含源-荷-储的虚拟电厂经济性优化运行研究

虚拟电厂(VPP)作为一种新兴的能源聚合形式,可以降低风电、光伏等新能源入网时输出功率不确定性对电网安全的影响,提高供电可靠性,是未来新能源并网发展的方向。为提高VPP的调度灵活性,降低发电成本,使VPP获得更好的效益,在以往研究的基础上考虑负荷对VPP的影响,构建了考虑源-荷-储联合运行的VPP经济性优化调度模型,为减小预测误差并提高VPP收益,调度模型采用了多时段尺度优化和多市场盈利模式,最后采用粒子群算法对模型进行求解,优化VPP内各能源的出力。仿真算例分析了VPP内部各电源及VPP的出力优化情况,对比分析了可中断负荷参与VPP调度及其占比变化对VPP收益的影响以及4种不同运营模式下VPP的经济性差异。仿真结果表明,通过聚合适当比例的可中断负荷并采用合理的运营模式可以提高VPP的灵活性和经济性,算例验证了源-荷-储联合运行的VPP经济性优化调度模型的合理性。     

高血压形成与发展的血流动力学分析

根据作者提出的血流动力学参数计算公式,研究了不同年令和不同血压下血流动力学参数的变化从中得出外周阻力的增高是高血压最主要的危险因素。并经理论分析和临床实测证实了这个结论。     

手工技艺类非物质文化遗产参与乡村旅游品牌塑造的发展现状研究——以湘西土家族织锦技艺为例

土家织锦在土家语中称"西兰卡普",土家织锦技艺是一种极其古老的民间工艺,也是传统手工技艺类非物质文化遗产。而土家织锦堪称武陵山区土家族人少数民族织锦的典范,民间称做"打花",主要以湖北恩施土家族和湘西土家族织锦技艺为主。而近年来土家织锦参与乡村旅游品牌塑造发展日渐没落,从而产生了一系列的发展问题。归纳了土家织锦乡村旅游品牌的设计和销售方面的有效对策,并希望社会各界人士以此为鉴,对当前探索民族地区手工技艺类非物质文化遗产参与旅游品牌塑造的有效保护传承有所裨益。     

以杜桑·凯利为例探究超现实主义在插画中的应用

超现实主义诞生于第一次世界大战之后,涵盖了文学、绘画、音乐等领域。超现实主义的绘画创作主要来源于思想最深处的意念,作品通常表现为对梦境、虚幻、想象等状态的体现,代表画家有米罗·恩斯特、萨尔瓦多·达利等。本文主要是以现当代插画大师杜桑·凯利的作品为例,来探讨超现实主义元素在插画中的应用,也是对本人之前所写论文《论超现实主义绘画语言在叙事性插画中的表现——以杜桑·凯利插画为例》的再一次重新梳理。在杜桑·凯利的插画作品中运用了大量的超现实主义的绘画风格,这种绘画风格也不只出现在插画作品当中,他的很多美术作品都有所运用。而本文主旨在于研究杜桑·凯利插画作品,从他的作品中,来阐述超现实主义与插画创作中的联系。     

基于RTDS微网的混合储能优化配置研究

微网的混合储能容量配置问题直接关系其电能质量和经济性。基于独立光伏发电不确定的特点,针对基本粒子群算法的不足,文章提出了基于微网的混合储能改进粒子群优化算法。该方法以容量、功率为约束条件,系统全生命周期费用最小为目标,收敛速度更快、经济性更优。将改进后的粒子群算法与RTDS(实时数字仿真仪)平台相结合进行仿真,平抑了光伏发电系统直流侧输出电压,提高了电力系统的可靠性。     

低空目标的雷达/可见光协同监视跟踪方法研究

近年来,随着通用航空和旋翼无人机的飞速发展,对相关空域的安全性监视与管理提出了迫切要求。由于雷达在低空空域存在探测盲区,极易受到杂波干扰,无法准确获取目标信息,而ADS-B系统大规模布设存在局限性,低空空域的有效监视与管理成为研究的热点。研究了一种低空目标的雷达/可见光协同监视跟踪方法,该方法基于跟踪-学习-检测（TLD）架构,将雷达作为主跟踪器,可见光传感器作为检测器,通过交互多模型算法和学习器实现量测模型切换和数据在线更新,从而获取更准确的目标状态信息,实现低空空域更精确的监视和目标跟踪,数据仿真说明了该方法的有效性。     

浅析湘西少数民族图案在食品包装设计中的应用

湘西少数民族图案是湘西民间艺术展现形式之一,也是湘西地域的文化符号,更是一种湘西精神的体现,如何将传统图案和现代生活相融合,我们需要在食品包装产业领域寻求一种文化共鸣和经济发展。     

基于多尺度残差FCN的时间序列分类算法

时间序列数据广泛存在于我们的生活中,吸引了越来越多的学者对其进行深入的研究.时间序列分类是时间序列的一个重要研究领域,目前已有上百种分类算法被提出.这些方法大致分为基于距离的方法、基于特征的方法以及基于深度学习的方法.前两类方法需要手动处理特征和人为选择分类器,而大多数的深度学习方法属于端到端的方法,并且在时间序列分类问题中表现出不错的分类效果.但是,目前基于深度学习的方法很少能够针对时间序列数据中时间尺度选择的问题对网络进行改进,在网络结构方面,很少将网络进行融合,从而更好地发挥各自的优势.为了解决这两类问题,提出一种多尺度残差全卷积神经网络(MRes-FCN)结构,用来处理时间序列问题.该结构主要分为数据预处理阶段、全卷积网络与残差网络结合的阶段.为了评价该方法的性能,在UCR的85个公开数据集上进行了实验,与基于距离的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法分别进行了比较.实验结果表明:所提出的方法较其他方法而言具有很好的性能,在多个数据集上优于大多数方法.     

浅谈电力电缆故障种类及故障点检测与诊断

随着铁路供电系统的发展和扩大,电缆在供电中发挥着越来越大的作用,本文就铁路电力电缆故障诊断及监测为研究重点,分析电缆多发问题及原因,研究如何精确确定故障点,实现电缆故障监测系统智能化、远程化。对电缆进行在线故障诊断与监测具有重要的工程意义。     

浅析社会工程学中的信息泄漏

层出不穷的数据信息隐私泄密事件,一直是全球各国安全领域防范的重点,如今社会工程学的兴起,成了攻击手段的最重要的一种方式,这种方式击中了人性中最脆弱的一环,使得更轻松的窃取数据信息。文章对社会工程学的信息收集方式进行分析与日常预防方式提出自己的见解。