基于区块链的园区级多边用电权交易机制及实现方法

负荷密集的商业园区、工业产业园区通常以合同形式对入驻企业进行电力资源分配,但是该方法存在配置效率低、资源利用不充分等问题。为此,提出了一种基于区块链的园区级多边用电权交易机制。包含双向拍卖规则和端对端交易的用电权益交易模型充分调动了园区的闲置电力容量,通过市场化手段优化用电权配置,避免了园区外线扩容改造的同时解决了企业临时增容需求问题。在此基础上,基于以太坊私有链的用电权交易机制确保了多边交易过程的公开透明,采用智能合约函数自动执行交易,提高了撮合效率的同时减少了交易成本。通过仿真算例验证了所提交易机制及区块链交易平台的有效性。     

基于时域多周期同步和频域代数运算的谐波检测法

提出了一种电网谐波数字测量新方法,时域多周期同步采样的频域代数运算法,给出该方法实现的具体硬件配置。该方法主要包括时域多周期硬件同步采样和频域叠加运算2个关键环节。多周期同步采样用100 MHz高频脉冲对电网频率进行实时测量跟踪,保证10个周波采样同步偏差小于0.03%;进而对采样信号的矩形窗频谱进行简单的代数运算,可达到加Hanning窗的精度。仿真实验表明,新方法可在每10个周波实现电网谐波的高精度测量,精度满足国标A级标准。     

基于深度强化学习的综合能源充电桩储能优化方法

综合能源充电桩储能技术的快速发展,为电动汽车的普及提供能源基础。考虑到当前综合能源充电桩储能单元因动态控制能力较差,当供能环境发生变化时,电压输出波动较大的情况,设计基于深度强化学习的综合能源充电桩储能优化方法。根据充电桩基本结构,计算综合储能单元容量,确定储能单元蓄电池阵列个数及排布情况。将蓄电池内阻作为参考条件,控制储能单元效率。应用马尔科夫链动态调节技术,实现充电桩储能单元动态优化。至此,基于深度强化学习的综合能源充电桩储能优化方法设计完成。构建仿真实验环节,验证此方法使用效果。经多轮测试可知,此方法使用后降低了各项指标的波动情况,储能单元可在2秒内达到稳态运行。应用此方法能有效提升储能单元输出电压、电流以及功率的稳定性。     

动态三维场景重建研究综述

三维重建技术旨在通过传感器输入,恢复所观测场景的数字化三维表示,是计算机图形学与视觉领域的重要研究方向,在可视化、模拟、路线规划等各类任务上都有重要应用。相比于静态场景,动态场景额外引入了时间维度,对应的重建任务不仅需要重构每帧细节几何,还需刻画目标随着时间变化的趋势与关联关系用于下游分析任务,为重建算法设计带来了更大的挑战。然而,目前学界就动态场景重建的讨论依然仅处于起步阶段,且关于现有方法的系统性总结也较为欠缺。为了填补上述空缺、进一步启发算法设计,对学界当前最新的动态三维场景重建技术进行整理和归纳,对动态三维场景重建问题及其通用求解框架进行一般性的定义,从动态三维表示方式、优化框架方面对已有技术进行综述,并针对结构化的特殊场景讨论对应的重建方法与处理方式。最终,介绍相关数据集,并对动态三维场景重建现存的问题进行分析总结,对未来工作进行展望。