考虑电力网络约束的工业园区虚拟电厂调控边界求解方法

构建以新能源为主体的新型电力系统,亟须挖掘负荷侧灵活调节资源参与电网调控。含电解铝、矿热炉等高耗能负荷的工业园区具备良好的调控潜力,但是考虑园区内部电力网络约束,其精确调控边界求解面临着变量维数高、约束非线性的难题,现有方法不能较好地兼顾计算效率和精度。对此,文中将上述问题抽象为高维非线性状态空间在P-Q耦合平面的投影问题:分别建立考虑工业园区安全运行线性化和非线性约束的调控边界投影求解模型,采用一种新颖的高维状态空间投影算法,通过顶点“搜索-映射”的两步式求解过程,得到工业园区型虚拟电厂调控边界的精确投影。算例结果表明,采用所提方法求解的调控边界可由线性不等式组完全表征,与现有调度系统完全兼容,结合与叠加柔性资源调控能力和传统采样方法的对比,验证了该方法的可行性以及高求解精度和效率。

新能源场站电力二次系统安全预警方法研究

新能源场站电力二次系统设备较多。其安全预警性相关数据存在明显高维性、复杂性的特点,不利于电力二次系统安全预警的效率和精度计算,导致预警性能较差。为此,提出新能源场站电力二次系统安全预警方法。采用拉普拉斯映射方法降低新能源场站电力二次系统的电力数据维数,将高维数据源空间中的初始电力数据映射至低维子空间。分别计算在x、y、z方向上电力数据的行向量和对角权值,获取优化数据,为系统安全预警提供训练样本。从波动程度、时间序列变化趋势和能量随机分布特点三个角度,提取电力数据安全预警特征,并输入到K-means聚类算法中,以确定特征聚类中心、实现安全预警。试验结果表明:所提方法预警效率、预警精度较高。

基于强度折减采样与高斯过程回归的空间变异土坡自适应可靠度分析

土体参数空间变异性对土坡稳定性的影响已受到岩土工程界的广泛关注,繁冗的计算量是空间变异土坡可靠度分析面临的瓶颈问题。基于强度折减采样(SRS)和高斯过程回归(GPR)模型,提出一种适用于高维空间的空间变异土坡自适应可靠度分析方法(SRS-GPR)。首先采用Karhunen-Loève展开法将空间变异土体强度参数离散为高维随机变量,随后根据SRS生成土坡临界样本点,接着通过GPR构建土体参数随机场与边坡安全系数之间的高维非线性函数关系,并基于主动学习策略自动搜寻最优训练样本点,迭代更新GPR模型。在此基础上,结合GPR模型和蒙特卡洛模拟进行边坡可靠度分析。最后,通过两个典型算例验证所提方法的准确性、高效性、鲁棒性和适用性。结果表明:所提方法可有效识别靠近极限状态面附近的最优样本点,使得迭代更新的GPR模型在该区域的预测精度逐渐提高。此外,所提方法不受随机变量维度的影响,可直接在高维参数空间应用,且对边坡稳定性模型的调用次数较少,在计算效率方面具有显著优势。

基于点扩散函数的图像学高分辨率技术

常规基于一维假设的高分辨率处理技术如反褶积、反Q滤波方法等,针对水平构造或者小倾角构造有较好的处理效果,但在面向高陡构造或者断裂等复杂构造时处理效果不佳。而偏移成像结果可以看作是点扩散函数(PSF)与真实反射系数褶积的结果,高维空间条件下的高分辨率处理技术实际上是此正演问题的一个反问题,即基于成像结果进行反射系数反演。为此,提出了一种基于点扩散函数的高分辨率处理技术,首先基于点扩散函数的计算原理,推导出了基于高频近似条件下的快速求解算法,并在高维空间褶积理论的指导下结合图像学反演算法研发了纯数据驱动的点扩散函数提取技术,最后采用高维空间反褶积算法求得高分辨率成像结果,实现地震频带的有效拓宽和成像分辨率的提升。模型数据和实际数据测试结果表明,该算法可在不损失低频的前提下有效扩宽高频,且具有在计算效率与常规高分辨率算法基本相当的条件下有效提高不同展布方位地质体分辨率的优势。

高维时序空间大数据关联特征精准挖掘算法

高维时序空间大数据关联特征较多且复杂,导致大数据关联特征挖掘难度大幅度上升,所以设计了高维时序空间大数据关联特征精准挖掘算法。根据体数据求解结果,确定高维时序空间大数据子序列表达式,计算大数据样本的时序特征。利用关联方差,推导精准序列矩阵,结合回归向量的取值范围对大数据关联特征进行精准挖掘,得到相关的挖掘结果。实验结果表明,随着大数据样本量的增加,所提方法的拟合误差参数最大值不超过2.1,不会影响挖掘指令执行能力,满足大数据关联特征精准挖掘的实际应用需求。

小学立体化室外活动空间的设计——以沈阳为例

在集约化校园的发展和教育理念革新的要求之下,小学立体化室外活动空间逐渐成为发展趋势。与之相关的研究目前还处在起步阶段。如何高效地规划立体化的室外活动空间,以满足教学活动的多元化需求以及小学生生理和心理成长的特殊要求,这一问题不仅具有深远的理论探讨价值,而且具有迫切的实践指导意义。文章先提出了小学立体化室外活动空间的通用性设计原则,再通过沈阳市浑南区智慧四小的设计案例,将设计理论与工作实践相结合,提出了有利于小学生参与室外活动的小学立体化室外活动空间的营造方案,以期为后续的校园规划提供借鉴与参考。

基于多维立体化设计的城市高密度空间优化策略--以东莞国际商务区首开区为例

阐述城市立体化设计作为解决高强度开发与空间资源不足之间矛盾的重要途径,在实现城市空间为人服务方面的理论与实践。以东莞国际商务区首开区为例,具体说明在有限用地内,如何以立体分层、空间腾挪、单元统筹等策略,营造地面、地下、空中多层次的城市基面系统,优化城市公共空间形态,弥补高密度功能复合带来的城市公共空间与生态活力缺失等问题。

“互联网+教育”模式下促进高中信息技术深度学习的典型案例探究

“互联网+教育”推动教育向包含物理、社会和信息三维空间的新型体系转型。深度学习是教育教学的一个重要方向。本研究基于建构主义和联通主义理论,探讨了促进高中信息技术深度学习的策略。通过文献分析和案例研究,提出了基于三维空间的教学设计、项目教学和多元化评价方法,为高中信息技术教师提供些许教学参考。

基于三维时空图像的高阻小电流接地选线研究

随着国家电网公司能源互联网建设的逐步推进,对配电网的供电可靠性要求日益增高。为解决配电网高阻小电流接地故障选线准确率低的问题,提出了一种基于三维时空图像的高阻小电流接地选线方法。首先,在小波变换的基础上,采用全卷积神经网络学习高阻小电流接地故障行波的时域特征,并进行故障行波提取;其次,构建小电流接地故障行波时、频域的三维时空图像,采用全卷积神经网络实现多个故障行波周波的关联比对,降低单个故障行波周波识别不准确的问题;最后,在某供电公司进行了5 kΩ高阻小电流接地故障选线验证,其选线准确率为95.7%。所提出的基于三维时空图像的高阻小电流接地选线方法可提高单相接地线路选线准确率,对于快速处置配电网故障具有积极的意义。

高密度三维地震勘探判别隐伏陷落柱特征研究--以梧桐庄五采区井田为例

梧桐庄井田的煤系地层中发育有较多隐伏陷落柱,它们易导致奥陶系灰岩水的涌入而发生多次突水事故。为探明梧桐庄井田五采区发育隐伏陷落柱的分布规律,避免工作面误揭露隐伏陷落柱导致矿井水害发生,本文通过测区整体采用“两宽一高”设计,使用时频空间补偿法和全三维处理质量监控法进行高密度三维地震勘探。结果表明,梧桐庄井田五采区西南中部方向存有3个隐伏陷落柱异常体大致呈串珠状NE向分布,基本与F 1断层走向一致。

四生空间视角下乡村旅游高质量发展的测度与驱动机制研究——基于长江经济带11省市的实证检验

基于国土“三生空间”最终服务于人全面发展的目标而提出乡村四生空间,构建了乡村旅游高质量发展指标体系,并运用熵值法、核密度估计、自然断点法方法剖析了2011—2020年长江经济带乡村旅游高质量发展水平的时空演变特征与驱动机制。结果表明:①长江经济带乡村旅游高质量发展水平总体上呈“长期上升—短期下降”的变化特征,区域间、省市间发展水平差距存在扩大趋势。②长江经济带乡村旅游高质量发展水平表现出“东高西低,北高南低,东西陡峭,南北亦陡”的空间趋势特征,同时出现高水平区在下游集聚、低水平区在上游集聚的空间格局。③长江经济带11省市乡村旅游高质量发展水平可划分为稳步提升型、类型维持型和交替变化型三类。④基于因子—因素的逻辑,构建了创新水平、经济发展、环境保护、社会文化单因素以及双因素协同作为驱动源、四生空间优化作为传导过程的乡村旅游高质量发展驱动机制。

基于多元竞争淘汰的自然计算方法

在自然计算方法中,为解决高维数据优化问题,需提高种群规模以获得更高精度,但同时需要的时间复杂度较大,若种群规模降低又会因种群多样性不足导致算法陷入局部最优。为解决优化过程中种群规模难以平衡、算法收敛速度慢及易陷入局部最优等问题,提出一种基于多元竞争淘汰(multiple competitive elimination,MCE)策略的自然计算方法,其适用于各类优化算法,而不依赖于算法进化的具体步骤,具有普适性。首先将原始解空间划分为具有竞争关系的两类大空间,每类大空间中细化分解为N元小空间;然后在两类大空间中分别执行反向学习和混合变异两种不同的淘汰方法,淘汰较差个体;最后选取N元小空间的部分较优个体跨两类大空间进行竞争交换以保持整体种群的多样性,提高了算法收敛速度和收敛精度。将该策略分别应用到粒子群算法和遗传算法中,并与标准粒子群算法、遗传算法及目前较先进的改进群智能优化算法对比,利用高维经典测试函数验证其性能。实验结果表明,多元竞争淘汰改进算法较其他对比算法表现出了更好的寻优能力,具有普适性。

高维空间数据灰色凸关联度聚类算法仿真

为了提升数据聚类效果与效率,提出一种基于灰色凸关联度的高维空间数据聚类算法。采用灰色凸关联度组建截断幂基三次样条函数,根据灰色凸关联算法组建关联度模型去除高维空间数据中的噪声。选择相似度最高的两个簇类合并处理,组建一个最相似线性表,采用其表示每个簇类和最相似簇类两者之间的相似度。在聚类过程中,选择最相似的簇类合并,同时引入信息熵对聚类结果迭代寻优,最终实现高维空间数据聚类。经过具体实验测试结果分析可知,所提算法不仅能够有效降低时间复杂度,同时还能够获取精准的聚类结果。

基于KPCA-KNN算法的边坡稳定性预测

为了更加准确高效地判定边坡的稳定性,选取55组边坡实例样本,以容重、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比等6个指标作为边坡稳定性预测指标,运用核主成分分析(KPCA)将指标数据映射到高维空间进行线性运算,以提高K近邻(KNN)模型的运行效率和预测准确率,经过训练构建了KPCA-KNN边坡稳定性预测模型,将其与其他3种预测模型进行了对比,结果表明,本文模型的测试集预测准确率为100%,优于传统KNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)模型,且训练时间更短。6组工程实例应用结果表明,KPCA-KNN模型的预测结果与边坡实际状态完全相符,准确率优于其他3种预测模型。

多间隙立体引流术在多间隙高位肛周脓肿治疗中的应用

目的探讨多间隙立体引流术在多间隙高位肛周脓肿治疗中的应用效果。方法选取2021年5月至2022年5月安徽省安庆市立医院收治的88例多间隙高位肛周脓肿患者,采用随机数字表法分为对照组和观察组,每组44例。对照组采用传统切开挂线术治疗,观察组采用多间隙立体引流术治疗。观察两组患者治疗前后的炎症因子水平、首次排便的疼痛视觉模拟量表(visual analogue scale,VAS)评分、术后1周VAS评分、手术相关指标(术中出血量、感染控制时间、创面愈合时间、住院时间)、治疗前后肛门功能(直肠静息压、肛管静息压)、并发症发生率、复发率及临床治疗的总有效率。结果术前两组患者血清白细胞介素-6(interleukin-6,IL-6)、IL-1β、肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)水平比较差异均无显著性(P>0.05);术后7d两组患者血清IL-6、IL-1β、TNF-α水平明显低于治疗前,且观察组明显低于对照组,差异均有显著性(P<0.05)。观察组术中出血量、感染控制时间、创面愈合时间、住院时间、首次排便VAS评分和术后1周VAS评分均低于对照组,差异有显著性(P<0.05)。术前两组患者的直肠静息压、肛管静息压比较差异无显著性(P>0.05);术后7d两组患者的直肠静息压、肛管静息压明显低于术前,且观察组明显低于对照组,差异均有显著性(P<0.05)。观察组术后并发症发生率及复发率(均为2.27%)明显低于对照组(均为13.64%),治疗总有效率(97.72%)明显高于对照组(84.09%),差异均有显著性(P<0.05)。结论应用多间隙立体引流术治疗多间隙高位肛周脓肿对肛门括约肌损伤小,炎症反应轻,术中出血少,创面愈合快,可有效保护肛门功能,缩短住院时间,减少并发症和术后复发,值得临床应用。

具有竞争机制的觅食者-掠夺者模型的高维空间有界性分析

为了更好地描述竞争机制下觅食者-掠夺者之间的关系,研究了在光滑有界域中具有竞争机制的觅食者-掠夺者模型的动力学性质。研究发现,在空间维数n≥3的条件下,当初值和参数满足一定的正则性和限制条件p>(n/2)+1时,通过应用一些经典的不等式以及Neumann热半群理论等,可以证明模型解的正则性,由此得到了模型解在高维空间中的全局存在性和有界性。

基于自适应冗余矩阵分类器的滚动轴承故障诊断方法

采用传统矩阵分类器(即支持矩阵机SMM)进行滚动轴承故障诊断时存在一定的局限性,即在进行冗余特征分类时难以提取有效特征进行建模,为此,提出了一种基于自适应冗余矩阵分类器(ARMC)的滚动轴承故障诊断方法。首先,在构造ARMC模型的过程中,通过核函数创建了高维分布空间,解决了样本数据线性不可分的问题;然后,采用约束L 1范数的思想,使得样本到所有聚类凸包边界的距离最短,进而将其转化为求解线性规划的问题,降低了模型计算的复杂度;通过正则化约束来控制低秩项,进而弱化冗余特征和噪声成分对模型的影响,得到了更加准确的预测模型;最后,为了验证ARMC方法的有效性,采用美国凯斯西储大学(CWRU)的滚动轴承实验数据和自制滚动轴承故障模拟实验台数据,分别进行了实验;并且将采用该方法所获得的结果与其他方法获得的结果进行了对比。研究结果表明:ARMC利用L 1范数和核函数来构造和求解目标函数,不仅可以保护待诊断对象的结构化信息,而且可以弱化模型复杂度和增强模型的鲁棒性;与支持矩阵机(SMM)和鲁棒支持矩阵机等相比,ARMC能够充分考虑样本冗余信息弱化的问题,平均识别准确率提高3%~8%。

基于SVM-MFOA的煤矿采掘工作面瓦斯涌出量预测方法

煤矿瓦斯涌出量受流量、风速、抽采负压、浓度、温度等多个因素的影响,预测过程精度较低。提出基于支持向量机与改进果蝇优化算法(SVM-MFOA)的煤矿采掘工作面瓦斯涌出量预测方法。以采掘煤层瓦斯量、瓦斯压力、位置深度、煤层厚度、每日开采工作量、采掘煤炭日产量作为训练集样本,将SVM与MFOA相融合;MFOA经过循环迭代计算后,完成瓦斯高值区的全局寻优,在SVM中引入最优参数,实现从低维特征空间向高维特征空间的映射,完成瓦斯涌出量预测。实验结果表明,该方法的预测精度高达97%,预测结果与真实值非常接近,可提高煤矿采掘工作安全性。

波导类产品高效测量方法研究

针对波导类产品品种多、批量小、空间三维尺寸精度要求高以及测量效率低等问题,提出波导类产品空间三维尺寸测量的新方案。通过模拟波导类产品实际装配状态的方式,一次性测量波导法兰面之间X、Y、Z这3个维度的空间尺寸,并通过系列实验验证了该方法的高效性和测量准确性,在测量效率上远超传统的测量方法,可以广泛应用于不同接口和不同形状的波导类产品,具有推广应用的价值。

高密度下的校园空间设计:立体空间设计--以龙岩市苏溪小学迁建项目为例

用地紧张,是让很多建筑师都头疼不已的一大难题,尤其是校园空间的设计。此外,随着我国教育改革的不断推进,学校教育也越来越提倡创新和多元化。面对“高容高密”的现实因素和严格的规范限制,希望能通过建筑语言打造出一个自主的、创新的、探索的校园空间。文章以龙岩市苏溪小学迁建项目为例,探讨了如何通过打造多层次的室外空间以及多元化的共享空间,以解决二维层次上面积不足的现实问题,让校园内不再只有单调的建筑和道路,而是一个充满乐趣与创造性的空间场所。