用电制氢(Power To Hydrogen, P2H)消纳综合能源系统(Integrated Energy System, IES)风光弃电是节能降碳的有效措施,但该方法存在着电制氢阵列运行功率分配不当,致使各单槽寿命严重失衡,电制氢全系统寿命大幅降低的问题。文中提出一种...用电制氢(Power To Hydrogen, P2H)消纳综合能源系统(Integrated Energy System, IES)风光弃电是节能降碳的有效措施,但该方法存在着电制氢阵列运行功率分配不当,致使各单槽寿命严重失衡,电制氢全系统寿命大幅降低的问题。文中提出一种考虑电制氢阵列轮值启停的综合能源系统多时间尺度调控策略,日前阶段设计电制氢阵列轮值启停策略以均衡电制氢系统寿命折损;日内调度阶段以经济低碳为目标,保障负荷需求;实时阶段利用储能柔性抵消日前-实时购电功率偏差,使下级综合能源系统随机波动性对电网的影响最小。最后,设计工程算例验证文中策略的经济、低碳、可靠性优势。展开更多
为了提高脑电情绪识别分类精度,最大限度利用脑电信号的空间和时间信息,提出一种Inception残差注意力卷积神经网络与双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络相结合的新型架构时空Inception残差注意力网络...为了提高脑电情绪识别分类精度,最大限度利用脑电信号的空间和时间信息,提出一种Inception残差注意力卷积神经网络与双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络相结合的新型架构时空Inception残差注意力网络。将脑电信号采集电极位置映射到二维矩阵中,采集信号作为通道,构成三维数据;将得到的三维数据输入到时空Inception残差注意力卷积网络之中,提取时空信息;将得到的特征输入到全连接层进行分类;将Inception结构引入脑电情绪识别领域,实现多尺度特征提取,并将电极映射到矩阵之中,保留电极位置信息,使用时空Inception残差注意力网络从时空两个维度获取脑电相关信息。实验表明,使用该模型对DEAP数据集进行情绪四分类可得到93.71%的准确度,相较于对比模型,识别精度提高了10%~20%。提出的模型在脑电信号情绪识别领域具有优良性能。展开更多
文摘用电制氢(Power To Hydrogen, P2H)消纳综合能源系统(Integrated Energy System, IES)风光弃电是节能降碳的有效措施,但该方法存在着电制氢阵列运行功率分配不当,致使各单槽寿命严重失衡,电制氢全系统寿命大幅降低的问题。文中提出一种考虑电制氢阵列轮值启停的综合能源系统多时间尺度调控策略,日前阶段设计电制氢阵列轮值启停策略以均衡电制氢系统寿命折损;日内调度阶段以经济低碳为目标,保障负荷需求;实时阶段利用储能柔性抵消日前-实时购电功率偏差,使下级综合能源系统随机波动性对电网的影响最小。最后,设计工程算例验证文中策略的经济、低碳、可靠性优势。
文摘为了提高脑电情绪识别分类精度,最大限度利用脑电信号的空间和时间信息,提出一种Inception残差注意力卷积神经网络与双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络相结合的新型架构时空Inception残差注意力网络。将脑电信号采集电极位置映射到二维矩阵中,采集信号作为通道,构成三维数据;将得到的三维数据输入到时空Inception残差注意力卷积网络之中,提取时空信息;将得到的特征输入到全连接层进行分类;将Inception结构引入脑电情绪识别领域,实现多尺度特征提取,并将电极映射到矩阵之中,保留电极位置信息,使用时空Inception残差注意力网络从时空两个维度获取脑电相关信息。实验表明,使用该模型对DEAP数据集进行情绪四分类可得到93.71%的准确度,相较于对比模型,识别精度提高了10%~20%。提出的模型在脑电信号情绪识别领域具有优良性能。