基于用户侧主动充电引导的城市电动汽车充电站扩容规划研究

充电设施的不合理布局会增加运营商的建设成本,还会影响用户的充电体验和出行效率。为平衡运营商的投资经济性和用户的出行便利性,提出一种基于用户侧主动充电引导的电动汽车充电站双层扩容规划方法。上层计及投资经济性和用户时间成本约束,对区域充电站进行既有站点扩容或选址新建;下层通过数字地图接口获取实时路网信息,以电动汽车充电时间成本最小为目标进行主动充电引导,并将车辆的排队时间返回至上层进行扩容规划。针对双层扩容规划模型,使用基于灵敏度系数的逐次规划方法,设计上下层多轮迭代算法进行有效求解。算例选取上海地区真实测试区域,对区域充电站进行扩容规划分析,结合多个对比场景验证所提方法的可行性与有效性。

基于改进延迟接受算法的电动汽车-快充桩匹配策略

针对电动汽车用户在选择充电目标站点上的差异性,提出了一种考虑充电选择冲突的电动汽车-快充桩快速匹配策略。提出以数字地图接口为底层数据支撑的电动汽车充电预约服务构架;根据充电偏好将用户划分为距离敏感型用户、时间敏感型用户、价格敏感型用户,并建立考虑不同充电偏好的快速充电匹配模型;借鉴“婚姻市场”中一对一匹配的延迟接受算法,提出基于改进延迟接受算法的电动汽车-快充桩匹配策略,通过多轮次算法解决充电服务市场中的多对一匹配问题。以上海市某测试区域为算例,验证所提策略的有效性、适用性和稳定性,算例结果表明所提策略在考虑了充电站容量利用率均衡的同时,可通过服务资源合理分配提升充电站的盈利。

考虑动力电池梯次利用的充电站容量优化配置

为提高电动汽车充电站储能系统稳定性、安全性和经济性,提出一种考虑动力电池梯次利用的充电站光储容量优化配置方法。首先,针对退役动力电池考虑了电池充放电深度和循环次数对使用寿命的影响,建立了退役动力电池容量衰减和寿命损耗模型,基于容量衰减和寿命损耗模型建立退役动力电池荷电状态(state of charge,SOC)与健康状态(state of health,SOH)耦合关系评价模型;其次,在SOC与SOH耦合关系评价模型的基础上,以充电站年净收益最优为目标函数建立充电站容量优化配置模型;最后,在满足一定能量交换策略的前提下,以某地区光伏储能电站为例对模型进行求解。通过算例分析得出:基于退役电池SOC与SOH耦合关系评价模型进行梯次利用的储能容量优化配置能使整个储能系统的功率峰值降低,且相较于无评价模型系统的功率更加平滑,有利于延长储能系统的寿命周期,提高了系统的稳定性和经济性。

中国西部地区旅游依赖与经济发展耦合协调研究

本文以中国西部地区十个省区为研究对象,运用熵值法、耦合协调度模型等对2015—2019年十个省区的旅游依赖度、经济发展水平及其的耦合协调关系进行实证分析。研究表明:西部地区十个省区的旅游依赖度和经济综合发展水平均呈现逐年上升趋势,且地区间存在明显差异,空间不均衡特征显著;十个省区的旅游依赖度与经济发展耦合均处于拮抗阶段,耦合协调程度较弱,旅游依赖度对经济发展的促进作用不明显。

基于新型编码解码网络的复杂输电线识别

构建新型编码解码网络实现图像中多根交叉复杂输电线的高精度快速识别.为了减少网络参数,编码器取常规MobileNetV3的前16层,并且采用坐标注意力机制代替常规MobileNetV3的挤压和激励注意力机制,获取特征图的通道信息和位置信息;解码器通过金字塔池化模块获取输电线多尺度特征信息,提高识别精度;采用跳跃链接将编码器第2、4、7、11和13层特征图经锐化核卷积处理后分别与解码器的特征图堆叠,加强复杂输电线边缘特征提取;引入混合损失函数解决图像中输电线像素少、背景像素多的类别不平衡问题;利用迁移学习加快网络训练速度.实验结果表明,新型编码解码网络的平均像素精度(MPA)、平均交并比(MIOU)和识别速度分别为92.18%、84.27%和32帧/s,优于PSPNet、U2Net和其他输电线识别网络的.

推动云南口岸和城市功能协调发展的建议

云南省委、省政府提出要做大做强口岸经济,使口岸真正成为全省产业转型升级的重要突破口和全新增长点。口岸功能和城市(镇)功能之间的关系,对口岸经济的发展具有重要影响。结合RCI指数定量分析与定性研究,提出云南省口岸与城市(镇)功能协调发展建议。

领域本体建模方法研究

介绍了本体的建模准则,详细分析了现有的本体建模方法,在现有的领域本体构建模式的基础上,通过借鉴其它本体的建立模式,提出了一种新的领域本体建模方法。该方法具有很强的逻辑性和可操作性,可被一些领域本体在建立时采用,所述方法用于构建高校教师本体过程中时效果非常好,体现出了该方法符合人类思维和高度可操作性的特点。

基于改进P&O与MPC算法的光伏MPPT控制研究

在光伏发电系统中,针对传统的最大功率点跟踪控制方法难以同时满足追踪精度与追踪速度的问题,提出了一种新的改进P&O和MPC相结合的光伏MPPT控制方法,先将扰动之后的电压和电流作为参数输入MPC控制器,再由控制器的两步长函数分析预测出未来变量的动作并生成输出曲线。仿真结果表明,相较于传统的扰动观察法,该算法可以同时满足追踪精度与追踪速度的要求。

基于改进粒子群算法的含电动汽车的微电网经济调度

以含电动汽车的并网型微电网为研究对象,在考虑储能系统损耗成本的基础上,建立了考虑运行成本和环境治理成本的经济调度模型.提出一种改进粒子群算法对模型进行求解,该算法采用了交叉和变异操作作用于个体历史最优值,并采用候选解修复和罚函数相结合的改进方法对模型中等式约束和不等约束进行处理.通过算例仿真分析了电动汽车集群在不同场景下微电网最优调度策略.结果表明,电动汽车集群参与微电网调度能够减少经济成本,提出的改进粒子群算法相比于标准粒子群算法等其他算法,求解结果更优且收敛性好.

考虑目标充电站选择冲突的电动汽车充电引导策略

电动汽车(EV)用户对距离成本、时间成本和费用成本存在不同的偏好,在选择目标充电站时容易发生冲突;同时,不同充电站存在拥挤或空闲现象,导致单位时间盈利与设备利用均衡度较低。为此,提出了一种考虑目标充电站选择冲突的EV充电引导策略。首先,分别建立面向EV用户和充电站的快充需求模型;然后,建立EV充电冲突处理模型以及时响应用户的充电申请,减少目标充电站的选择冲突;考虑EV与充电站各自的偏好,建立双边匹配模型以实现EV充电冲突处理模型的快速求解,并得到EV充电引导策略;最后,通过实际算例验证所提EV充电引导策略的可行性与有效性。算例分析结果表明:所提策略不仅可以有效缓解充电冲突状况并均衡充电站的设备利用率,还能够有效兼顾EV用户与充电站的利益;针对不同时段的道路交通状况,所提策略均能有效适用。

基于克隆选择算法的非线性优化迭代学习控制

为实现对模型不确定的有约束非线性系统在特定时间域上输出轨迹的有效跟踪,将改进的克隆选择算法用于求解迭代学习控制中的优化问题。提出基于克隆选择算法的非线性优化迭代学习控制。在每次迭代运算后,一个克隆选择算法用于求解下次迭代运算中的最优输入,另一个克隆选择算法用于修正系统参考模型。仿真结果表明,该方法比GA-ILC具有更快的收敛速度,能够有效处理输入上的约束以及模型不确定问题,通过少数几次迭代学习就能取得满意的跟踪效果。

基于Pareto的快速多目标克隆选择算法

基于免疫系统中克隆选择原理,提出了一种多目标克隆选择算法MCSA。该方法只对部分当前所得到的Pareto最优解进行进化操作,所求得的Pareto最优解保留在一个不断更新的外部记忆库中,并选用一种简单的多样性保存机制来保证其具有良好的分布特征。实验结果表明,该方法能够很快地收敛到Pareto最优前沿面,同时较好地保持解的多样性和分布的均匀性。对于公认的多目标benchmark问题,MCSA在解集分布的均匀性、多样性与解的精确性及算法收敛速度等方面均优于SPEA、NSGA-II等算法。

基于集成学习的电动汽车充电站超短期负荷预测

精确的电动汽车充电站充电负荷预测是提高充电站安全经济运行的重要措施,也是支撑充电基础设施新建、扩容规划决策的重要基础.为提高电动汽车充电站超短期充电负荷预测的精度,提出一种基于集成学习的充电站超短期充电负荷预测方法.首先,以预测精确度与响应速度为主要目标,使用轻量级梯度提升框架构建基础回归器模型;其次,通过自适应提升方法对基础回归器群进行集成;最后,通过超参数调整与优化,建立基于能量集成轻量梯度提升框架(EEB-LGBM)的双层充电站超短期充电负荷预测模型.算例结果表明,相较于反向传播神经网络、卷积神经长短期记忆网络、差分自回归移动平均模型等预测模型,所提出的基于EEB-LGBM的超短期充电负荷预测模型具有更高的精确度,同时可以大幅度缩短训练时间和降低计算资源需求.

七氟醚减轻心脏骤停大鼠心肌水肿及水通道蛋白1作用的探讨

目的探讨七氟醚是否可以减轻大鼠心脏骤停（CA）后心肌水肿及水通道蛋白1（AQP-1）的作用。方法窒息法建立心脏骤停模型。78只大鼠随机分为假手术组、七氟醚组和对照组，假手术组仅予麻醉及置管，七氟醚组在心肺复苏时予以1MAC七氟醚吸入5min，对照组进行常规心肺复苏。实验一：七氟醚组及对照组大鼠分别于造模前及自主循环恢复（ROSC）6h、12h、18h、24h五个时间点（每个时间点4只）分别处死取材测心肌含水量；实验二：假手术组、七氟醚组、对照组大鼠于造模前、ROSC1h、ROSC24h行心脏超声检查，并于ROSC24h处死（每组6只）测各组大鼠心肌AQP-1蛋白及mRNA表达量。结果ROSC后心肌含水量明显增加，但七氟醚组心肌含水量低于对照组（P〈0．05）；ROSC 1h射血分数下降，但七氟醚组高于对照组（P〈0．05）；ROSC24h室壁肥厚、左室容量下降，但七氟醚组室壁厚度小于对照组、左室容量高于对照组（P〈0．05）；心脏骤停后心肌AQP-1蛋白及mRNA表达均下降，但七氟醚组高于对照组（P〈0．05）。结论七氟醚可以改善复苏后心功能不全，减轻心肌水肿，但APQ-1在缺血后心肌水肿形成与消退中的作用尚不完全明确。

支持算法组件自动替换的编程范式及编译框架

针对算法组件的自动替换蕴含的算法组件的兼容性判定问题,提出了一个算法组件的约束模型,从而将算法组件的兼容性判定转化为约束模型的兼容性判定。为解决转化后的兼容性判定,采用了分治思想,即只需判定原子约束强度,约束模型间的兼容性可由原子约束强度结合约束强度推导规则与放松的组件接口兼容性判定规则自动导出。为使算法自动替换更具实用性,提出了支持算法自动替换的编程范式,使得自动替换前期涉及的手工工作在编程所涉及的不同角色之间得到合理分配。设计了编译框架原型,或支持算法与编译优化选项的自动选择。实验结果显示,该系统在9个测试用例上获得的平均加速比为2.29。

基于开源项目的教育决策支持系统的设计与开发

将决策支持系统应用于教育工作中是当今教育信息化的重要内容之一。以实际的教育决策支持系统为基础,详细阐述了基于开源项目的教育决策支持系统的设计原理和实现过程。并提出了一种教育数据仓库平台的设计思想,并加以实现。在该系统的开发过程中,利用了不少优秀的开放源码软件并加以改造,这种开发模式不但能够加快开发过程,而且费用低廉。

GSO的局部阴影光伏阵列MPPT控制的研究

在若干个串联太阳电池两端并联旁路二极管消除光伏阵列处于局部阴影时形成的"热斑效应"的同时,P-U特性输出曲线会呈现出多个峰值。因此,传统最大功率跟踪方法可能会失效。针对多峰值问题,在建立和分析特性输出曲线的基础上,将改进的萤火虫群算法应用到局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪中。仿真表明,此方法能够快速准确的跟踪到全局最大功率点,保证了功率的高效利用。并与粒子群算法进行对比,验证了此方法的优越性。

基于本体的Web分类技术研究

主要提出了一种基于本体的抽象的Web挖掘模型。首先利用本体的方法表示出要挖掘的领域,然后把从用户处收集来的数据转换成表格;最后再根据定义和公式来进行知识发现。抽象的Web挖掘模型可以提取出语义Web中隐藏在大量信息背后的近似概念,来实现知识发现。

线性逼近SVM在入侵检测中的应用

引入分段线性识别算法,提出一种线性逼近支持向量机(SVM)入侵检测模型。将特征空间剖分成若干子空间,在每个子空间中基于SVM构造5个最优分类面,将各个分类面链接起来构成5个分片最优分类面以逼近理论上的最优分类超曲面。实验结果证明,该模型的训练时间较短,在噪声数据存在的情况下识别正确率较高。

基于时序谷时段充电的小区电动汽车负荷预测

针对传统负荷预测模型的不足,提出一种基于时序谷时段充电的小区私家电动汽车负荷预测模型,在满足居民小区内大规模私家电动汽车有序充电的同时进行负荷预测,并为小区充电站的规划及配电网的优化调度提供理论基础。首先分析了小区私家电动汽车历史出行规律、居民小区生活用电规律及历史用电数据;其次,基于峰谷分时电价引导并充分利用谷时段进行电动汽车有序充电,从而得出该小区的电动汽车总充电负荷;最后对兰州市某个具有代表性的居民小区电动汽车充电负荷进行仿真验证。结果表明,该方法不仅能有效降低电网负荷峰谷差率及小区配网过载率,同时能够更加方便准确地预测出整个小区电动汽车的总充电负荷,具有较强的实用性。