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考虑5G基站储能参与配电网供电恢复研究
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作者 王晓卫 康乾坤 +2 位作者 梁振锋 郭亮 张帆 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3538-3555,共18页
5G的快速发展使得5G基站储能容量大幅增加,如何充分发挥时常处于休眠状态的基站储能资源,使其参与配电网供电恢复,降低配电网失电量问题亟待研究。该文通过协调基站储能参与配电网供电恢复,以发挥其储能价值。首先,建立风光联合出力场景... 5G的快速发展使得5G基站储能容量大幅增加,如何充分发挥时常处于休眠状态的基站储能资源,使其参与配电网供电恢复,降低配电网失电量问题亟待研究。该文通过协调基站储能参与配电网供电恢复,以发挥其储能价值。首先,建立风光联合出力场景集,通过赤池信息准则和平方欧式距离确定各时段最优Copula函数,进而对其进行抽样聚类,获得风光典型出力场景集;然后,建立基站备用储能模型,通过正弦函数叠加建立不同区域的通信量模型,利用泰尔熵和修正基尼系数建立综合脆弱度模型确定各基站储能备用时间及备用储能模型,进而获得不同基站储能的可调度容量;最后,以失负荷量损失最小为目标,建立考虑基站储能参与及风光出力波动的含可调参数的两阶段鲁棒优化模型。以改进的IEEE 33节点模型为例进行仿真验证,分别对比了定基站备用时间与该文所提方法确定备用时间、鲁棒优化与确定性优化等方案下系统失负荷量的变化情况。仿真结果表明,5G基站储能可降低失负荷量损失成本,提高风光消纳率。 展开更多
关键词 5G基站 备用储能 供电恢复 修正基尼系数
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1990-2015年乌苏里江流域土地覆被变化 被引量:6
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作者 康乾坤 于皓 +3 位作者 王宗明 张柏 任春颖 毛德华 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2020年第4期312-320,F0003,共10页
[目的]分析1990—2015年乌苏里江流域内中国和俄罗斯两国区域土地覆被变化特征和差异,为该流域内人地关系研究和土地资源管理提供科学参考。[方法]以Landsat TM/OLI遥感影像为数据源,采用基于面向对象的遥感分类方法,提取乌苏里江流域1... [目的]分析1990—2015年乌苏里江流域内中国和俄罗斯两国区域土地覆被变化特征和差异,为该流域内人地关系研究和土地资源管理提供科学参考。[方法]以Landsat TM/OLI遥感影像为数据源,采用基于面向对象的遥感分类方法,提取乌苏里江流域1990年和2015年的土地覆被信息,分析乌苏里江流域土地覆被变化的主要特征。[结果]1990—2015年的26 a间,乌苏里江流域内农田、湿地面积变化较为明显。农田呈扩张趋势,面积增加6089.69 km 2,增长率18.4%。其中,5416.7 km 2农田由湿地转化而来,农田扩张主要发生在中国境内区域。湿地、林地面积分别减少了5683.51和844.09 km 2,减少率分别为56.4%和3.51%。俄罗斯境内土地覆被变化作用强度较弱,各土地覆被类型间变化率均不超过2%。[结论]气候、地形、农业宏观政策和农业生产方式等是推动乌苏里江流域土地覆被变化的影响因素;其中,农业生产方式的转变和规模的扩大是该流域土地覆被变化的最主要驱动力。 展开更多
关键词 土地覆被变化 Landsat遥感数据 面向对象的图像分析方法 乌苏里江流域
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随机森林算法在测井岩性分类中的应用 被引量:8
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作者 康乾坤 路来君 《世界地质》 CAS 2020年第2期398-405,共8页
为提高测井岩性分类的精度和效率,基于不同岩性在测井响应特征中的差异,笔者利用随机森林算法对测井数据进行岩性自动分类识别,并对不同变量在岩性分类中的重要性予以分析。以松辽盆地大庆长垣南端某铀矿矿区钻孔数据为例,识别研究区钻... 为提高测井岩性分类的精度和效率,基于不同岩性在测井响应特征中的差异,笔者利用随机森林算法对测井数据进行岩性自动分类识别,并对不同变量在岩性分类中的重要性予以分析。以松辽盆地大庆长垣南端某铀矿矿区钻孔数据为例,识别研究区钻孔数据的岩性类别,随机森林算法的预测准确率达88.67%,电阻率和自然电位在岩性分类中的重要性较高。结果表明,相较于支持向量机方法,随机森林算法的预测准确率更高,是一种高效且准确的岩性分类方法。 展开更多
关键词 岩性分类 随机森林算法 测井数据
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基于测井数据的砂岩型铀矿异常识别BP神经网络方法应用 被引量:1
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作者 康乾坤 路来君 尚殷民 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第9期3476-3484,共9页
为了快速有效的获取砂岩型铀矿矿集区铀矿异常分布信息,以砂岩型铀矿异常的测井响应特征为理论依据,利用BP神经网络强大的非线性映射和学习能力,以已知铀矿矿化层信息为学习样本,构建3层BP(back propagation)神经网络模型。对松辽盆地... 为了快速有效的获取砂岩型铀矿矿集区铀矿异常分布信息,以砂岩型铀矿异常的测井响应特征为理论依据,利用BP神经网络强大的非线性映射和学习能力,以已知铀矿矿化层信息为学习样本,构建3层BP(back propagation)神经网络模型。对松辽盆地大庆长垣南端某铀矿矿集区铀矿钻孔测井数据进行异常层和矿化层的识别提取,并将模型识别结果与已知矿化层信息进行分析对比。结果表明:BP神经网络模型识别准确率达86.55%,效果较好,矿化层的识别结果同已知矿化层信息重合度高,同常规的铀矿异常识别方法相比更加接近铀矿异常分布的形态。此方法能快速有效的获取未知孔的异常信息、降低人为解释工作带来的误差,具有较高的准确性,优势明显。BP神经网络技术应用于铀矿勘察工作中具有良好的前景。 展开更多
关键词 铀矿异常 BP神经网络 分类识别 测井响应 砂岩型铀矿
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基于粒子群优化与K-means聚类的配网5G改造经济性评价方法 被引量:6
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作者 郭亮 王晓卫 +6 位作者 康乾坤 梁振锋 黄灿英 徐在德 陈琛 邓志祥 张帆 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第6期31-36,43,共7页
针对现有4G网络难以满足配电网业务,而5G通信在配网应用中经济性尚不明确的问题,提出一种基于粒子群优化与K-means聚类的配网通信改造经济性评价方法。建立5G与现有4G通信方式在配网中的基站规划模型,利用自适应粒子群算法与K-means聚... 针对现有4G网络难以满足配电网业务,而5G通信在配网应用中经济性尚不明确的问题,提出一种基于粒子群优化与K-means聚类的配网通信改造经济性评价方法。建立5G与现有4G通信方式在配网中的基站规划模型,利用自适应粒子群算法与K-means聚类算法,对2种通信方式下的基站安装进行优化;建立改造成本模型,计算5G改造与现有4G通信下的建设成本;建立通信改造经济性评价模型,利用粒子群算法进行优化求解,进而利用求解出的结果评估2种通信在配电网改造中的经济性。 展开更多
关键词 配电网 5G 经济性评价 自适应粒子群 K-MEANS
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基于TVDI指数的四平市梨树县夏玉米生育期干旱监测 被引量:1
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作者 韩凯旭 康乾坤 +2 位作者 贺金鑫 陈圣波 王梓博 《安徽农业科学》 CAS 2020年第9期81-84,87,共5页
利用2017年夏玉米主要生育期(5—8月)的Landsat-8遥感影像数据进行地表温度(LST)和植被指数(NDVI)的反演;利用LST-NDVI构建温度植被干旱指数模型(TVDI),作为表征干旱的监测指标,并依据2017年夏玉米实测样点的数据对模型精度予以验证。... 利用2017年夏玉米主要生育期(5—8月)的Landsat-8遥感影像数据进行地表温度(LST)和植被指数(NDVI)的反演;利用LST-NDVI构建温度植被干旱指数模型(TVDI),作为表征干旱的监测指标,并依据2017年夏玉米实测样点的数据对模型精度予以验证。结果表明,四平市梨树县干旱总体分布趋势从东南到西北呈现出湿润-正常-轻旱-中旱-重旱的变换规律,体现了四平市梨树县旱情随地形、气候变化的规律性。四平市梨树县干旱主要集中在西北,吉林省的干旱分布规律亦是从东南湿润过渡到西北重旱,这种变化规律与吉林全省湿润气候过渡到半干旱气候的分布规律相吻合。由此可见,TVDI模型指数与土壤湿度具有明显的相关性,可以应用于农作物的旱灾检测。 展开更多
关键词 夏玉米 生育期 干旱监测 植被干旱指数 地表温度 梨树县
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