基于数据驱动的配电网无功优化

传统无功电压控制由于分布式电源、储能以及柔性负荷的接入面临计算速度和精度上的挑战。该文提出了一种基于数据驱动的配电网无功电压优化方法,通过跟踪实际系统的运行参数,实现无功电压的主动控制。在极限学习机中引入自动编码器构建深度学习机制,利用自动编码器建立极限学习机输入-输出的直接耦合关系,实现无监督学习和有监督学习有机结合,缩短训练模型的迭代过程;利用蒙特卡洛法基于分布式电源、负荷预测信息构建配电网运行场景,利用深度极限学习机挖掘运行场景优化运行与无功调压设备状态间的内在联系,建立电网运行场景与系统无功调压策略的映射关系。该文提出的基于数据驱动的无功优化方法不依赖实际系统潮流计算,能够实现配电网运行状态的跟踪和无功调节设备的优化调度,为配电网无功电压的主动控制打下基础。

基于TPA‑MBLSTM模型的超短期风电功率预测

风速变化的间歇性和波动性给风功率的精准预测带来极大挑战,充分挖掘风电功率与风速等关键因素的内在规律是提高风电功率预测精度的有效途径。提出一种结合时间模式注意力(time pattern attention,TPA)机制的多层堆叠双向长短期记忆网络的超短期风电功率预测方法。首先,利用基于密度的含噪声空间聚类方法(den⁃sity based spatial clustering with noise,DBSCAN)和线性回归算法进行风功率数据集的异常值检测,利用k最邻近(k⁃nearest neighbor,KNN)插值法重构异常点数据;其次,综合考虑风电功率与各气象特征的内在关联性,在MBLSTM网络中引入TPA机制合理分配时间步长权重,捕捉风电功率时间序列潜在逻辑规律;最后,利用实验仿真数据进行分析验证本文方法的有效性,该方法能够充分挖掘风功率与风速影响因素的关系,从而提高其预测精度。

基于语料库中国声音国际传播媒体表达话语修辞对比

文章以中美主流媒体(《人民日报》和《纽约时报》)对中国声音“第一传播人”习近平对外演讲相关报道为语料,自建小型目标语料库,利用AntConc3.5.8w语料库检索软件,运用Norman Fairclough的三维分析模式,提取高频词、索引行、搭配词及搭配短语,进行对比分析,阐释中外媒体表达的共性和差异,以揭示差异背后隐藏的不同意识形态和报道的倾向性。