利用PixelGrid软件实现航空影像高保真高效率DSM的生产

针对目前市面上制作的DSM信息表达不丰富、效率不高的问题,该文提出了采用PixelGrid生产高保真高效率DSM的工艺流程,主要从不同重叠度、不同量化级别影像、不同格网尺寸等3方面进行DSM成果的影响因素分析。该文详细阐述了利用PixelGrid软件进行生产试验,得出重叠度大小的方法、不同量化级别影像和匹配格网大小的方法,对生产高保真高效率的DSM成果具有一定借鉴意义。

基于遗传算法的微电网DSM优化模型

为降低微电网发电侧运行成本,同时优化微电网需求侧用户的用电体验,建立了将需求侧管理(DSM:Demand Side Management)纳入微电网经济优化的模型。该模型包括一个光伏发电装置,两个柴油发电机和一个蓄电池,需求侧用户根据动态定价机制作出响应并对负荷进行转移,以节省电费。将用户感到的不便与负荷转移时间建立联系,运用遗传算法同时优化发电侧经济性和需求侧用户体验。仿真结果表明,实施DSM后,发电成本显著降低,用户获得了一定的经济效益。

基于影像快速处理系统的DSM生产方法

充分发挥新型影像快速处理系统pixel factory与pixel grid的优势,利用资源三号卫星立体影像,提供一套可行、高效的DSM生产方法,并用实际生产数据进行试验。试验结果表明:利用影像快速处理系统pixel factory与pixel grid,可高效、高自动化地生产高精度数字表面模型DSM,可以为大规模的进行DSM与DEM快速生产提供一定的经验指导与技术支持。

一种基于渐进形态学滤波的DEM生成方法

为了探索一种全新的DEM(Digital Elevation Model,简称DEM)生产方法,提高城市DEM的更新效率,利用渐进形态学滤波分离DSM中地面高程点和非地面高程点,然后对地面高程点构建Delaunay三角网,并基于射线与三角网求交的方式插值生成完整的DEM。实验表明,文中方法不仅能够有效地完成DEM的数据生产,且生产的DEM误差可控,能够满足实际的应用需求。因此,该方法具有极强的技术可行性,可以提高无人机DSM的利用率,促进城市DEM的动态更新。

智能电网框架下的DSM成本效益分析模型

智能电网的一个重要作用是利用先进的信息技术全面、动态地整合用户侧资源,平衡电力供应缺口,实现对整个电力系统运行的优化管理。在智能电网的基本框架下,借鉴已进行电力工业市场化改革的发达国家的电力需求侧管理经验,结合我国的实际情况分析了电力需求侧管理的可行性及相应措施。综合考虑社会、电力用户、电网公司、发电厂各方的利益,建立了合理的需求侧管理成本效益分析模型。引导电力用户优化用电方式,提高有限资源和能源的利用效率,满足电力工业的可持续发展和不断增长的社会需求。通过一个具体的算例,证明了需求侧管理可以有效地减少电力和电量的消耗,节电潜力巨大。

CPU和GPU协同处理的规则格网DSM快速生成

针对大数据量离散点云的规则格网DSM生成计算耗时较长问题,本文提出了一种基于CPU和GPU协同处理的规则格网DSM快速生成方法。该方法采用栅格索引算法和反距离加权插值算法,在CPU上对点云数据索引进行栅格化存储,分批次把相应数据拷入GPU,并在GPU上搜索待插值点的近邻点云数据,运用反距离加权插值算法完成插值计算,快速生成规则格网DSM。实测数据表明,在输入大量离散点云数据的情况下,本文方法的计算时间约为栅格索引算法在CPU上计算时间的千分之一,大幅度缩短了计算时间,满足了工程快速应用需求。

基于CPU—GPU协同处理的DSM粗差探测方法研究

DSM粗差探测是高精度DSM数据生产中的关键技术环节，本文针对影像匹配自动生成的DSM数据，设计了一种基于虚拟格网的DSM数据粗差探测CPU—GPU协同并行处理算法。该算法首先在CPU上统计高程频数，其次在GPU上剔除高程频数低的点，再利用未剔除点在CPU上统计每个虚拟格网所包含的点数以及这些点的高程值之和，最后在GPU上进行阈值的计算和剔除粗差点。实验结果表明：该算法粗差探测准确率高，且与CPU算法相比，执行效率显著提升，可满足实时处理的要求。

基于DSM引导电动车有序充放电模式分析

发展电动汽车,实现汽车工业的可持续发展,创造我国的绿色GDP,已经形成了共识。电动汽车的推广与使用将为充换电站提供广阔的天地,同时也为推进DSM带来机遇。从电力需求侧管理的角度分析了电动车有序充放电模式,得出必须在峰谷电差价政策的前提下,加大换电站的建设,使充电站像加油站一样,存放大量的电池,来引导电动车有序充放电。

中国电力行业碳减排综合优化

2010年中国电力行业CO2排放量约占总排放量的一半,承担着CO2减排和缓解气候变化的主要责任。首先,简要介绍了中国电力行业CO2排放现状,然后分别从发电侧、需求侧、电网侧对各减排措施的应用和发展进行分析和评价。在此基础上,提出电力行业碳减排综合优化模型,将需求侧和电网侧的节能潜力等效成虚拟能源,并与发电侧的常规能源进行统一规划,获得经济效益和减排效益综合最优的能源配置方案。采用该模型对中国电力行业的发电能源(包括常规能源和虚拟能源)进行综合优化,结果表明,电力需求侧管理项目的推广和智能电网的建设可对中国电力行业CO2减排作出较大的贡献,在电力"十二五"规划的基础上,2015年和2020年可分别减少CO2排放10.0%和12.6%。

基于智能电网需求侧管理的多零售商实时定价策略

智能电网中需求侧管理(demand-side management,DSM)是一种改变和促进电力消费,提高电网可靠性的重要机制。实时定价是最重要的DSM策略之一。在电力市场中,电力零售商从电力供应商处采购电力然后将其出售给用户,因此对零售商来说进行有效的电力采购和价格决策至关重要。文中针对服务不同类型用户且共存于多个地区的不同电力零售商使用实时定价需求侧管理方案提出一种动态博弈决策机制,建立Stackelberg动态博弈模型分析不同电力零售商之间实时定价策略互动并得到均衡解。仿真模拟结果验证了所提出模型的有效性以及相关参数对电力采购及价格决策的影响,更好地诠释了智能电网中实时定价的动态过程。

多层激光雷达在无人驾驶车中的环境感知

为了使无人驾驶车获得可行驶区域和障碍物信息,通过分析大量激光雷达扫描点数据,总结并得出路沿数据点独有的特征,提出一种基于路沿数据点特征和多层融合技术的路沿检测算法.应用Dezert-Smarandache理论(Dezert-Smarandache theory,DSm T)对无人驾驶车前方道路环境建立栅格地图,并利用证据理论中的冲突系数检测动态障碍物.最后,采用膨胀算法、侵蚀算法和改进的八邻域区域标记算法对动态障碍物进行聚类和信息提取.实车实验结果表明:本算法可稳定、准确地感知无人驾驶车周围环境信息.

基于分时电价的住宅能量管理算法

随着混合式电动汽车(PHEV)的出现,关于PHEV向电网方向供电(V2G)技术的研究也逐渐增加。针对包含PHEV的家居微型电网,提出一种改进的能量管理算法。该算法基于分时电价对家用电器及PHEV的运行方式和时间进行调度,结合PHEV及用户参数,利用V2G技术有效实现了移峰填谷并降低家庭用电费用。同时还提出一种最优算法,以衡量改进算法的性能。仿真结果表明,改进算法可使用户的用电费用及峰均比分别降低约22%和70%,性能接近最优算法,并且可以实时处理用电请求,具有较强的实用性。

顾及语义的机载LiDAR点云格网化方法

传统的点云格网化方法采用纯数字拟合内插的方法,基本不顾及平面坐标和高程之间存在的潜在关系———语义信息。将语义信息纳入点云格网化生成的高程格网具有更高的语义一致性,更适合用于3维可视化和真正射影像的生成。以静态水体为例,研究了顾及语义的机载L iDAR点云格网化方法。最后通过实验验证了该方法的有效性。

胜利油田电力节能降耗管理研究

本研究是在搜集大量国内外节能降耗的研究文献的基础上,以电力需求侧管理理论和智能电网理论为基础,结合胜利油田电力系统节能降耗管理的工作实际及其特点,科学地评价了其节能降耗管理的现状。通过实地调研,采用AHP/ISM研究方法分析了胜利油田电力系统在节能降耗管理发电、输配电和用电三个方面各环节存在的问题。然后针对其存在的问题逐一提出相应的节电降耗措施。本研究首次尝试将DSM和智能电网先进管理理念应用到油田电力节能分析中,后续研究应该对理论本身进行深化与梳理的基础上,根据油田电力节能管理模式的特殊性,改进研究方法,使其更加适用。

智能电网建设时期的需求侧管理

电力需求侧管理从20世纪70年代以来已经逐渐成为发达国家电力行业规范管理模式,我国目前处在发展时期。国家电网"建设坚强的智能电网"工作针对需求侧管理制定"全覆盖、全采集、全预付费"的总体目标,这是智能电网建设的重点环节,其推行对智能电网建设的目标起着举足轻重的作用,建设与发展必须与智能电网的长远规划保持高度一致。本文分析了传统需求侧管理的特点及局限性,以及为配合智能电网建设工作的开展,基于智能电网构架下电力需求侧管理所需的技术变革。

考虑峰谷分时电价影响的变电站容量规划方法

针对峰谷分时电价的实施会调整电力负荷进而影响电网规划的问题,提出了考虑峰谷分时电价影响的电网规划方案制定方法,并且建立了基于需求侧管理各参与方成本效益分析的峰谷分时电价模型及变电站容量规划模型。在峰谷电价比恒定的情况下,根据峰谷分时电价模型的计算结果选取算例地区峰谷分时电价的最优拉开比。在此基础上,对传统变电站容量规划方案和考虑峰谷分时电价影响的修正方案进行对比,最终得出:考虑峰谷分时电价影响的变电站容量规划方案在新建变电站容量减少的条件下,仍能满足地区电力平衡。并且该方案还能保证需求侧管理的各参与方均能获得更多利润,在有效节省建设投资的同时降低电力用户用电成本,明显提升电网规划的经济性和合理性。

基于需求侧管理的城市电网风险评估

高受电比例城市电网中电源严重缺额,电网故障和失负荷风险极高,而用户负荷和系统风险关系密切。需求侧管理(demand side management,DSM)采取分时电价等方式来指引用户调整用电习惯,实现削峰填谷。研究了DSM对城市电网风险的影响,通过能效负荷优化和可中断负荷调度建立了需求侧综合管理模型,在此基础上,建立风险评估模型及指标体系,采用蒙特卡洛法对元件状态抽样,进而计算风险评估指标。结合某典型高受电比例城市电网实际进行风险评估,将考虑DSM风险指标与传统风险指标进行对比,结果表明DSM手段可以有效降低城市电网的失负荷风险,明显提升城市电网运行的安全水平。

基于竞价上网的发电侧与售电侧峰谷分时电价联合优化模型

电价联动是继续推进电力市场化改革迫切需要解决的问题之一。针对当前峰谷分时电价的实施现状，在综合考虑需求侧响应及有关主体利益平衡的基础上，以优化负荷曲线为目标函数，建立了发电侧与售电侧峰谷分时电价联合设计的优化模型。

具有电力需求预测更新的智能电网实时定价机制

智能电网环境下,基于需求侧管理的电力需求实时预测和定价机制对于维持电力供需平衡,削峰填谷至关重要。文中引入贝叶斯信息更新方法对智能电网中用户电力需求信息进行实时预测更新,然后将售电商与用户之间的实时电价与电力需求策略互动行为生成一主多从博弈模型并进行均衡分析。通过数值仿真分析,在与无电力需求预测更新下的智能电网实时定价机制对比以后,发现所提出的具有电力需求预测更新的实时定价机制可以提高用户用电满意度和参与需求侧管理的积极性,同时也增加了售电商利润。

智能电网——未来电网的发展态势

智能电网已成为近年来国内外有关未来电网发展趋势的热门话题。文章简述和分析了智能电网研究开发背景情况,智能电网的概念、特性和发展智能电网的驱动力,智能电网包含的主要技术,我国智能电网技术研究取得的部分进展以及目前国外智能电网技术研究的新动向。对于如何发展我国智能电网,作者提出了自己的看法。