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提出了一种基于两层遗传算法的多时段无功优化方法,将复杂的无功优化问题转化为多个时段静态无功优化的并行处理问题。第一层优化是针对调度周期内的每个时段,建立传统静态无功优化模型,对全调度周期内各个时段进行并行计算,并统计出多组较好的优化状态,构成全调度周期内控制设备动作次数的寻优状态空间;第二层优化是针对整个调度周期,建立以动作次数最少为目标的无功优化模型,从第一层形成的状态空间中寻出控制设备动作次数较少所对应的潮流分布,从而得到有功网损、电压质量及控制设备动作次数的综合优化效果。此外,该方法易于实现并行处理。算例表明,所提出的方法优化效果好,有在线应用的前景。 相似文献
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电力市场环境下,发电商要在多个市场中制定交易计划,既要衡量风险和收益以获得最大化利润与最小化风险的折中方案,又要兼顾发电机组自身发电成本、多时段机组加载爬坡速率限制等因素。因此,如何在多时段协调分配各市场的竞价电量———即机组多时段耦合投标组合策略是一个值得研究的问题。该文基于双边合同市场和日前市场(包括日前能量市场和旋转备用市场)的交易结构,引入经济学中的效用和风险管理的概念,建立了发电商多时段组合市场投标策略模型,同时详细列出了算例中用该模型计算出的投标组合及分析结果,说明本文的模型与方法能够为发电商进行日前市场多时段的投标组合提供参考方案。 相似文献
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电力市场环境下,发电商要在多个市场中制定交易计划,既要衡量风险和收益以获得最大化利润与最小化风险的折中方案,又要兼顾发电机组自身发电成本、多时段机组加载爬坡速率限制等因素.因此,如何在多时段协调分配各市场的竞价电量--即机组多时段耦合投标组合策略是一个值得研究的问题.该文基于双边合同市场和日前市场(包括目前能量市场和旋转备用市场)的交易结构,引入经济学中的效用和风险管理的概念,建立了发电商多时段组合市场投标策略模型,同时详细列出了算例中用该模型计算出的投标组合及分析结果,说明本文的模型与方法能够为发电商进行日前市场多时段的投标组合提供参考方案. 相似文献
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全场纳米谱学成像(TXM-XANES)是将透射X射线显微镜(Transmission X-ray Microscope,TXM)与X射线近边吸收结构(X-ray Absorption Near Edge Structural,XANES)有机结合的成像方法,通过测量感兴趣元素K边前后多个能量点的TXM图像,无损获得样品内部纳米尺度化学元素价态分布,已应用于能源材料、生物医学和地球科学等多个学科领域。常规TXM-XANES数据需要采集每个能量点下的图像和背景图像,数据量大,采集时间长,由于纳米尺度下机械结构的不稳定和样品的移动都会对TXM-XANES数据分析产生一定的影响。基于已知数据,利用机器学习的算法建立了多项式回归与线性插值运算模型,实现了仅通过两张谱学背景图像完成背景图像序列预测建模。利用该方法对标准样品及锂电池正极材料进行谱学成像分析,结果表明:相对于常规TXM-XANES方法,该方法具有数据量少、采集时间短等优势,可显著提升TXM-XANES的实验效率。 相似文献
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电力系统多时段无功电压控制的两阶段优化法 总被引:2,自引:0,他引:2
为减少无功电压控制设备的动作次数,提出了一种多时段无功电压控制的两阶段优化方法。第1阶段建立以有功损耗最小为目标的各时段静态无功优化模型,应用改进的遗传算法求解可以获得调度周期内每一时段的多组优化解,以此构成控制设备寻优的状态空间;第2阶段应用动态规划法寻求整个调度周期内控制设备状态转移的最短路径,从而可兼顾系统有功损耗、电压质量与设备动作次数的综合优化效果。此外,该方法易于实现并行处理。算例表明,该方法优化效果好,具有在线应用前景。 相似文献
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利用指纹图像纹理特性的指纹识别新算法 总被引:4,自引:0,他引:4
指纹的唯一性和不变性决定了它在身份认证中的重要地位,文章在指纹的身份验证中采用一种新的算法,分两步进行特征提取和特征匹配,先提取指纹奇异点,进行粗匹配;再利用指纹的统计信息提取特征,进行进一步的匹配。 相似文献
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