Grid Side Distributed Energy Storage Cloud Group End Region Hierarchical Time-Sharing Configuration Algorithm Based onMulti-Scale and Multi Feature Convolution Neural Network

There is instability in the distributed energy storage cloud group end region on the power grid side.In order to avoid large-scale fluctuating charging and discharging in the power grid environment and make the capacitor components showa continuous and stable charging and discharging state,a hierarchical time-sharing configuration algorithm of distributed energy storage cloud group end region on the power grid side based on multi-scale and multi feature convolution neural network is proposed.Firstly,a voltage stability analysis model based onmulti-scale and multi feature convolution neural network is constructed,and the multi-scale and multi feature convolution neural network is optimized based on Self-OrganizingMaps(SOM)algorithm to analyze the voltage stability of the cloud group end region of distributed energy storage on the grid side under the framework of credibility.According to the optimal scheduling objectives and network size,the distributed robust optimal configuration control model is solved under the framework of coordinated optimal scheduling at multiple time scales;Finally,the time series characteristics of regional power grid load and distributed generation are analyzed.According to the regional hierarchical time-sharing configuration model of“cloud”,“group”and“end”layer,the grid side distributed energy storage cloud group end regional hierarchical time-sharing configuration algorithm is realized.The experimental results show that after applying this algorithm,the best grid side distributed energy storage configuration scheme can be determined,and the stability of grid side distributed energy storage cloud group end region layered timesharing configuration can be improved.

考虑健康信念的游客分时预约行为分析

为探索新冠肺炎疫情背景下景区分时预约策略、游客健康信念和风险预防行为之间的关系,需考虑健康信念,分析疫情防控期间游客分时预约行为机理。采用意愿调查法获取旅游信息、健康信念、分时预约行为意向数据,分析各预约时段余票比例和门票预售期等信息对游客分时预约行为的影响。基于Nested Logit(NL)模型,建立考虑健康信念的游客游玩日期-时段预约选择联合模型,并进行敏感性分析。结果表明:预约信息、健康信念对游客预约节假日或非节假日游玩有显著影响;票价、各预约时段余票比例和健康信念对游客游玩时段预约选择行为有显著影响。游客感知新冠的严重性由1上升至5时,选择节假日出行的概率由30.46%下降至12.28%。研究可为景区分时预约策略的制定提供参考依据。

基于DE10_Lite的简易计算器实验

利用台湾友晶科技公司的DE10-Lite开发板上的资源,设计简易计算器,来实现4位10进制的加法、减法、乘法运算。利用开发板上十个拨动开关,两个按键开关,六个静态数码管,50 MHz信号,通过分层设计,顶层底层相结合、元件调用、实现简易计算的分时显示,有利于学生自主设计能力培养。

考虑综合经济性的风光配电网储能优化配置

在配电网中配置储能系统可以有效缓解风光接入对配电网产生的影响,提升对风光的消纳能力、减少电压偏差等,而储能接入的位置和容量不同会对配电网产生不同的影响。首先分析储能建设过程中的主要费用,考虑基于分时电价下的网损成本和峰谷差收益,以年综合成本、配电网的日节点电压偏差和最小为目标,建立配电网储能选址定容模型,采用改进多目标遗传二代算法(improved multi-objective nondominated sorting genetic Ⅱ algorithm, INSGA-Ⅱ)对模型进行求解,利用改进理想点决策法(improved ideal point based decision, IIPBD)来选取最优配置方案,最后在IEEE-33节点模型中对方案进行验证。仿真结果表明:使用INSGA-Ⅱ算法进行求解时最终决策出的储能配置方案实现了成本最小,并且显著提升了电压的稳定性,验证了改进后算法的优良性和所提出的储能优化配置方案的有效性。

景区分时预约策略下的旅游线路优化方法

为提升游客的旅游体验和景区的服务水平,探讨分时预约策略下游客游览决策行为,分析游客拥挤-调适行为对游线设计的影响及其机理.考虑游客分时预约时段选择下入园时间和游览总时间的变化、可游览景点数等约束,以游客总体拥挤感知最小、游线总体满意度最大和景点间总体走行时间最小为优化目标,构建分时预约策略下的多目标景区路线优化模型,并以颐和园为例进行实证和线路优度评价.结果表明颐和园上午预约时段(06:00—12:00)与下午预约时段(12:00—19:00)的推荐游线优度值分别为75.09、69.00,均高于颐和园推荐游线,表明优化模型精度较高.研究可为合理制定景区分时预约等客流调控措施、旅游线路优化设计、均衡景区客流的时空分布提供支撑.

低加速力波动感应线圈型发射器的外电路设计

感应线圈型发射器中每级驱动线圈都会对电枢产生脉冲形式的电磁推力,导致电枢在发射过程中加速力波动较大。过大的加速力峰值以及加速力波动都可能对载荷造成不利影响甚至损坏其内部携带的敏感电子器件,因而限制了感应线圈型发射器在实际工程应用中的价值。针对上述问题,提出一种多电容分时触发的新型驱动电路,并通过分析电容值和电枢触发位置变化对发射器发射效率的影响,说明了该电路的可行性。设计三种模式的驱动电路进行对比,研究结果表明:相比于其他电路触发模式,提出的分时触发模式在初始储能相同和电枢出口速度近似的情况下,电磁加速力峰值降低了2.04 kN,加速力波动降低了2.36 kN。因此,采用分时触发电容的驱动外电路,可以有效降低电枢的加速力峰值和加速力波动,并为携带敏感载荷的感应线圈型发射器的设计提供了参考价值。

人类命运共同体理念的建构历程及理论价值

人类命运共同体理念是中国站在世界全局视角提出的顶层设计,是应对百年未有之大变局中全球性问题的中国答卷。中国对共同体的认识和发展根植于伟大的社会主义实践,深刻反映了中国革命、改革和建设中的诸多重大理论问题和现实问题,是对中国历年发展成果的经验总结,呈现出从实践到理论、再从理论到实践的辩证发展过程。人类命运共同体理念开辟了马克思主义中国化时代化新境界,是马克思主义立场、观点和方法的当代运用,凸显了马克思主义“实践是理论的源泉”的理论特质,是马克思“人的自由全面发展”思想的逻辑延续。人类命运共同体理念具有世界性,在继承中国优秀传统文化基因的基础上,凝聚人类文明新共识、形塑人类文明新形态。

基于时间调制阵列的共孔径干扰辅助短包隐蔽通信

该文首次研究了基于时间调制阵列(TMA)的共孔径干扰辅助短包隐蔽通信。首先提出并设计了共口径干扰的TMA架构,提出一种优化方法,能够在最大化目标方向信号增益的同时对非目标方向形成干扰。基于上述模型,推导出隐蔽性约束和隐蔽吞吐量的闭合表达式。在此基础上,该文进一步对发送功率和数据包长进行联合优化,以最大化隐蔽吞吐量。仿真结果表明,存在一个使隐蔽吞吐量最大化的最优包长,所提方案相比基准方案实现了更好的隐蔽通信性能。

供需自我平衡的全网客户储能系统浅议

为促进供需平衡以及削峰填谷,保证电力系统稳定,文章提出回归供需平衡的全网客户储能系统。开发以用电客户为单元的储能系统,根据新能源与常规能源电力出力特征,削峰填谷,峰充谷发,藏电于民,维护电力协调持续稳定供应。这不仅可以从源头解决供需平衡问题,更重要的是可以发挥动力电池明显的储能技术优势。

基于动态视角下的生猪期货市场价格发现功能变动情况研究

生猪期货市场价格发现有效发挥对于产业链上信息传递以及风险规避具有重要作用。为探究生猪期货价格发现的动态变化情况,基于2021年1月—2023年5月我国生猪期现货价格数据,通过Granger因果检验、时变脉冲响应、信息份额模型等对不同阶段生猪期现货价格发现作用关系和冲击情况进行测算分析。结果表明:生猪期货单向价格发现作用显著,不同阶段下生猪期现货之间存在长期的均衡关系且具有差异性;生猪期现货之间动态冲击特征明显且作用方向相反;生猪期货在价格发现贡献度中占据主导地位。据此,建议疏通生猪期现货市场价格传导机制,充分发挥信息传递作用;关注价格变动对市场情绪的影响,注重政策对生猪市场的“逆周期”调控;进一步完善生猪期货市场规章制度,促进生猪产业规范化生产以及高质量发展。

基于长短期记忆网络的新能源电网电量分时计度方法

针对新能源接入电量不稳定,电量分时计度的负荷曲线优化效果较差的问题,设计一种基于长短期记忆网络的新能源电网电量分时计度方法。设计新能源电网的短期电力负荷预测模型,实施短期电力负荷预测。结合接入新能源的特征与用户需求,利用模糊隶属度函数计算新能源接入下负荷曲线上的谷时段隶属度、峰时段隶属度,通过聚类分析的方式归类峰谷时段。基于长短期记忆网络探索新能源电网电量分时计度中的目标函数、约束条件,构建新能源电网电量分时计度模型,实现新能源电网的电量分时计度。在某地区新能源电网测试设计方法的性能,测试结果表明,该方法在较大需求价格弹性、较小单时段响应系数下能够实现更好的负荷曲线优化效果。

市场环境下考虑全周期经济效益的工业园区共享储能优化配置

为提升用户侧储能运行效率、改善投资成效,提出一种在市场环境下考虑全周期经济效益的工业园区共享储能(SES)优化配置方法。一方面,通过协调不同用户间的差异化调节需求,减少储能容量要求;另一方面,通过整合用户与SES的灵活调节能力,参与需求响应市场拓宽盈利渠道,并且考虑了SES全运行周期经济效益测算以降低投资风险。首先,结合电力市场交易规则,提出了多工业用户组建合作联盟的园区SES运营模式。其次,以运营周期内联盟总成本最小为目标,建立SES双层优化配置模型,其中,上层模型旨在形成最大化投资成效的SES规划方案,而下层模型则综合考虑分时电价、需求响应违约风险等因素形成储能的最优投标调度方式,并结合市场时序演变规律精准量化SES在全运行周期内的运营收益,对上层结果进行修正。接着,利用近似KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将该模型转化为单层模型进行求解,结合雨流计数法与迭代法量化SES容量衰减对其配置方案的影响,并利用双边Shapley值法分摊各工业用户的投资成本。最后,算例仿真验证了所提方法的有效性,并且分析了储能盈利模式、SES容量衰减以及需求响应违约风险等因素对SES投资经济效益的影响。

基于时空多元共享的城市区域优化研究

在城市存量优化的时代背景下,提升区域空间的时空多元共享性成为城市发展的重要方向。本研究以北京市安贞地区为例,基于数位观察平台的长期居住人口数据与办公人口数据,结合安贞地区短期时空热力分布图,通过长期空间集聚分析法、短期时间集聚分析法、叠加分析法及综合分析法,探索并分析出安贞地区的可优化的城市空间范围,为后续缓解城市区域问题提供理论基础。

基于共享理念的大学体育场馆设计

大学体育场馆是校园公共空间的重要组成部分,首先应当满足师生教学训练、体育运动、交流休闲等各种需求,同时在保证校园教学要求和安全的前提下,也应尽可能向社会开放。因此,在共享理念的背景下,如何合理规划与设计大学体育场馆,积极推进大学体育场馆向师生和社会开放,使大学体育场馆空间与资源得到集约化利用,探索其在城市环境里的共享价值具有重要的研究意义。

基于EtherCAT和PLC的多功能开关寿命测试系统

标准技术的升级、产品类别的丰富、检测技术的发展,对器具开关安规认证检测设备带来了机遇和挑战。该系统介绍了一种基于EtherCAT和PLC的多功能开关寿命测试系统,具有气电混合简化设计、分时共享电源负载、柔性模拟负载特性、在线监测交直两用的特点,利用伺服电机、气动装置和辅助控制装置,灵活实现了对多种开关品类和多种标称温度的器具开关产品进行安规耐久寿命测试,并同时具备环保节能的效果。

基于人工智能的电子信息资源实时共享方法

实时共享可以提高电子信息资源的利用率,为此该文提出了一种基于人工智能的电子信息资源实时共享方法。通过计算电子信息资源采集的边缘频率,在人工智能的模拟下,调整电子信息资源的状态参数,将电子信息资源的采集问题转化为优化采集最短路径的问题,完成电子信息资源的采集。结合电子信息资源实时共享算法的设计,实现电子信息资源的共享。实验结果表明,该方法可以显著提高电子信息资源的利用率。

基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略

针对电动汽车的充电负荷优化问题,提出一种基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略。该策略在考虑电动汽车负荷因素的前提下,建立电动汽车充电负荷模型,并通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车无序充电的负荷变化。在峰、谷、平段电价弹性矩阵的基础上,细分不同的等分时间段建立阶段分时电价模型,构建以用户充电总费用和系统总负荷均方差最小为优化目标的电动汽车分时电价优化模型,采用改进的混沌多目标遗传算法对模型进行求解优化。实验对比结果验证了该策略的有效性和经济性,在给定数据条件下用户充电总费用和系统总负荷均方差较传统分时电价方案分别降低了0.4091万元和37.151 MW。

面向电力现货市场的缺失数据重建方法综述

在电力现货市场实际运行中,其数据采集过程可能会因设备故障、通信问题等因素导致数据缺失,影响市场结算的准确性。分析了电力现货市场的数据特征,讨论了数据缺失机制,介绍了多种缺失数据重建方法及各自的优越性和局限性,并对电力缺失数据重建方法进行了展望,强调在未来研究中需要关注方法的适用性、准确性、可解释性以及计算效率。

火力发电厂分时线性智能吹灰模型的应用

基于长短期记忆(LSTM)算法对结渣过程进行建模,开发炉膛水冷壁结渣监测模型,并且开发了基于分散控制系统(DCS)的锅炉智能吹灰系统。该系统实现了锅炉运行时的智能吹灰、自动疏水和自动投停过程,保证了锅炉受热面的安全,在某热电厂启用智能吹灰方法后,吹灰总频次显著降低,有效地降低了吹灰器投运频次和吹灰蒸汽消耗量,降低了排烟温度。

互联网销售背景下以会计处理优化促进业财融合发展——以互联网销售平台会计处理为例

互联网销售模式下,基于交易的连续性和便捷性,企业存在大量的跨期交易。规范处理跨期交易涉及在资产负债表日的会计和税法问题以及企业日常运营中经营决策和财务监督问题。文章通过对互联网销售背景下相关案例进行业务流程分解,通过全流程纳入会计处理,化解资产负债表日可能存在的会计和税法问题;通过合理设置会计科目,将授信纳入会计账务处理,一方面能够提高业务信息透明度,另一方面有利于业务决策和提升监管水平,进而更好地促进业财融合,助力企业实现高质量发展。