基于多目标协同训练的风电功率预测提升算法

“双碳”目标下,电力系统加速转型,风电预测技术对构建高比例新能源的新型电力系统具有重要意义。为提升风电功率预测的准确性和鲁棒性,文中提出一种基于多目标协同训练的数值天气预报(numerical weather predicition,NWP)隐式校正算法。首先,分析了NWP校正的必要性和基于NWP显式校正的二步预测法存在的问题;然后,针对二步预测法存在的问题,基于多目标协同训练的优化方式利用神经网络进行NWP隐式校正,以端到端的方式训练模型,同时实现NWP隐式校正和风电功率预测的功能。结合某风电场实测数据开展具体算例分析,证明了所提算法对短期及中长期风电功率预测均有提升作用。此外,该算法仅需1个网络且避免了二次计算,节省了计算存储成本。

码本均衡矢量编码算法

提高矢量编码的压缩率是矢量编码的一个重要研究方向。提出一种提高矢量编码压缩率的码本均衡算法。它是对LBG算法得到的码本进行修正,将胞腔矢量个数较小的聚类矢量用胞腔矢量个数较大的胞腔矢量取而代之,以此完成再生初始矢量的选择,然后再用LBG算法进行压缩,该算法以较短的码本长度完成矢量压缩,从而提高了压缩率。给出了码本均衡算法的思想和具体算法步骤,仿真结果证明了该方法的有效性。

冲填土挡灰坝筑坝关键技术

针对平原地区火电厂灰渣贮放条件，提出了一种新型的挡灰坝--冲填土挡灰坝，介绍了冲填土挡灰坝的筑坝关键技术，为此坝型在电力建设中的推广应用提供了技术保证．

储能接入配电网影响评估及自适应保护策略

随着新能源在电力系统中的比例逐年增加,储能成为日益重要的灵活调节支撑资源。储能系统一般通过电力电子设备接入电网,频繁的充放电可能会对电网的潮流与保护带来影响。通过分析电化学储能的源荷特性,在储能作为电源与负载两种情况下,考虑储能的不同运行状态和不同功率交换情况,基于典型配电网架构,研究不同位置故障时,在储能接入配电网后潮流变化对传统保护的影响进行评估,提出自适应电流保护方案以及具体保护措施。最后,通过仿真验证了所提自适应电流保护方案的有效性。

基于神经网络的三端口DC-DC变换器解耦控制策略

针对隔离型三端口有源全桥变换器(TAB)存在的实用性问题,提出一种基于神经网络的解耦控制策略。传统的TAB解耦方法主要包括硬件解耦和软件解耦,硬件解耦通过改变电路拓扑消除耦合,工作模式相对固定,而软件解耦则相对灵活。但软件解耦控制需用查表法来获得与系统运行点密切相关的解耦矩阵,该方法在系统工况复杂时存在表格维数过大、实用性不高的问题。针对该问题,提出了基于神经网络的解耦矩阵在线计算方法,有效地降低了解耦算法的空间复杂度。其次,传统的TAB恒压端口采用端口直流内环加端口电压外环的控制方法,其中端口直流电流内环用于实现端口间的解耦控制。该方法中控制回路的设计依赖于负载动态特性,在负载动态特性未知时控制器无法设计。针对该问题,采用端口电压单环控制,并利用端口直流电流的低频分量来计算解耦矩阵,提高了解耦控制算法对不同负载的适应性。通过对负载变化的情况进行仿真,仿真结果表明,该方法消除了端口间的耦合关系,提高了系统的动态响应速度。

考虑多位置NWP和非典型特征的短期风电功率预测研究

数值天气预报（numerical weather prediction,NWP）是短期风电功率预测模型的主要输入。通常,传统模型只考虑NWP的风速、风向、温度、湿度、压强这5类典型特征,且多数在单位置NWP的基础上建立。因此,为充分利用NWP信息,研究了NWP非典型特征的可用性,并考虑了多个位置的NWP信息。在考虑多位置NWP及非典型特征时,提出了以最大相关-最小冗余原则提取输入变量的预测方法,并和通过主成分分析提取的方法进行对比。结果表明,多位置NWP和非典型特征均包含有效信息,有利于提高预测精度。而在考虑多位置NWP和非典型特征时,以最大相关-最小冗余原则建立的模型比通过主成分分析建立的模型预测精度更高,其均方根误差较只考虑单位置NWP和典型特征时降低了1.84%。

恰当运用电教媒体增强语文教学效果

在语文教学活动中，教师通过媒体向学生传播知识，教学媒体作为储存和传递教学信息的载体，起到了中介作用。多媒体计算机在多种现代化教学媒体中脱颖而出，它通过设计课件，达到声光同步，视听结合的效果，使学生耳目一新，更利于掌握知识而受到教师的青睐。在新课程改革的冲击下，多媒体的运用更成为一种时髦，大凡公开课、研时课，多媒体的运用必然会登台亮相，这必将引发场从教育观念、教育方法、教育手段等全方位的变革。多媒体辅助教学在语文教学中的运用显得日趋重要，扮演了极其重要的角色。但是，由于多媒体辅助教学起步不久．在语文教学的实际运用中，必然有许多问题需要我们去认识和探讨，或者说值得研究和思考。本文就多媒体在语文教学中的运用谈一些看法。