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1.
基于Copula理论的风电场间风速及输出功率相依结构建模   总被引:3,自引:2,他引:1  
在电力系统规划和运行中,对风能的随机相关性进行建模是获取准确结果中非常重要的环节。鉴于风速分布呈现非线性和尾部相关性模式,区别于应用较为广泛的线性相关分析,文中引入了Copula函数对风电场风速以及输出功率之间的相依结构进行系统建模,建立了多风电场风速及功率的联合分布函数。对甘肃酒泉地区4个风电场风速相依结构的研究表明,对于有一定相关性的2个风电场,其风速之间的相关性呈现非对称的尾部特性,单一Copula函数较难精准表述其相依结构,故构建混合Copula函数,即根据拟合优度检验选取合适的Copula函数的凸组合进行描述更为准确;对福建2个风电场输出功率相依结构的研究表明,Gumbel-Copula适合用于2个风电场输出功率的相依结构建模。最后给出了四维风速的相依结构模型。  相似文献   
2.
在新一轮电力体制改革背景下,增量配电成为社会关注热点。新型产业园区集中大量工业等优质电力用户,具备很大的市场发展空间,是增量配电业务重点发展区域,也是社会资本重点争取增量配电网建设的区域。如何经济可靠的建设增量配电网,从众多资本中脱颖而出,是电网企业目前面临的主要问题。针对这一问题,提出了增量配电区域市场竞争力的研究方法,以江西省FX工业园为案例,构建FX园区市场竞争力模型,通过计算FX园区各区域竞争力风险程度大小,划分园区重点建设区域范围,以达到合理安排投资重点及投资计划的目的。  相似文献   
3.
为促进软件用户界面的工程设计,该文提出了一种支持用户界面自动生成的交互模型。它对UML中交互模型的概念加以扩展,添加与界面生成直接相关的信息,表达了与界面相关的功能和数据对象信息以及这些信息间的控制关系。并详细描述了交互模型的符号体系和对它的形式化描述。  相似文献   
4.
蔡菲  万建成  吕娜 《计算机应用研究》2004,21(5):100-101,117
根据界面工程设计和自动化的需要,提出了基于FMP模型中的扩展对象模型的自动生成方法。这种方法是根据扩展对象模型的描述信息,在界面的特定区域中实现界面自动生成。实验结果表明,提出的方法具有相当的应用价值。  相似文献   
5.
6.
在对大型公共场所内人员进行疏散研究时,计算机仿真是其主要的研究手段。阐述了基于G IS的大型公共场所应急疏散模型,建立了模型的三层体系结构搭建和功能设计,探讨了模型的危险区域分析和疏散分析,并以某宾馆内部设计图和城市电子地图为基础数据,利用G IS空间分析等技术,建立了场内人员的紧急疏散的最佳预案。研究结果表明:该模型能够实现可视化模拟突发事件条件下最优疏散策略,可为大型公共场所应急疏散提供有效的服务。  相似文献   
7.
基于AHP的建筑工程结构设计风险评价   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
 为系统研究建筑工程结构设计风险,采用德而菲法和统计资料法,全面分析了建筑工程结构设计中因设计人员的疏忽或过失,以及因种种主、客观原因而出现的各种技术事故或问题.采用AHP法对建筑工程结构设计中会出现的各种技术事故或问题进行了综合评价,明确了结构设计中可能出现的各种技术事故或问题的重要性程度及其排序,对于有效地降低结构设计风险具有重要意义.  相似文献   
8.
基于扩展对象模型的界面自动生成   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据界面工程设计和自动化的需要,本文提出了基于FMP模型中的扩展对象模型的自动生成方法。界面自动生成是根据扩展对象模型中的对象描述信息,通过指定不同的布局策略在界面的特定区域中实现的不同界面布局。实验结果表明本文提出的方法具有相当的应用价值。  相似文献   
9.
通过对110 kV变电站主变容量与10 kV出线间隔匹配分析,得出每个出线间隔有功负荷合理值;然后根据用户重要等级和用户性质将其分为四类用户,针对不同类的用户特点制定相应的供电方案。  相似文献   
10.
链路预测是根据现有的网络结构信息预测潜在的边,其已成为复杂网络中的热点之一。在链路预测中,传统非负矩阵分解直接将原始网络映射到隐空间中,不能充分挖掘复杂网络的深层隐结构信息,导致在稀疏网络中预测能力有限。针对以上问题,提出一种基于深度非负矩阵分解的链路预测方法(Deep Non-negative Matrix Factorization,DNMF)。通过对系数矩阵多次分解,得到一组基矩阵和一个系数矩阵相乘,进而构建深度隐特征模型的目标函数。采用两阶段法去调整训练参数,即在预训练阶段通过逐层分解作为预分解结果,在微调阶段整体微调训练参数。根据微调训练后的基矩阵和系数矩阵,计算网络相似矩阵。该方法可以在保证真实网络的深层隐结构信息表达的同时使其可以获得更加全面的网络结构信息。通过对10个典型实际网络进行实验,表明该方法比现有经典链路预测方法具有更好的预测性能。  相似文献   
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