基于限压型电涌保护器能量配合的分析

B+C型电涌保护器是将B级大通流型SPD和C级箝位限压型SPD设计在一个防雷装置中,以降低输出端电压和减小安装空间。笔者运用行波理论阐述了在B+C限压型防雷器中,用电路学原理分析8μH退耦器代替5 m线缆的观点是错误的,并结合实验验证了行波理论的正确性。结果表明,性能相同的压敏电阻并联能起到分流及延长寿命的作用;当退耦器电感量再增大时(≥8μH),对输出端残压的影响不大。

压敏电阻在配合使用时的老化和失效分析

压敏电阻在实际配合使用中会受到安装环境或者电流冲击而逐渐出现老化现象,因此对配合使用的压敏电阻性能的研究是非常必要的。在利用HAEFELY PSURGE30.2电流发生器对放电管和压敏电阻的配合电路进行相应大规模测试的基础上,研究压敏电阻的失效模式理论和分析实验现象,验证了压敏电阻和放电管在配合使用时有大大延长使用寿命、输出残压低等优点;并提出了在理想测试条件下压敏电阻失效的原因可能是由于平均功率过大失效和受潮失效导致的。这对压敏电阻在工程应用中有一定的指导参考意义。

基于最大熵模型的本体概念获取方法

本体是语义检索的核心。本体构建主要包括领域概念获取和概念间关系获取,其中领域概念获取是本体构建的基础。采用基于最大熵模型的方法来获取概念,通过对领域文本进行挖掘而得到名词性短语,使用改进的TF-IDF公式从中抽取具有领域性的短语,并经人工修正后得到本体概念。实验表明该方法提高了概念的准确性和完整性。

基于自适应神经模糊推理系统的风功率缺失数据补齐

风电场风电输出功率数据的完整性在风能利用中具有重要意义。利用相邻风机法、持续法、平均插值法、标准功率曲线对应法均可以对风电缺失功率数据进行补齐,但都有各自的优缺点及适用范围;在单一补齐数据方法的基础上,文中采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型对丢失数据进行补齐和优化。对实测数据的仿真计算结果表明,用所提出的方法进行数据补齐后风电输出功率的计算结果平均相对误差降低,准确率提高。

基于Bayes序贯估计的无线传感器网络数据融合算法

移动代理被认为是无线传感器网络中解决数据融合的有效方法,但代理访问节点的次序以及总数对算法有较大影响,为此该文提出一种基于Bayes序贯估计的移动代理数据融合算法.该算法通过构造特定数据结构的报文,在多跳环境中由Bayes序贯估计调整梯度向量,据此动态决定移动代理的访问路径,使移动代理有选择地在传感器节点之间移动,且在节点处由移动代理对数据进行融合,将多余的感知数据剔除,而不是把原始数据传输到Sink节点。理论分析和模拟实验表明,该算法有较小的能量消耗和传输延时。

基于时间序列的多采样尺度风电功率多步预测研究

风力发电联网运行是实现风能大规模开发利用的主要途径,准确的风电功率实时预测是实现风能大规模合理调度的有效手段。文章建立了基于时间序列的多采样尺度风电功率多步预测模型。对于周期分量利用建模域均值法进行预测,剩余分量通过平稳性检验后利用多采样尺度时间序列法进行预测。利用两个不同风场的实测风电功率数据,进行不同时间段的实时预测,与持续法和时间序列法的滚动预测模型相比,该预测模型能有效地提高预测精度。

一种改进Hausdorff距离和谱聚类的车辆轨迹模式学习方法

为了对交通监控视频中的异常行为进行检测,需要对车辆的运动轨迹进行分析,但由于噪声、遮挡等原因,不可能获得完整的运动轨迹,导致分析结果不准确。针对此类问题,提出基于改进Hausdorff距离和谱聚类的轨迹聚类方法,首先对提取到的轨迹进行预处理,然后利用改进的Hausdorff距离进行轨迹相似度度量,最后通过谱聚类方法对距离矩阵进行聚类,得到符合实际情况的聚类结果。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和有效性。

超短期风电功率爬坡事件检测和统计分析

随着风电渗透率的逐渐增加,超短期风电功率爬坡事件对电力系统的影响愈来愈显著。当前国内对爬坡事件没有明确定义,且缺少相应的检测方法和统计分析。阐述了爬坡事件的定义,提出了一种超短期风电功率爬坡事件检测方法,并从爬坡持续时间、爬坡变化率和爬坡幅值三个方面对上爬坡和下爬坡两种爬坡类型进行了统计。最后分析了超短期风电功率爬坡事件的日、月分布规律。实例证明,所提出的检测方法可以快速准确地检测出风电功率爬坡事件及其特征值。统计结果表明,上爬坡事件和下爬坡事件的爬坡持续时间、爬坡变化率和爬坡幅值三个爬坡特征具有较高对称性,但两类爬坡事件高发在一天之中不同的时段,也表现出明显的日、月分布特征。

基于策略迭代和值迭代的POMDP算法

部分可观察Markov决策过程是通过引入信念状态空间将非Markov链问题转化为Markov链问题来求解,其描述真实世界的特性使它成为研究随机决策过程的重要分支.介绍了部分可观察Markov决策过程的基本原理和决策过程,提出一种基于策略迭代和值迭代的部分可观察Markov决策算法,该算法利用线性规划和动态规划的思想,解决当信念状态空间较大时出现的"维数灾"问题,得到Markov决策的逼近最优解.实验数据表明该算法是可行的和有效的.

高职院校IT类专业内涵定位研究与实践

高职院校专业内涵定位准确与否，直接决定专业人才培养的质量及社会需求。本文以深职院计算机应用专业，特别是网络技术专业建设为案例。全面阐述了高职院校如何基于产业主流技术原则进行IT类专业内涵定位、实施产业主流技术人才培养诸多方面的问题。

基于协同创新的计算机类专业应用型本科人才培养模式探索

基于协同创新的办学理念,创建应用型本科计算机类专业人才培养模式,需着眼于"岗位、应用、工程",以"产业主流技术"和"岗位职业能力要求"确定人才培养规格,构建基于职业岗位能力的课程体系,搭建"政校企行四方联动平台",引进国际水准的计算机产业技术和知识。

基于支持向量机的短期风速预测研究综述

介绍了支持向量机(SVM)的理论基础,从两个方面归纳了目前国内外支持向量机算法在短期风速预测应用中的现状。首先,介绍了确定性支持向量机的预测方法:使用数据挖掘算法结合支持向量机的预测模型和对核函数参数改进优化的支持向量机预测模型。其次,介绍了结合模糊、粗糙和未确知等不确定性支持向量机的预测方法。对现有支持向量机在短期风速预测的应用现状介绍后,分析了SVM核函数的选取和参数优化对预测精度影响的问题,最后展望了基于支持向量机的短期风速预测研究的前景。

基于熵权综合关联度数据挖掘的风电功率实时预测研究

采用一种基于熵权综合关联度指标,来量化评估不同历史时段风电样本与待预测时段参考样本间的复杂非线性映射关系,解决预测模型输入与输出变量的相关性冗余问题,并与Pearson相关系数、Kendall相关系数、Spearman相关系数、互信息相关系数指标进行对比研究。然后,采用一种神经网络改进模型,通过相似样本筛选、隐含层结构寻优、网络权重赋初值等,减小训练数据冗余度的影响及加快收敛速度,提高预测模型的泛化能力和计算效率。通过吉林省某风电场的实测数据进行实验仿真,结果表明该方法可有效提高风电功率实时预测准确率。

传感器网络病毒感染传播局域控制研究

从传感器网络节点重要性的角度来研究病毒传播的局域控制,研究表明,通过对少量的重要节点进行免疫,可以抑制病毒的大范围扩散,提高网络的抗蓄意攻击能力.随着免疫效率的提高,使感染传播率临界值增加,同时使病毒感染局域范围控制的效果得到加强.

高职院校人才培养目标定位研究与实践

高职院校以就业为导向，面向产业第一线，培养具有丰富理论知识和很强动手能力的高级技术应用型人才，满足市场需求是专业发展的立足点和源动力，并始终面对就业岗位对学生理论知识、专业技能的高标准要求与高职院校教师能够教授什么、学生又能学会什么的对立矛盾之中。深圳职业技术学院电子信息学院通过自身专业建设，有效解决了上述矛盾。

高校参考咨询系统中专家调度模式的研究

针对高校参考咨询系统这一新兴的高校数字图书馆业务,分析和探讨了其中的专家调度模式,提出了一种基于层次分析法的专家调度模型,并且验证了它的一致性。针对传统参考咨询系统中的不足,引入提问向导的概念。在提问向导中将提问和检索很好地融合在一起,大大地降低了重复提问的概率,并能很好地避免以往对交叉学科提问时存在的疏漏。

基于混合t Location-Scale分布模型的光伏功率随机性分量波动性分析

光伏波动性是影响光伏功率稳定并网的关键问题之一。为了更准确地对光伏功率随机性分量进行定量描述,文章首先利用周期图法提取功率的周期性分量,然后提出了混合t Location-Scale分布模型,并对光伏功率随机性分量进行拟合。验证了文章所提模型在拟合光伏功率随机性分量波动性上的优越性,讨论该模型在不同采样时间间隔、不同地区的有效性和适用性。并以某地区光伏电站群实测数据为例,验证了混合t Location-Scale分布模型对随机性分量波动性拟合效果的优势。

风电场大规模数据管理系统设计与研发

为了加强对风电场运行数据的高效管理,设计开发了风电场大规模数据库管理系统。系统以VB、Java和C#为开发工具,以SQL Server为开发平台,对风电场内部各台机组和整场各项运行数据进行采集、存储和修改等工作,并能随时改变数据库中风场数目和风机台数,满足用户的多种需求,为优化风电运行和风电产业的进一步发展提供数据支撑。

全寿命周期下考虑环境效益的集中式光伏发电成本-效益分析

集中式光伏发电拥有选址灵活、出力稳定、运行方式灵活、建设周期短、环境适应能力强等优点,但投资大、投资回收期长、成本及效益计算困难,导致很多投资者望而却步.建立了集中式光伏发电在全寿命周期下的度电成本和效益模型,引入碳排放权交易将光伏发电的环境效益量化为经济效益,有效降低了度电成本,优化了经济评估指标,并对影响集中式光伏发电效益的不同因素进行了敏感性分析,更加全面客观地对集中式光伏发电的经济效益进行评估分析,为更多的光伏发电投资决策和光伏电站并网定价提供有力参考.

西瓜子自动识别辨析算法及分捡设备设计研究

以西瓜子为研究对象,设计并实现了一系列特征提取算法和软硬件分捡流程,成功应用于西瓜子自动识别机。系统提取西瓜子正交长短轴长度、面积、表面花纹连通度、黑色区域覆盖度、直方图灰度分布差异等特征值,通过标准信息库比对及硬件分捡设备,最终选出合格瓜子。系统采用可视化界面,具备人机交互功能,相比人工分捡具有客观性强、准确度高、快捷方便的特点,特别是图像实时采集功能的实现,极大提高了分捡的速度和效率。