针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并...针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。展开更多
为了充分利用实际高速公路路段交通拥堵信息,更合理地聚类交通拥堵的内在规律和特征变化,提出自适应确定聚类中心C和类别K值(adaptive center and K-means value,ACK-Means)的聚类算法,进行高速公路拥堵路段聚类。ACK-Means算法借助簇...为了充分利用实际高速公路路段交通拥堵信息,更合理地聚类交通拥堵的内在规律和特征变化,提出自适应确定聚类中心C和类别K值(adaptive center and K-means value,ACK-Means)的聚类算法,进行高速公路拥堵路段聚类。ACK-Means算法借助簇类密度、簇类间距以及簇类强度,同时又考虑到数据样本的偶然性,对离群点进行合理分配,ACK-Means算法可实现自适应确定聚类中心C和类别K值。基于实际交通拥堵信息构建数据集,Python编程实现高速公路拥堵路段ACK-Means聚类,巧妙解决了高速公路拥堵路段聚类数目K和聚类中心C设定问题。聚类结果表明,ACK-Means算法实现高速公路拥堵路段无监督聚类,聚类结果完全基于实际的高速公路交通拥堵信息,具有更高的实用性。展开更多
受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于...受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于分布式光伏发电设施以及气象数据,利用PVsyst软件模拟光伏发电出力数据。然后,针对基本K-means聚类算法聚类参数和初始聚类中心盲目性高的问题,结合聚类有效性指标(Density based index,DBI)和层次聚类对其进行改进并利用改进K-means聚类算法生成光伏典型日出力场景。最后,基于华中地区某地轨道交通基础设施分布式光伏系统对所提方法的有效性和优越性进行验证,并通过定性和定量分析各典型场景的出力特性揭示轨道交通基础设施分布式光伏出力的规律和特点。展开更多
针对K-means算法进行大跨屋盖结构表面风荷载分区中存在的分类数k值需凭经验事先给定以及所有初始聚类中心均需随机选取带来的分类情况数过多、从中寻找最优分类结果工作量大且效率低的问题,提出基于改进K-means算法的大跨屋盖结构表面...针对K-means算法进行大跨屋盖结构表面风荷载分区中存在的分类数k值需凭经验事先给定以及所有初始聚类中心均需随机选取带来的分类情况数过多、从中寻找最优分类结果工作量大且效率低的问题,提出基于改进K-means算法的大跨屋盖结构表面风荷载分区方法。首先,建立分类数k与其相应测点风荷载的误差平方和(Sum of the Squared Errors:SSE)关系曲线,引入手肘法基本思想,实现最优分类数kst值的精准识别;其次,在首个初始聚类中心随机选取基础上,引入轮盘法基本思想,完成对剩余初始聚类中心的高效选取;然后,根据类内紧凑、类间分散的原则,通过类内紧凑性判定指标S(k)和类间分散性判定指标D(k),构造并借助SD(k)值有效性检验,得到最优的风荷载分区结果;最后,以北京奥林匹克网球中心大跨悬挑屋盖结构为例,针对风洞试验所得风荷载测试结果,采用所提方法对其表面最不利风压系数进行分区计算,并与传统K-means算法进行对比,结果表明,所提方法能够高效实现大跨屋盖结构表面风压分区计算,具有较好的工程应用价值。展开更多
The phenomenon of a target echo peak overlapping with the backscattered echo peak significantly undermines the detection range and precision of underwater laser fuzes.To overcome this issue,we propose a four-quadrant ...The phenomenon of a target echo peak overlapping with the backscattered echo peak significantly undermines the detection range and precision of underwater laser fuzes.To overcome this issue,we propose a four-quadrant dual-beam circumferential scanning laser fuze to distinguish various interference signals and provide more real-time data for the backscatter filtering algorithm.This enhances the algorithm loading capability of the fuze.In order to address the problem of insufficient filtering capacity in existing linear backscatter filtering algorithms,we develop a nonlinear backscattering adaptive filter based on the spline adaptive filter least mean square(SAF-LMS)algorithm.We also designed an algorithm pause module to retain the original trend of the target echo peak,improving the time discrimination accuracy and anti-interference capability of the fuze.Finally,experiments are conducted with varying signal-to-noise ratios of the original underwater target echo signals.The experimental results show that the average signal-to-noise ratio before and after filtering can be improved by more than31 d B,with an increase of up to 76%in extreme detection distance.展开更多
文摘针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。
文摘为了充分利用实际高速公路路段交通拥堵信息,更合理地聚类交通拥堵的内在规律和特征变化,提出自适应确定聚类中心C和类别K值(adaptive center and K-means value,ACK-Means)的聚类算法,进行高速公路拥堵路段聚类。ACK-Means算法借助簇类密度、簇类间距以及簇类强度,同时又考虑到数据样本的偶然性,对离群点进行合理分配,ACK-Means算法可实现自适应确定聚类中心C和类别K值。基于实际交通拥堵信息构建数据集,Python编程实现高速公路拥堵路段ACK-Means聚类,巧妙解决了高速公路拥堵路段聚类数目K和聚类中心C设定问题。聚类结果表明,ACK-Means算法实现高速公路拥堵路段无监督聚类,聚类结果完全基于实际的高速公路交通拥堵信息,具有更高的实用性。
文摘受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于分布式光伏发电设施以及气象数据,利用PVsyst软件模拟光伏发电出力数据。然后,针对基本K-means聚类算法聚类参数和初始聚类中心盲目性高的问题,结合聚类有效性指标(Density based index,DBI)和层次聚类对其进行改进并利用改进K-means聚类算法生成光伏典型日出力场景。最后,基于华中地区某地轨道交通基础设施分布式光伏系统对所提方法的有效性和优越性进行验证,并通过定性和定量分析各典型场景的出力特性揭示轨道交通基础设施分布式光伏出力的规律和特点。
文摘针对K-means算法进行大跨屋盖结构表面风荷载分区中存在的分类数k值需凭经验事先给定以及所有初始聚类中心均需随机选取带来的分类情况数过多、从中寻找最优分类结果工作量大且效率低的问题,提出基于改进K-means算法的大跨屋盖结构表面风荷载分区方法。首先,建立分类数k与其相应测点风荷载的误差平方和(Sum of the Squared Errors:SSE)关系曲线,引入手肘法基本思想,实现最优分类数kst值的精准识别;其次,在首个初始聚类中心随机选取基础上,引入轮盘法基本思想,完成对剩余初始聚类中心的高效选取;然后,根据类内紧凑、类间分散的原则,通过类内紧凑性判定指标S(k)和类间分散性判定指标D(k),构造并借助SD(k)值有效性检验,得到最优的风荷载分区结果;最后,以北京奥林匹克网球中心大跨悬挑屋盖结构为例,针对风洞试验所得风荷载测试结果,采用所提方法对其表面最不利风压系数进行分区计算,并与传统K-means算法进行对比,结果表明,所提方法能够高效实现大跨屋盖结构表面风压分区计算,具有较好的工程应用价值。
基金supported by the 2021 Open Project Fund of Science and Technology on Electromechanical Dynamic Control Laboratory,grant number 212-C-J-F-QT-2022-0020China Postdoctoral Science Foundation,grant number 2021M701713+1 种基金Postgraduate Research&Practice Innovation Program of Jiangsu Province,grant number KYCX23_0511the Jiangsu Funding Program for Excellent Postdoctoral Talent,grant number 20220ZB245。
文摘The phenomenon of a target echo peak overlapping with the backscattered echo peak significantly undermines the detection range and precision of underwater laser fuzes.To overcome this issue,we propose a four-quadrant dual-beam circumferential scanning laser fuze to distinguish various interference signals and provide more real-time data for the backscatter filtering algorithm.This enhances the algorithm loading capability of the fuze.In order to address the problem of insufficient filtering capacity in existing linear backscatter filtering algorithms,we develop a nonlinear backscattering adaptive filter based on the spline adaptive filter least mean square(SAF-LMS)algorithm.We also designed an algorithm pause module to retain the original trend of the target echo peak,improving the time discrimination accuracy and anti-interference capability of the fuze.Finally,experiments are conducted with varying signal-to-noise ratios of the original underwater target echo signals.The experimental results show that the average signal-to-noise ratio before and after filtering can be improved by more than31 d B,with an increase of up to 76%in extreme detection distance.
