SNL310在按键控制语音播放器中的应用

SNL310是一种高性能带LCD控制器的语音DSP,它在电子辞典、儿童早教机、家用小电器等消费类电子产品中得到了广泛的应用。介绍了SNL310的特性、结构和功能,并详细介绍了SNL310应用于按键控制语音播放器的软硬件设计。

面向校园的综合能源服务示范项目应用研究

针对高校普遍存在的能源消耗较大、能源管理薄弱等突出问题,以上海电力大学综合能源服务示范项目为实例,提出了面向校园的综合能源服务解决方案,建设并运行了光伏、风电、光电一体化充电站、太阳能空气源热泵热水、混合储能、微电网运行控制系统、建筑群能耗管理系统、智慧能源管控总平台,以满足校园用户定制化的具体需求,展现了技术应用成效、经济效益及社会效益,为上海电力大学持续打造智慧、低碳的绿色节约型校园奠定基础,并为其他高校及园区开展综合能源系统建设提供示范与指导。

基于源网荷协同的发电能力提升初探

本文以可再生能源实时发电效率最大化为目标,针对不同的场景组合方式进行分析,初步测算源、网、荷协同调度控制对于可再生能源实时发电效率提升的程度。首先,分析通过源源互补、源网协同、网荷互动、源荷响应四种方式,对于可再生能源发电效率的提升。其次,应用张家口可再生能源发电项目的实际案例数据对源网荷协同的效果进行测算。最后,对源网荷协同对于可再生能源发电效率的提升进行总结。

基于EMD与ELM的输电线路山火蔓延速度组合预测模型

针对复杂环境下输电线路山火的影响因素,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与极端学习机(extreme learning machine,ELM)的输电线路山火预测模型。首先利用小波去噪对采集的风速时间序列进行噪声分析,根据序列的不同进行归类重构,产生新的风速时间序列;然后利用经验模态分解将输电线路山火成因分解为一系列具有不同特征尺度的子序列;接着利用交叉验证法和重构相空间法确定学习机的各种参数和输入维数;再利用极端学习机输电线路山火进行建模预测分析。仿真结果表明基于经验模态分解与极端学习机的输电线路山火组合预测模型可以有效预测24 h之内的山火蔓延速度,为实现输电线路山火在线较高精度的预测提供了可能。