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1.
2.
旨在确定全钒液流电池(VRB)储能系统(ESS)的最佳配置,以应对主动配电网(ADN)中风力发电的集成。相应地,提出了一种考虑储能的动态效率和寿命的电池储能系统优化配置方法。与以前的研究不同,所提出的储能优化配置方法中考虑了VRB的动态效率和寿命。此外,该方法综合考虑了风电消纳、减少负荷中断、减少温室气体排放、网损、VRB ESS的投资成本等综合收益,以经济指标用于评估VRB ESS的渗透率,设计的VRB ESS可以使得ADN的经济性达到最佳。最后,通过改进的IEEE 33节点系统对提出的电池储能系统优化配置方法进行了验证。测试结果证明了所提方法的正确性并分析了主动配电网的潮流运行特性。 相似文献
3.
为抵御无线传感器网络中的虫洞攻击,提高网络性能。本文根据虫洞攻击下节点邻居数目出现的异常情况,对邻居数目超出阈值的可疑节点进行筛选,然后令其专有邻居集中的节点相互通信,记录路径跳数,将跳数超出虫洞阈值的路径标记为待测路径;借助贝叶斯信誉模型计算该待测路径上中间节点的直接信任值,并结合邻居数目、处理延时、节点能量、包转发率等信任因素对节点的间接信任值进行评判,进而获得该节点的综合信任值;通过将路径跳数与中间节点的综合信任相结合,计算待测路径的路径信任评价量,并依据受虫洞攻击节点的路径特性合理设定信任阈值,提出一种融合节点信誉度和路径跳数的虫洞攻击检测策略(wormhole attack detection strategy integrating node creditworthiness and path hops, WADS-NCPH),以检测无线传感器网络中的虫洞攻击。仿真结果表明,WADS-NCPH对虫洞攻击的检测具有显著效果,即使面对高攻击度的网络,该策略仍能有效检出虫洞攻击并移除虚假链路,提高无线传感器网络的安全性和可靠性。 相似文献
4.
5.
The effects of natural disasters, pandemic-induced lockdowns, and other disruptions often cascade across networks. In this work, we use minimum cost of resilience (MCOR) and operation-based resilience metrics to quantify network performance against single-connectivity failures and identify critical connections in interconnected networks. MCOR corresponds to the minimum additional infrastructure investment that is required to achieve a certain level of resilience. To guarantee MCOR, we incorporate the metrics in a multi-scenario mixed-integer linear program (MILP) that accounts for resilience in the design phase of interconnected networks. The goal is to obtain optimal generation and transportation capacities with flexible operation under all single-connectivity disruption scenarios. We demonstrate the applicability of our resilience-aware framework on a water-energy nexus (WEN) example focusing on grass-root design and retrofitting. We further apply the framework to analyze a regional WEN and observe that it is possible to achieve “full” resilience in the expense of additional regional investments. 相似文献
6.
命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别。在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本。本文通过实现有效的选择算法,从大量样本中选择适合模型更新的样本,减少对样本的标注工作。通过5组对比实验,验证使用有效的选择算法能够获得更好的样本集,实现具有针对性的标注样本。通过设计在微博网络数据集上的实验,验证本文提出的基于流的主动学习算法可以针对大量互联网文本数据选择出更合适的样本集,能够有效减少人工标注的成本。本文通过2个模型分别实现实体的边界提取和类别区分。序列标注模型提取出实体在序列中的位置,实体分类模型实现对标注结果的分类,并利用主动学习的方法实现在无标注数据集上的训练。使用本文的训练方法在2个数据集上进行实验。在Weibo数据集上的实验展示算法能从无标签数据集中学习到文本特征。在MSRA数据集上的实验结果显示,在预训练数据集的比例达到40%以上时,模型在测试数据集上的F1值稳定在90%左右,与使用全部数据集的结果接近,说明模型在无标签数据集上具有一定的特征提取能力。 相似文献
7.
糖尿病视网膜病变是世界上致盲率最高的眼科疾病,早期诊断可以显著降低患者失明的概率。深度学习方法可以提取医学图像的隐含特征,并完成图像的检测任务,因此应用深度学习实现糖尿病视网膜病灶检测成为研究热点。主要从数据集介绍、全监督检测方法、非完全监督检测方法、小样本问题的处理和模型可解释性五个方面进行详细总结,重点整理各类方法的基本思想、网络结构形式、改进方案及优缺点总结等内容,结合当前检测方法所面临的挑战,对其未来研究方向进行展望。 相似文献
8.
晶体结构研究是研究固体材料物理化学性质的基础,而筛选晶体结构通常基于能量最低原理,采用密度泛函理论计算结构能量需要大量计算资源及服务时间.为此本文提出了面向材料结构预测的深度学习方法,加快材料晶体结构的预测.本文从数据集优化、模型训练策略、算法优化等方面进行了深入研究,确定了应用于材料结构预测中深度学习的网络参数和优化算法.将确定的深度学习框架用于寻找Si单晶、TiO2和CaTiO3化合物的基态稳定结构,实验结果表明,利用本研究提出的深度学习方法预测的晶体结构与实验室制备材料结构相吻合. 相似文献
9.
图像去雨是图像低等级任务中的热点问题,去雨滴又是图像去雨中很重要的一种情况,附着在玻璃或相机镜头上的雨滴会显著降低场景的可见性.因此,去除雨滴将有助于许多计算机视觉应用,特别是户外监控系统和智能驾驶系统.本文提出了一种用于单张图像去雨滴的轻量级网络算法(PRSEDNet),该网络算法采用递归计算,运用卷积长短期记忆网络(Convolutional LSTM network)和特征提取模块来提取特征,通过与原图像结合来去除雨滴,最终获得高质量的无雨滴清晰图.实验结果表明,我们的PRSEDNet与现有的基于深度学习的去雨滴算法相比,在能达到高效的去雨滴性能的同时,有更少的参数量且计算效率高. 相似文献
10.
针对已有的航运监控图像识别模型C3D里中级表征学习能力有限,有效特征的提取容易受到噪声的干扰,且特征的提取忽视了整体特征与局部特征之间关系的问题,提出了一种新的基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型。该模型基于卷积神经网络(CNN)框架,首先,通过特征提取器提取图像的浅层次特征;然后,基于CNN对不同区域激活特征的不同响应强度,生成注意力信息并实现对局部判别性特征的提取;最后,使用多分支的CNN结构融合局部判别性特征和图像全局纹理特征,从而利用局部判别性特征和图像全局纹理特征的交互关系提升CNN学习中级表征的能力。实验结果表明,所提出的模型在航运图像数据集上的识别准确率达到91.8%,相较于目前的C3D模型提高了7.2个百分点,相较于判别滤波器组卷积神经网络(DFL-CNN)模型提高了0.6个百分点。可见所提模型能够准确判断船舶的状态,可以有效应用于航运监控项目。 相似文献