碳减排需求下面向多元交互策略设计的微电网分布式能源发展规划研究

碳减排将改变地区能源供应结构,影响其发展规划优化结果,制定合理的微电网分布式碳减排规划是实现全球碳目标的关键环节。微电网分布式能源是电力系统实现碳中和的重要组成部分,其发展规划直接影响电网的安全运行与系统的运行成本,因此有必要深入探讨在不同主-微网交互策略下风电、光伏、储能等分布式能源最优发展规划。该文首先制定微电网与主网交互策略和运行模式。其次,提出基于分段优化的微电网分布式能源发展规划分析方法,建立考虑交互策略的分布式电源双层规划模型,构建基于信度函数理论的分布式能源发展规划评估方法。然后利用国内某地典型海岛和内陆微电网为例,对2021—2060年分布式能源发展计划进行仿真分析。结果表明,海岛微电网风电和内陆微电网光伏最优发展规划为前加速发展模式。内陆光伏最优发展规划与微电网运营公司规划的比较验证了该文所提方法的可行性和有效性。

基于D-S证据理论的信息融合图像识别

针对图像识别的不确定问题,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的信息融合图像识别算法.用灰度-相位共生矩阵和灰度-梯度共生矩阵提取图像的纹理特征参数,对纹理特征参数进行转化得到待识别图像在其他类图像上的信度函数分配;利用D-S联合规则得到融合后的信度函数分配,从而准确识别图像;通过单一矩阵图像识别结果与融合识别结果比较,说明D-S数据融合在识别图像方面的优越性.