随着分布式能源和储能容量的增加以及电动汽车的普及,配电网的功率流动由单向转变为双向,且网络拓扑由径向转变为复杂的网状结构。为了高效应对网状配电网的潮流(power flow,PF)分析和最优潮流(optimal power flow,OPF)问题,以及进一步...随着分布式能源和储能容量的增加以及电动汽车的普及,配电网的功率流动由单向转变为双向,且网络拓扑由径向转变为复杂的网状结构。为了高效应对网状配电网的潮流(power flow,PF)分析和最优潮流(optimal power flow,OPF)问题,以及进一步提升现有线性化模型的近似精度、完善对网络损耗等元素的线性近似,该文构建迭代隐式线性化潮流(iterative implicit linearization power flow,IIL-PF)模型及其最优潮流模型(IIL-OPF)。该模型将非线性潮流流形M(Manifold)视为节点电压和节点注入功率之间的隐式代数关系,之后利用切平面对M进行局部近似,并迭代更新线性化点以提高线性模型的近似精度。此外,所提模型充分考虑了支路始/末端潮流、支路潮流平方、支路损耗等因素,并对其进行明确的线性化推导。最后,基于修改的IEEE 33系统,分别在径向和网状运行方式下,验证所提模型可快速收敛,并具有较高的近似精度。其中IIL-PF计算结果、IIL-OPF的目标函数和发电机出力等优化结果与MATPOWER的非线性模型相比,误差均在1%以内,因此所提模型可以满足工程规划或日前运行模拟等应用要求。展开更多
若在建模时存在目标,部分目标像素会进入背景模型,会在检测时产生“鬼影”。为了有效抑制“鬼影”,提出一种利用混合高斯和拓扑结构(Gaussian mixture model and topological structure,GMMT)的人体“鬼影”抑制算法。算法分为两个阶段...若在建模时存在目标,部分目标像素会进入背景模型,会在检测时产生“鬼影”。为了有效抑制“鬼影”,提出一种利用混合高斯和拓扑结构(Gaussian mixture model and topological structure,GMMT)的人体“鬼影”抑制算法。算法分为两个阶段,背景建模阶段采用双通道建模,通道一利用混合高斯模型进行预检测,接着利用拓扑结构将分散的人体目标连接获得完整的目标并取其外接矩形,然后将矩形外的像素加入背景模型,经过多帧的建模得到空背景;通道二使用多帧平均法计算背景模型。通过设置建模帧数的阈值T选择建模方式,若建模帧数小于T则使用通道一建模,否则使用双通道联合建模。目标检测阶段利用改进的背景差分法实现人体分割并进一步消除“鬼影”。经过测试,GMMT在建模阶段存在目标的情况下可有效地抑制“鬼影”。展开更多
当前控制方法大多通过抽样实现农产品质量控制,结果并不可靠,为此提出一种新的基于大数据分析的农产品质量控制方法。依据农业信息化基础设施,通过模块化开发平台为农产品质量控制体系提供开发环境,利用网络提供质量控制服务,建立大数...当前控制方法大多通过抽样实现农产品质量控制,结果并不可靠,为此提出一种新的基于大数据分析的农产品质量控制方法。依据农业信息化基础设施,通过模块化开发平台为农产品质量控制体系提供开发环境,利用网络提供质量控制服务,建立大数据分析背景下农产品质量控制体系框架。通过Zig Bee无线传感网络对数据进行采集,选用网状拓扑结构,利用中继方式把采集数据发送至远程数据中心。在农产品生产阶段、收购阶段、加工阶段和销售阶段,通过检测历史异常数据和数据分布异常对农产品数据进行分析,实现农产品质量监控。通过射频识别技术(radio frequency identification,简称RFID)对出现质量问题的农产品进行溯源和召回,给出射频识别硬件结构。设计软件时根据出现质量问题的成品批次,从下到上逐步找到出现问题的原料批次,在此基础上,由上到下逐步找出含有相应批次的成品,构建农产品召回优化模型,将其一并召回,从而实现农产品质量控制。结果表明,该方法能够有效地控制农产品质量,且控制精度和稳定性高。展开更多
文摘随着分布式能源和储能容量的增加以及电动汽车的普及,配电网的功率流动由单向转变为双向,且网络拓扑由径向转变为复杂的网状结构。为了高效应对网状配电网的潮流(power flow,PF)分析和最优潮流(optimal power flow,OPF)问题,以及进一步提升现有线性化模型的近似精度、完善对网络损耗等元素的线性近似,该文构建迭代隐式线性化潮流(iterative implicit linearization power flow,IIL-PF)模型及其最优潮流模型(IIL-OPF)。该模型将非线性潮流流形M(Manifold)视为节点电压和节点注入功率之间的隐式代数关系,之后利用切平面对M进行局部近似,并迭代更新线性化点以提高线性模型的近似精度。此外,所提模型充分考虑了支路始/末端潮流、支路潮流平方、支路损耗等因素,并对其进行明确的线性化推导。最后,基于修改的IEEE 33系统,分别在径向和网状运行方式下,验证所提模型可快速收敛,并具有较高的近似精度。其中IIL-PF计算结果、IIL-OPF的目标函数和发电机出力等优化结果与MATPOWER的非线性模型相比,误差均在1%以内,因此所提模型可以满足工程规划或日前运行模拟等应用要求。
文摘若在建模时存在目标,部分目标像素会进入背景模型,会在检测时产生“鬼影”。为了有效抑制“鬼影”,提出一种利用混合高斯和拓扑结构(Gaussian mixture model and topological structure,GMMT)的人体“鬼影”抑制算法。算法分为两个阶段,背景建模阶段采用双通道建模,通道一利用混合高斯模型进行预检测,接着利用拓扑结构将分散的人体目标连接获得完整的目标并取其外接矩形,然后将矩形外的像素加入背景模型,经过多帧的建模得到空背景;通道二使用多帧平均法计算背景模型。通过设置建模帧数的阈值T选择建模方式,若建模帧数小于T则使用通道一建模,否则使用双通道联合建模。目标检测阶段利用改进的背景差分法实现人体分割并进一步消除“鬼影”。经过测试,GMMT在建模阶段存在目标的情况下可有效地抑制“鬼影”。
文摘当前控制方法大多通过抽样实现农产品质量控制,结果并不可靠,为此提出一种新的基于大数据分析的农产品质量控制方法。依据农业信息化基础设施,通过模块化开发平台为农产品质量控制体系提供开发环境,利用网络提供质量控制服务,建立大数据分析背景下农产品质量控制体系框架。通过Zig Bee无线传感网络对数据进行采集,选用网状拓扑结构,利用中继方式把采集数据发送至远程数据中心。在农产品生产阶段、收购阶段、加工阶段和销售阶段,通过检测历史异常数据和数据分布异常对农产品数据进行分析,实现农产品质量监控。通过射频识别技术(radio frequency identification,简称RFID)对出现质量问题的农产品进行溯源和召回,给出射频识别硬件结构。设计软件时根据出现质量问题的成品批次,从下到上逐步找到出现问题的原料批次,在此基础上,由上到下逐步找出含有相应批次的成品,构建农产品召回优化模型,将其一并召回,从而实现农产品质量控制。结果表明,该方法能够有效地控制农产品质量,且控制精度和稳定性高。