一种计及交叉权重的有功校正控制算法

以往基于灵敏度类算法的有功安全校正计算过多地集中在如何计算灵敏度方面,且机组或负荷的调整顺序仅取决于灵敏度大小,对同一功率注入节点对不同支路潮流影响的差别考虑较少。目前求调整量的方法有了新的进展,可采用灵敏度绝对值大小和反向配对方法依次求得调整量。本文在此基础上,提出一种基于交叉权重和反向等量配对的有功校正控制决策分析方法。针对某一越限支路,该方法能在选择有效控制节点时,参考该节点对剩余过载支路的灵敏度大小,优化选取配对节点或节点组合,这样在有效调节指定过载支路越限的同时,兼顾了其他过载支路的调节策略,避免了单一调节引起其他正常支路潮流越限的反复调节,实现了有功校正控制计算。

基于交叉权重因子的高比例风电接入电网有功校正控制方法

在重载线路输送功率约束下,充分挖掘轻载线路的输送能力,成为在现有网架结构下提高风电外送的重要途径。文章引用交叉权重思想,从潮流基本方程出发,利用线路潮流与注入有功功率灵敏度的关系,提出基于交叉权重因子的有功校正控制方法,根据交叉权重确定风电场调节顺序,使潮流分布均匀合理。该方法可充分发挥轻载线路功率输送能力,缓解在风电大发时部分线路重负荷问题,进而在电网结构不变的条件下有效提高风电送出功率。

用于图像检索的多区域交叉加权聚合深度卷积特征

针对依赖图像特征和聚合编码的"以图搜图"方法检索准确率较低的问题,提出一种基于多区域的交叉加权聚合深度卷积特征描述算法——RCro W.首先利用目标区域具有较高激活响应的特性标记出目标轮廓位置,将卷积特征图和目标轮廓掩码图结合生成空间权重矩阵;然后引入多区域策略,将空间权重矩阵转变成多区域交叉权重矩阵;最后利用多区域交叉权重矩阵加权聚合深度卷积特征生成图像特征向量.在Oxford5k,Paris6k和Holidays这3个数据集上进行的实验的结果表明,RCroW算法的图像检索平均准确率优于CroW,R-MAC和SPoC等7种算法.

基于混合交叉赋权的多属性电商信用评价模型

针对电商平台交易信用评价不全面、线上交易质量不高等问题,本文提出涵盖商品信息、用户交易评价信息、服务质量、商户资质4个维度的电商信用评价体系,构建基于信息因子修正的多属性电商信用评价模型。模型引入改进CRITIC(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)法,实现指标的客观赋权,构建信息因子修正G1赋权,得到主客观混合交叉权重。采用VIKOR法,解决了最大群体效用和最小个体遗憾问题,有效提升交易成功率和平台用户粘性。案例分析表明,与其它评价模型相比,所提模型在综合性及决策灵活性方面表现更优。

电力市场环境下的新能源有功自动控制

针对当前电力资源紧缺、控制力度不佳的问题,提出新型的风/光发电系统有功自动控制方案,该方案通过时域分析和计及交叉权重校正算法等方法,大大减少了整个自动控制系统的无功损耗。利用西门子PLC对分站进行控制,能够实时掌握系统运行状态,通过时域分析解决系统稳定性问题,利用计及交叉权重校正算法完成风/光发电有功控制。最后根据得出的灵敏度数据,通过Matlab仿真对两种有功控制系统进行对比,发现所提方法比传统方法有功输出高20%以上,增加了风/光发电系统在电力市场上的竞争力,证实了本设计的可行性。