基于最大熵理论的多类型电动汽车充换电站规划

基于最大熵理论,提出一种多类型电动汽车充电站规划方法。本文在分析不同类型电动汽车充换电方式的特点后,定义电动汽车分布熵描述电动汽车充电站容量分布与充电负荷的重合程度,采用多目标方式建立多类型电动汽车充换电规划模型;定义不同目标的满意度函数,使用遗传算法对模型进行求解。最后,通过一个25节点的路网图,与仅考虑投资收益目标而不考虑均衡度的最小投资收益差法进行对比,说明了本文方法的有效性。

多模式交通网络下的城市交通出行链行为模型

针对已有城市交通出行链行为分析模型的不足,分析了城市交通出行链的基本概念与简单出行链的可能路径,并基于起讫点限制条件与多模式交通网络下的交通距离限制条件,推导构建了基于最大熵模型的多模式交通网络下城市交通出行链行为模型,给出了参数估计与先验概率选择方法;将模型应用到成都市中心城区居民出行样本数据中,通过出行链距离、出行链中交通小区间的出行量、出行链到达小区的数量、出行链小区的到达发生量、各类出行链的出行量等5个指标对模型进行了检验.结果表明:模型值与实际值拟合度较好,说明模型是有效的,可做为全面分析城市交通出行的一个有效模型工具.

基于变量相关注意力机制的短期风速预测

针对多因素风速预测问题,提出一种基于变量相关注意力机制的短期风速预测模型。该模型通过序列对齐与变量选择模块筛选出与风速相关性强的因素序列并生成其他因素矩阵,采用变分模态分解算法将历史风速序列分解并进一步生成模态分量矩阵。将其他因素矩阵与模态分量矩阵拼接,得到因素矩阵。利用变量相关注意力机制表达因素矩阵与风速序列的相关关系,在此基础上实现风速预测。采用中国南方某风电场一年的实测数据验证了序列对齐与变量选择模块的作用、变分模态分解算法的分解效果以及变量相关注意力机制的特征提取能力。该模型在4个季节的平均绝对误差分别为0.17、0.17、0.13和0.14 m/s,明显优于其他对比模型,充分说明该模型在短期风速预测方面的优越性能。

基于共模电流频谱能量的共模干扰抑制研究

在电力电子装置中不存在两个互补对称共模噪声源时,可以采用外加补偿电路的有源并联共模电磁干扰抑制技术。分析了补偿电路与被补偿桥臂的PWM信号传输时间差对共模电磁干扰抑制效果的影响。分析了共模电流频谱最大值、频谱平均值和频谱能量3种评估指标的特点与计算,并仿真研究了它们与传输时间差之间的关系。说明了共模电流频谱能量是一个理想的快速评估共模电流大小的指标。采用DSP建立了数字化并联有源共模EMI抑制的单相半桥逆变器物理实验模型,实验结果表明了共模电流频谱能量评估的有源并联共模电磁干扰抑制技术的正确性和有效性。

合作原则视域下英语外贸函电的语用分析

随着全球经济合作扩大,英语外贸函电作为交流的重要途径,在开展新贸易、推进国际交流方面起着举足轻重的作用。基于合作原则及其四大准则的理论框架下,结合英语外贸函电实例进行语用分析,将进一步完善我们对英语外贸函电的认识和理解,并对英语外贸函电写作产生非常重要的实践指导意义。

无速度传感器DFIG最大风能捕获Backstepping终端滑模控制

以双馈风力发电机(DFIG)为研究对象,将两相同步旋转坐标系下的转子磁链定向数学模型看作两个子系统,分别设计Backstepping终端滑模控制器,实现最大风能捕获。设计一种基于非奇异终端滑模的DFIG转速和磁链观测器,采用高阶终端滑模面有效抑制抖振。仿真结果表明所设计的观测器和控制器均具有强鲁棒性,能实现无静差跟踪,系统响应快,稳态精度高。

基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测方法

提出了一种基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测新方法。该方法从分解负荷序列入手,采用经验模态分解将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模函数(IMF)分量和残差分量,以弱化复杂影响因素环境下原始序列的波动性,获取更具规律性的分量。然后运用最小冗余度最大相关性标准(mRMR)技术分析各IMF分量和日类型、天气、电价等特征信息之间的相关性,获得最佳特征集。最后采用基于智能算法的最小二乘支持向量机(LSSVM)负荷预测模型对各经验模态分量进行预测,并将各分量预测结果叠加得到最终负荷预测值。以某电网实际数据进行算例分析,结果表明所提出的组合模型能够更准确地对外部因素敏感的短期负荷进行预测。

“心灵的鸡汤”——刘墉散文小品文本意义探析

刘墉是台湾当代著名的作家兼画家,其潜心创作的励志、处世系列散文小品在大陆创造了发行销售量的奇迹,对读者心灵产生了积极影响。特殊的人生历练、文化背景和艺术追求赋予了其散文小品文本特殊的意义。作为生活的思想者,其散文小品的价值不仅体现在大俗世界里的智慧,更重要的是体现在对传统教育观念的颠覆和对人类"爱"的家园的守望。

基于经验模式分解的时间序列数据流在线预测

提出一种通用的时间序列数据流预测方法,算法首先通过经验模式分解方法将从链式重写窗口取得的数据集分解有限具有特征振荡周期的固有模态函数分量和一个代表原始序列平均趋势的余量;然后对于各个分量分别建立最大Lyapunov指数预测模型进行预测;最后将各分量的预测值组合获得最终预测值。通过电力负荷的预测实验表明,与单一的时间序列数据流预测模型相比,该模型具有较高的预测精度和很好的模型适应性。

瀑布沟水电站及下游梯级经济运行方式研究

随着大渡河流域梯级水电站快速滚动开发,以瀑布沟为龙头水库的中下游梯级水库已经形成,其运行方式研究对提高梯级发电效益具有重要意义。以梯级水电站发电收入最大化为目标,建立了梯级联合优化调度模型,并以32年来水文资料和不同电力市场环境组合形成边界条件,模拟计算获得不同来水和市场环境下的一系列梯级水库优化调度方案。最后,总结出一般情况下,瀑布沟水库最佳运行方式的一般规律,指导瀑布沟水电站及下游梯级水库联合优化调度。

供应链管理模式下饲料企业物流管理现状及应对措施

经济制度的快速发展带动市场竞争的日渐激烈,越来越多的饲料企业为了能够紧跟时代的步伐,采取供应链管理模式对物流领域的发展进行监管与维护。本文通过对国内外发展形式进行对比,研究饲料企业物流管理的相关理论知识,再分别从管理观念、法律法规、人才缺口、信息化程度、部门协调性五个角度,分析供应链模式下饲料企业物流管理的突出性问题。联合现有企业物流管理的发展现状可知,创新物流管理理念,培养专业型管理人才,注重物流信息化管理,实现企业经营目标价值最大化,降低企业物流成本都能有效解决物流管理所面临的问题,是未来各大饲料企业的主要发展方向。

产权、效率、运动员培养模式探讨

产权明晰并不是解决我国当前运动员培养过程中所遇"产权困境"的必要条件;效率优先原则在培养运动员模式上缺乏市场基础;我国运动员培养全面走向市场模式的时机还不够成熟。政府从社会收益最大化角度进行投资与企业从其利润最大化角度进行投资相结合是我国当前运动员培养可行模式。

后悔视角下的应急疏散出行方式决策行为分析

鉴于应急疏散者出行决策的后悔规避心理,以政府公交车、自有私家车和借用私家车三类疏散交通方式选择问题为例,选取平均运行时间、运行时间不确定性、平均等待时间和预期感知服务水平等属性变量,分别构建了基于随机后悔最小化和效用最大化的多项Logit模型.以应急疏散意向行为调查数据为基础,表明后悔模型的模型拟合度优于效用模型,对属性变量间关系的刻画更符合实际.进一步通过弹性计算和敏感性分析,揭示出平均运行时间这一属性最为敏感.研究表明,应急疏散者是后悔规避的,其决策行为试图将后悔感知最小化,而非预期效用最大化,从随机后悔视角描述疏散决策行为更为准确.

用CCⅡ实现电流模三阶低通巴特沃思特性分析

利用第二代电流传输器。

基于MRMR的集合经验模态分解和支持向量机的风电功率实时预测

风电场的输出功率对风能的利用有很大意义,准确地对风电功率进行预测可以使系统安全稳定的运行。先分析得出与功率有关的变量,根据最大相关最小冗余(MRMR)原则筛选得出特征,使该特征能够代替整个风场。由于风电功率时间序列的非平稳性等特征,对风电功率时间序列采用集合经验模态分解,然后建立支持向量机预测模型。通过算例验证分析说明该方法的有效性,可以提高预测精度,减小误差。

包体泊松比对含包体试样破裂模式的影响的数值试验

运用自行开发的岩石破裂过程分析系统RFPA2D,在考虑岩石材料非均匀性的基础上 ,对含不同泊松比的包体试样的破裂模式进行了数值试验。研究认为 :包体泊松比对含包体试样的破裂模式有重要影响。随着包体泊松比的增大 ,包体试样的最大承载力、主声发射能量及总声发射能量都呈上升趋势 。

基于高斯过程隐变量模型的图像数据降维算法

针对传统谱算法在数据降维计算复杂度高的缺点,提出一种基于高斯过程隐变量模型的图像数据降维算法。首先,通过高斯过程(Gaussian Process,GP)建立图像数据的概率模型,得到图像数据的隐变量模型;其次,利用概率最大化原则得到最优超参数,通过最优超参数求取最优数据降维结果;最后,实现图像数据降维。选取Yale,ORL两类数据集与传统算法进行人脸识别对比实验,实验结果表明:所提出的算法针对图像数据降维问题有较好的效果,结合支持向量机算法,可有效地对人脸图像进行识别,且有较高的识别率,从而体现出算法对高维数据降维的准确性。

基于变分模态分解和最大重叠离散小波包变换的齿轮信号去噪方法

针对齿轮故障信号易受噪声干扰导致故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和最大重叠离散小波包变换(maximal overlap discrete wavelet packet transform,MODWPT)相结合的信号去噪方法。采用VMD方法将齿轮振动信号分解成一系列不同中心频率的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),对VMD分解过程中影响其精度的主要参数选择方法进行了探究,提出相关参数的选取依据。结合能量熵增量-频域互相关系数准则以剔除分解出的高频噪声和虚假干扰成分;采用MODWPT方法对包含高频噪声的IMF分量进行去噪,以进一步提升信号的去噪效果和性能指标;最后将去噪后高频IMF分量同表征信号自身特征的敏感模态分量重构为去噪信号。通过仿真信号和齿轮断齿故障信号的分析,证明了所提方法的有效性和实用性。

一种综合赋权的改进FMEA风险评估方法

针对传统故障模式和影响分析(failure mode and effects analysis,FMEA)方法中的未考虑风险因子权重以及风险因子权重难确定这一问题,提出一种综合赋权的改进FMEA风险评估方法。该方法首先通过FMEA团队明确评估对象和FMEA范围,然后列出所有潜在故障模式,对故障模式进行打分,得到所有的专家打分评估表,再通过语言变量转化为直觉模糊数。由层次分析法确定主观权重,由数据本身确定客观权重,使用直觉模糊混合加权算子(intuitionistic fuzzy hybrid weighted,IFHW)算子集结评价信息,得到所有的故障模式的得分函数,最后基于风险最大化选取每个故障模式的最大分数,进行排名,得到最终的故障模式风险顺序。通过对静电纺丝设备进行FMEA分析,并与其他方法进行比较,验证了所提方法的可行性。

共模电磁干扰抑制中的快速噪声评估方法研究

分析了双极性SPWM调制下单相全桥逆变器产生共模噪声的机理,提出一种数字化闭环控制的共模电磁干扰抑制技术,指出控制系统的反馈量是一个既能快速反映共模噪声大小又方便计算的单值指标。研究了三种不同工作状态下共模电流频谱最大值、频谱平均值和共模电流能量三种评估指标与逆变器对管驱动脉冲延时之间的关系,并比较了三种评估指标的计算量。研究结果表明,共模电流能量的获得不需进行快速傅里叶变换,同时共模电流能量与对管驱动脉冲延时之间的关系在不同的工作状态下基本相同。说明了共模电流能量是一个理想的快速评估共模噪声干扰的指标。