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1.
文章提出了一种自底向上的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)自组织聚合运行调度方法,旨在通过分布式能源(distributed energy resources,DER)间的动态自组织聚合,降低调度过程中的调控量。首先,针对分布式能源的出力特性,以跟踪系数量化评估其与负荷的一致性水平,并给出相关优化调控模型,同时考虑DER具备的基础智能,作为自组织聚合的基础。其次,引入联盟博弈的框架,给出了聚合效用函数及其对应的利益分配机制,并以其作为依据确立了DER的自组织聚合条件。最后,基于Pareto规则提出“聚合-分裂”机制,促进虚拟电厂的有序进化,形成虚拟电厂自组织聚合运行策略。算例表明,所提方法可根据DER出力特性动态组合,其总体调控量与集中优化时相当,相比各DER独立优化则显著下降;其计算量和计算时间,与各DER独立优化时相当,较集中优化显著下降。  相似文献   
2.
为了解决无人机巡线、无人值守变电站机器人巡检中,由于距离过远或机器抖动造成的采集图像待检目标分辨率低、图像模糊等问题,提出一种边缘感知反馈卷积神经网络E-FCNN。该网络在传统超分辨率网络基础上增加了残差模块和反馈机制,实现细节特征的提取和强化,并通过边缘感知分支补充纹理信息,提升了图像的细节描述。通过测试集实验结果表明:提出的边缘感知反馈卷积神经网络无论在主观视觉质量,或是峰值信噪比等客观评价指标上,都明显优于其他相关算法。且在基于无人机巡检的绝缘子检测应用中能够有效提高绝缘子检测率。  相似文献   
3.
功耗问题在SAR实时成像系统中是不容忽视的。该文以实时成像系统中的输入分机为研究平台,测试了信号处理中常用芯片DSP,SBSRM,FPGA在采用Clock-gating技术前后,功耗的变化。通过大量的实验结果,验证了Clock-gating技术在SAR实时信号处理中的可行性,对降低SAR实时成像系统,尤其是星载实时成像系统的功耗有一定的指导意义。  相似文献   
4.
设计了一种具有方形光斑的新型激光直写系统,用双远心投影透镜组获得方形光斑并以逐点光刻模式运行,改善了衍射图形光刻质量,提高了系统运行效率。该系统具有双、单光束互换功能,双光束干涉用于衍射光变图像的直写,单光束进行二元衍射元件的光刻,实现了不同特性的衍射器件输出,从而解决了在同一幅光刻胶干板上同时进行具有微米量级干涉条纹的衍射光变图像和二元相位图形的直写问题。双光束干涉调制的衍射图像分辨率达到2540dpi,方光束点尺寸为5~20μm。给出了光变衍射图像和两台阶二元相位编码图形的制作结果。  相似文献   
5.
邵洁  成瑜 《微机发展》2006,16(6):184-186
汉字切分是汉字识别系统中必不可少的组成部分,但由于手写体汉字的书写多变而随意,极大地增加了汉字分割的难度。文中回顾了近十年来脱机手写体汉字分割的发展历程及在发展中涌现的一些主要类型的切分方法,分析了每一类方法的优缺点及其包含的各个分支。最后,参考各种方法的优缺点,对今后的手写体汉字分割发展方向进行了展望。  相似文献   
6.
一种实时自适应滤波的方法和在SAR方位向预处理中的应用   总被引:12,自引:0,他引:12  
传统的SAR方位预滤波器采用的是固定系数的FIR低通滤波,在实际的飞行成像中,这类固定系数的滤波器会在方位向产生比较严重的幅度调制,进而严重影响实时成像质量,提出的SAR方位向自适应预滤波器克服了固定系数滤波器造成的图像方位调制干扰,同时极大改善了自动聚焦效果和成像质量。  相似文献   
7.
文章从软件低功耗优化角度,结合IXP2400网络处理器中XScalecore处理器体系结构的低功耗技术特点,在SimWattch模拟平台上,就频率动态调整和程序设计语言不同结构成分对应用程序运行功耗的影响进行了模拟和分析,通过对一组Banchmark程序的模拟,结果表明在编译系统、操作系统或应用程序设计中采用这些低功耗优化技术设计可降低至少23%以上的运行功耗。  相似文献   
8.
本文对互惠共存种群具有常数收获率的二维volterra模型进行了深入的探讨,所得出的结论对科研和教学有一定的指导意义。  相似文献   
9.
情绪识别在人工智能领域具有广阔的应用前景,目前基于人脸表情的情绪识别已经相对成熟,而根据人类肢体动作进行情绪识别的研究却不多。通过VLBP和LBP-TOP算子从三维空间中提取图像序列的肢体动作特征,分析愤怒、无聊、厌恶、恐惧、高兴、疑惑和悲伤7种自然情绪的特点,并用参数优化的支持向量机对情绪分类识别,识别率最高能够达到77.0%。实验结果表明,VLBP和LBP-TOP算子具有较强的鲁棒性,能有效的从肢体动作中识别人的情绪。  相似文献   
10.
人脸表情识别是计算机视觉领域的研究热点之一。针对自然状态下的人脸存在多视角变化、脸部信息缺失等问题,提出了一种基于MVFE-LightNet(Multi-View Facial Expression Lightweight Network)的多视角人脸表情识别方法。首先,在残差网络的基础上设计卷积网络提取不同视角下的表情特征,引入深度可分离卷积来减少网络参数。其次,嵌入压缩和奖惩网络模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力,并通过加入空间金字塔池化增强网络的鲁棒性。最后,为了进一步优化识别结果,采用AdamW(Adam with Weight decay)优化方法使网络模型加速收敛。在RaFD、BU-3DFE和Fer2013表情库上的实验表明,该方法具有较高的识别率,且减少网络计算时间。  相似文献   
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