新能源渗透率的提高增加了电网频率控制的复杂度,储能辅助电网调频能在一定程度上缓解该问题,但受储能运行的安全性与经济性约束,要求调频措施更具针对性。文中对此展开研究,提出一种基于频率响应特性的储能辅助电网一次调频方法。首先...新能源渗透率的提高增加了电网频率控制的复杂度,储能辅助电网调频能在一定程度上缓解该问题,但受储能运行的安全性与经济性约束,要求调频措施更具针对性。文中对此展开研究,提出一种基于频率响应特性的储能辅助电网一次调频方法。首先,在储能辅助电网调频模型基础上,选择惯性加下垂的储能辅助电网调频综合控制方法,通过电网频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)、频率偏差与调频需求的关联性分析,设计基于频率响应特性的调频需求分区规则;然后,根据不同调频需求对应的分区判断,对储能有功输出方式进行动态调整,以响应调频需求的不确定性,并在此基础上,针对调频需求与储能出力需求、储能出力强弱与其循环使用寿命间的矛盾关系,通过多目标优化问题的设计与求解来予以平衡;最后,仿真结果验证了所提方法能够在保证电网调频效果的基础上,有效降低储能充放电深度。展开更多
针对传统医疗图像误差预测算法无法很好的选择图像特征,存在图像误差预测值与实际值拟合度低、预测耗时长等问题,提出基于卷积神经网络与特征选择的医疗图像误差预测算法.首先,选取5种集成规则构建自适应多分类器,对医疗图像区域进行分...针对传统医疗图像误差预测算法无法很好的选择图像特征,存在图像误差预测值与实际值拟合度低、预测耗时长等问题,提出基于卷积神经网络与特征选择的医疗图像误差预测算法.首先,选取5种集成规则构建自适应多分类器,对医疗图像区域进行分类;其次,训练卷积神经网络,利用训练完成的神经网络提取不同类别医疗图像区域特征,以此为基础计算区域距离,寻找出相似度最小的区域,完成图像可疑区域定位;再次,融合多评价标准生成特征子集,从中搜索得到最优特征子集,完成可疑区域图像特征选择;最后,以选择得到的特征区域像素点作为训练样本,建立预测样本与训练样本之间的多元线性回归矩阵,实现误差预测.实验结果表明,所提算法的集成规则适应度较高,分类性能好,区域距离计算准确率高达95%左右,特征选择的AUC值(Area Under Curve)高,且预测结果拟合度和预测耗时均优于传统算法.展开更多
文摘新能源渗透率的提高增加了电网频率控制的复杂度,储能辅助电网调频能在一定程度上缓解该问题,但受储能运行的安全性与经济性约束,要求调频措施更具针对性。文中对此展开研究,提出一种基于频率响应特性的储能辅助电网一次调频方法。首先,在储能辅助电网调频模型基础上,选择惯性加下垂的储能辅助电网调频综合控制方法,通过电网频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)、频率偏差与调频需求的关联性分析,设计基于频率响应特性的调频需求分区规则;然后,根据不同调频需求对应的分区判断,对储能有功输出方式进行动态调整,以响应调频需求的不确定性,并在此基础上,针对调频需求与储能出力需求、储能出力强弱与其循环使用寿命间的矛盾关系,通过多目标优化问题的设计与求解来予以平衡;最后,仿真结果验证了所提方法能够在保证电网调频效果的基础上,有效降低储能充放电深度。
文摘针对传统医疗图像误差预测算法无法很好的选择图像特征,存在图像误差预测值与实际值拟合度低、预测耗时长等问题,提出基于卷积神经网络与特征选择的医疗图像误差预测算法.首先,选取5种集成规则构建自适应多分类器,对医疗图像区域进行分类;其次,训练卷积神经网络,利用训练完成的神经网络提取不同类别医疗图像区域特征,以此为基础计算区域距离,寻找出相似度最小的区域,完成图像可疑区域定位;再次,融合多评价标准生成特征子集,从中搜索得到最优特征子集,完成可疑区域图像特征选择;最后,以选择得到的特征区域像素点作为训练样本,建立预测样本与训练样本之间的多元线性回归矩阵,实现误差预测.实验结果表明,所提算法的集成规则适应度较高,分类性能好,区域距离计算准确率高达95%左右,特征选择的AUC值(Area Under Curve)高,且预测结果拟合度和预测耗时均优于传统算法.