区域气电综合能源系统同质化网络流优化方法

现有综合能源系统(integrated energy systems,IES)优化研究缺乏统一同质化工作,且主要集中于输电网,不适用于电阻电抗比值较高的配电网。网络流模型具有统一表示输配电网、天然气网能量流动和分配情况的能力,并能以可视化的形式将能量流清晰展现。文章基于IES能量传递的内部本质相同和外部特征相似等特性,构建了以系统总经济成本最小化为目标和系统安全为约束的气电综合能源系统(gas-electricity integrated energy system,GEIES)统一同质化网络流模型,将异质能源同质化到统一网络流平台进行计算。算例分析表明,该模型不受网架结构限制且形式清晰直观,对应算法求解速度快且能保证线性收敛。所提模型能够合理反映涵盖配电网IES的稳态特性,为多能流同质化统一优化调度提供参考。     

基于共空间模式和均匀流形投影的运动想象脑电信号识别方法

运动想象脑电信号的识别与分类问题一直是脑机领域研究的热点问题。针对此问题,使用区别传统线性降维方法的流形学习方法,将共空间模式算法与均匀流形投影算法相结合,充分利用了脑电信号中的非线性特征,对运动想象脑电信号进行了特征提取和数据降维,并使用KNN分类器进行了分类,对分类效果做出了评价;将降维前后的数据分类结果进行对比,说明了数据降维的优点和必要性;进一步讨论了降维结果在数据可视化方面的表现。发现经过数据降维的特征数据的可视化效果明显优于未经过降维的数据,进一步提出了一种基于共空间模式和均匀流形投影的新型脑电信号识别方法,对进行脑电信号深度剖析。挖掘脑电信号非线性特征提供了参考价值,同时也在数据流形分布以及数据可视化的角度为运动想象脑电信号识别提供了新思路。