针对冬季多能源耦合下的热电联产机组(combined heat and power,CHP)电功率调节能力受限于热功率输出,引起电-热联合系统灵活性不足的问题。该文提出了在网侧与负荷侧异质能流的惯性特征下计及用户温度动态响应以及动态反馈特性的联合...针对冬季多能源耦合下的热电联产机组(combined heat and power,CHP)电功率调节能力受限于热功率输出,引起电-热联合系统灵活性不足的问题。该文提出了在网侧与负荷侧异质能流的惯性特征下计及用户温度动态响应以及动态反馈特性的联合优化运行方法。首先,从建立CHP可行域与运行点的分布特性出发,分析了可再生能源并网后CHP机组运行灵活性不足原因,并给出了不可运行点重新回归CHP运行域优化的措施。其次,构建了传输侧惯性、负荷侧惯性影响下用户温度动态响应的多时间耦合特征双层模型,上层目标为热电异构能源系统总成本最低,下层目标为用能总效用最低。最后,引入了机会约束规划来刻画可再生能源的不确定性,通过算例结果表明,该文所提出方法在保证大量CHP运行点重新收束情况下,实现了可再生能源消纳与用户用能体验的兼顾。展开更多
文摘术前预测透明细胞肾细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)的分级可有效评估患者的预后并指导临床治疗,但实现精准预测是目前本领域内的一项重要问题。该研究首先确定最优建模的CT类型与网络层数,提出了一种基于改进残差网络的ccRCC的CT影像分级模型,具体包括:利用大卷积操作对图像进行原始特征提取,利用混合注意力模块通过计算特征图中当前空间和临近空间以及当前空间和远距离空间之间的信息交互获取更多有用的特征,使得原始图像特征图在通道维度与空间维度上进行自适应特征细化,利用四个深度卷积网络层提取图像深度特征,并利用改进通道注意力模块产生通道注意力特征图信息,提取更多通道上的交互信息。实验结果表明,增强CT实质期图像和34层残差网络最有利于分级预测模型的开发,所提出的模型的总体加权准确率、AUC、精度、召回率和F1分数分别为90.8%、0.897、90.5%、90.8%、90.9%,各项指标优于其他常见网络结构,因此,该模型在预测ccRCC的国际泌尿病理学学会(International Society of Urological Pathology,ISUP)分级方面有良好的效能,对患者的临床辅助诊断和预后治疗具有重要的理论指导意义。
文摘针对冬季多能源耦合下的热电联产机组(combined heat and power,CHP)电功率调节能力受限于热功率输出,引起电-热联合系统灵活性不足的问题。该文提出了在网侧与负荷侧异质能流的惯性特征下计及用户温度动态响应以及动态反馈特性的联合优化运行方法。首先,从建立CHP可行域与运行点的分布特性出发,分析了可再生能源并网后CHP机组运行灵活性不足原因,并给出了不可运行点重新回归CHP运行域优化的措施。其次,构建了传输侧惯性、负荷侧惯性影响下用户温度动态响应的多时间耦合特征双层模型,上层目标为热电异构能源系统总成本最低,下层目标为用能总效用最低。最后,引入了机会约束规划来刻画可再生能源的不确定性,通过算例结果表明,该文所提出方法在保证大量CHP运行点重新收束情况下,实现了可再生能源消纳与用户用能体验的兼顾。
