水资源红黄蓝分区管理研究

水资源分区管理研究对实施最严格的水资源管理制度,全面建设节水型社会具有重要意义.根据区域水资源利用状况及水环境效应的相似性、利用扩展最近邻算法将流域水资源划分为红黄蓝3个管理子区域,有针对性地采用不同的水资源管理措施.以泉州市为例,构建了该市水资源红黄蓝动态分区管理系统,并针对不同分区特点研究提出相应的管理模式与对策.结果表明:本文分区方法合理,减少了分区指标的差异性对分区结果的影响;水资源红黄蓝分区管理系统的构建有利于实现流域水资源动态化的严格管理.     

基于动态RBF神经网络的广义电力负荷建模EI北大核心CSCD

针对新形势下分布式电源对综合负荷特性的影响,提出一种基于动态径向基函数（radical basis function,RBF）神经网络的广义电力负荷建模新方法。利用动态RBF神经网络描述综合负荷功率的动态微分变化过程,可以深度揭示广义电力负荷的动态特性。利用状态估计误差对神经网络的权值进行动态更新,并对不满足持续性激励条件的神经元的权值进行限制,使所建立的动态RBF神经网络模型参数理论上可以收敛至最优值。分别应用仿真平台和实际系统数据进行测试,结果表明所提方法的有效性。     

基于计量自动化系统的配电网线损特征及影响因素分析

配电网的线损率是一项重要的综合性技术经济指标。为便于线损管理,基于计量自动化系统的数据,以东莞某实际10 kV配电网为例对线损的特征及其影响因素进行研究。首先对线损的月度变化特征及其构成情况展开分析,根据相关系数揭示供电量、平均负荷系数、最小负荷系数、形状系数和功率因数等因素对线损的影响情况;进一步对该月度的工作日和节假日的线损情况进行分析,揭示两者的特征差异及其原因。最终形成月-日-时三个时间维度的线损特征及其影响因素分析体系,可以较为全面地反映线损的变化特性,并实现各种影响因素的定量分析。     

利用社交网络的影响力骨架探索信息传播

理解社交网络上的信息传播机制,通常包括对拓扑结构的分析和对用户行为的分析。由于社交网络上连边的强度具有异质性,只有一部分连边对于信息传播有实质作用,构成隐藏在社交网络中的影响力骨架。对影响力骨架的拓扑研究可帮助我们获得比直接研究社交网络拓扑结构更深入的认识。我们从连边正负性和个体节点角色分化入手,探讨了微观层面连边和节点在信息传播中的作用,进而从宏观层面分析信息传播所依赖的影响力骨架的连通性和扩散效率,发现信息传播具有一定程度的脆弱性,且其传播效率低于对社交网络本身研究的预期。     

初始水权分配可视化系统研究与应用

采用MVC设计模式、AAF框架技术、知识图以及组件复用技术研究水权分配的可视化应用系统.以无定河流域的经济发展和水资源概况为研究对象,结合信息化技术,从初始水权分配需求出发,制订流域初始水权分配的可视化应用系统.结果表明该系统的建立能够快速地对初始水权进行分配和动态调整,可为管理部门提供一种方便、快捷的水权分配系统.     

基于动态RBF神经网络的广义电力负荷建模

针对新形势下分布式电源对综合负荷特性的影响,提出一种基于动态径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的广义电力负荷建模新方法。利用动态RBF神经网络描述综合负荷功率的动态微分变化过程,可以深度揭示广义电力负荷的动态特性。利用状态估计误差对神经网络的权值进行动态更新,并对不满足持续性激励条件的神经元的权值进行限制,使所建立的动态RBF神经网络模型参数理论上可以收敛至最优值。分别应用仿真平台和实际系统数据进行测试,结果表明所提方法的有效性。