量机(SVM)为对照,评价结合潮位和DEM信息的决策树法提取红树林信息的可行性.研究结果表明:1)不同高度、不同密度以及不同潮位红树林之间光谱差异均较大,稀疏低矮红树林也与阴坡林地、水体-陆生植被混合像元光谱存在严重"异物同谱"效应;2)无论是基于低潮位、高潮位图像,还是多潮位图像,相比未区分高度和密度,在SVM中将细分为高密红树林和稀矮红树林,其总体精度(分为红树林和非红树林两类)可分别提高4.65、4.41和7.22个百分点;3)基于多潮位图像及DEM的决策树模型识别的总体精度和Kappa系数分别为98.80％和0.973,比SVM中最佳值分别高出1.62个百分点和0.035.因此,通过同时考虑红树林高度、密度、潮位和DEM等特征,可明显提高红树林遥感识别的精度.