并网型风电场扩展光伏互补发电容量优化配置

风、光资源具有天然的互补性,在已建成的风电场中扩展光伏发电,组建互补发电系统,有利于平抑出力波动并提高运行经济性。提出一种并网型风电场扩展光伏容量优化配置方法。基于风速和太阳辐射在时间尺度上的互补性,建立修正的气象概率分布模型。以电气设备利用率最大,输出功率波动性和弃风、弃光电量最小为目标构建多目标优化模型,充分考虑3个目标之间的矛盾以及不同升压主变容量的影响。采用蒙特卡罗方法仿真生成风、光气象数据,基于多目标粒子群算法求取Pareto最优解集合,结合工程要求和经济性指标从集合中确定最终方案。结合算例,对本研究方法的有效性进行了验证。     

风光储发电系统容量配置优化算法综述

风光储发电系统是提高新能源利用率的有效形式,风光互补与储能相结合可以有效降低随机性和波动性对电网产生的影响。容量配置优化问题则是风光储发电系统能否最大程度地发挥作用的关键。分析了容量配置优化的重要性,阐述了目前使用较多的两种群智能算法在容量配置优化方面的应用,并对这些容量配置优化算法未来的发展方向进行了总结和展望。     

并网型风光储混合发电系统中储能系统容量优化研究

以并网型风光储混合发电系统中储能系统容量优化为目标,利用风电、光伏的发电数据和电网的调度数据,提出合理优化配置并网型风光储混合发电系统中由超级电容器和蓄电池组成的混合储能系统容量的方法。进行了优化计算程序的编制和算例分析,结果表明,同时考虑电网连续电能缺失总量和电网瞬时功率缺失两方面能提高储能系统容量优化的准确性,超级电容器和蓄电池组成的混合储能系统能提高电网整体安全性与经济性。     

利用云储能租赁服务的风电场储能容量优化配置

云储能聚合了大量分布式储能与集中式储能的控制信息,风电场通过租赁云储能和自建实体储能可实现出力功率可控。为延长自建储能设备使用寿命,设计了功率分配策略。以自建储能设备全寿命周期成本、云储能租赁费用、弃风惩罚成本、缺电惩罚成本最小为目标函数,建立风电场自建储能与租赁云储能容量最优配置模型。仿真分析表明,不同的云储能租赁单价,将影响云储能利用和充放电结果,从而影响自建储能的最优配置容量。云储能租赁和自建实体储能的合理配置,具有良好有效的经济性和实用性。     

考虑V2G影响的光伏电动汽车充电站多目标容量配置优化方法

大量电动汽车接入微电网将带来很多问题.本文在考虑V2G的情况下,提出了两种充放电模式,构建了基于出行习惯的无序充放电模式和考虑峰谷电价的有序充放电模式的电动汽车充放电负荷模型,运用蒙特卡罗法对实例进行仿真验证.在基于V2G的两种不同充放电模式下,建立以能源利用率最大化和系统投资、运行成本最小化为目标函数的数学模型,给出...     

风光互补发电系统协调控制策略与并网研究

光伏发电、风力发电具有间歇性和波动性的特点,将两者结合起来,可以有效缓解电能供应不平衡矛盾,提升发电系统的可靠性。本文中首先对风光互补发电系统中光伏发电子模块、风力发电子模块和蓄电池子模块进行了分析和建模,完成了光伏发电系统和风力发电系统的最大功率跟踪simulink仿真。在此基础上,提出一种风光互补协调控制与并网策略,仿真结果验证了控制策略的可行性。     

网络备用容量优化配置的数学模型

本文研究了SDH通信网的保护问题。当故障发生时,我们必须找到一些路由用于建立足够的恢复通道。同时,在建立一个通信网络时,又希望在满足一定保护要求的前提下,使用最少的备用资源。要合理地解决这个问题,首先要建立网络优化配置的数学模型,本文提出了一个简洁且计算方便的数学模型。     

风力与生物质气化互补发电容量配比研究

研究风力和生物质气化互补发电结构,并对此系统的容量配比进行了研究。以1．4MW的生物质气化发电机组对3MW的风电场进行补偿,以抑制风电输出功率的波动。首先对风电场的来流风速进行预测,然后得到基于风力预测的风电场的输出与分布。根据风电场输出功率,设计了互补中生物质气化发电机组的方案。根据互补系统运行规则,计算了互补系统的整体特性,并设计出了风力发电与生物质气化发电较合适的容量配比方案。     

绿色数据中心微源容量优化配置方法研究

加强绿色数据中心建设是引导数据中心低碳清洁发展的重要举措。针对绿色数据中心微源容量配置缺乏规范化方法的问题,利用HOMER平台的专业性和精确性特点,搭建了装置级和系统级仿真模型,提出了以净现总值最小为目标的微源容量优化配置方法。以某数据中心为实例,验证了所提方法的有效性。基于仿真数据,对比了绿色数据中心较市电独立供电模式的降费减排效果,剖析了绿色数据中心经济优势的形成原因,给出了数据中心超额配置UPS的使用建议,证实了引入可再生能源发电是在微源成本下降、用电价格上升的可预见趋势下,数据中心应对环境压力并提升经济效益的有效方式。     

基于时／空滤波噪声抑制算法和活动轮廓模型的血管内超声图像边缘提取

为解决血管内超声（IVUS）图像中严重的血液斑点噪声影响边缘提取方法的有效性问题，采用一种时／空滤波方法对IYUS图像进行降噪预处理，基于活动轮廓模型（Snake模型）和IVUS图像的边缘对比度特征量，利用Hopfield神经网络并结合模拟退火算法自动提取IVUS图像的冠脉血管壁内、外膜边缘．实验结果表明，该方法对序列IVUS图像处理有较好的可重复性和鲁棒性．     

一种IVUS序列图像内外膜边缘的自动提取方法

针对现有的血管内超声(intravascular ultrasound, IVUS)图像边缘提取存在的不足,提出一种改进的IVUS序列图像内外膜边缘自动提取的方法。该方法首先在Contourlet变换域对图像的斑点噪声进行有效去除;然后根据序列图像的物理特征和结构信息,自动确定图像内外膜边缘的初始轮廓;最后采用活动轮廓模型和去噪后图像灰阶梯度特征量,通过动态规划技术自动提取图像的内外膜边缘。实验结果表明,该方法算法简单,准确性较高,具有一定的临床应用价值。     

Extraction of coastline in high-resolution remote sensing images based on the active contour model

While executing tasks such as ocean pollution monitoring,maritime rescue,geographic mapping,and automatic navigation utilizing remote sensing images,the coastline feature should be determined.Traditional methods are not satisfactory to extract coastline in high-resolution panchromatic remote sensing image.Active contour model,also called snakes,have proven useful for interactive specification of image contours,so it is used as an effective coastlines extraction technique.Firstly,coastlines are detected by water segmentation and boundary tracking,which are considered initial contours to be optimized through active contour model.As better energy functions are developed,the power assist of snakes becomes effective.New internal energy has been done to reduce problems caused by convergence to local minima,and new external energy can greatly enlarge the capture region around features of interest.After normalization processing,energies are iterated using greedy algorithm to accelerate convergence rate.The experimental results encompassed examples in images and demonstrated the capabilities and efficiencies of the improvement.     

基于新型Canny算法雷达距离图像边缘检测算法

针对激光雷达距离像的噪声滤波和边缘检测问题,提出了一种结合改进环圈滤波算法和自适应Canny算法的距离像边缘检测算法.通过改进环圈滤波对距离像的噪声进行抑制,在滤除噪声的同时保留了图像的细节特征信息.从梯度幅值计算、非极大值抑制和阀值自动选择3个方面对传统Canny算法进行改进,克服了噪声影响和边缘检测模糊等缺点.实验结果表明,该算法能够可靠的对距离图像进行边缘检测,并且检测结果的信息熵和标准差指标数据优于传统的Sobel算法和Laplace算法,能够较好地满足激光雷达距离像边缘检测的实际需要.     

基于ROC融合准则的SAR边缘检测算法

根据ROC(receiver operating characteristics)技术能评估分类器在所有可能工作阈值下总体性能的特点,建立包含边缘像素点相关分析与ROC分类决策的ROC融合准则。依据该准则组合多种SAR边缘检测算子,并得到合成孔径雷达(SAR)影像的理想边缘检测结果。实验结果表明,本文方法能融合多种边缘检测算子的优点,有较强的开放性与目标适应性,并且不需要手工设置阈值,自动化程度高,有很强的工程实用性。     

基于数学形态学的弹丸边缘检测技术

从数学形态学的基本理论出发，针对实时采集的有噪声的弹丸图像，在运用数字图像处理技术的基础上，利用形态学在描述形态特征方面的优势，对图像进行了平滑滤波的处理。并探讨了一种新的形态学边缘检测的图像处理方法，经过实践性的尝试，取得了较好的处理效果，并给出了实验图像。     

检测红外弱小目标的对比滤波时域廓线算法简

The detection performance of the traditional temporal profile algorithm deteriolates when the dim small target has a velocity correspmding to equivalent that of cloud edge clutters. This paper proposes a temporal profile algorithm based on comparison filtering as a responding method to the fake-alarm occurrence existing in the traditional detection algorithm. Based on the analysis of the time domain characteristics of the dim small target, cloud edge clutters as well as the stationary background, the characteristic of the temporal profile is adopted to restrain the stationary background, and then the spatial domain comparison filter is structured based on the fact that the pixels of the cloud edge clutters are continuous in spatial domain while the pixels of the dim small target are discrete, and the images after removal of the static background are filtered by the comparison filter; lastly, the connecting line of the stagnation points (CLSP) based filtering is used to realize the detection of the dim small target. Simulation data show that this algorithm can significantly eliminate the fake-alarm caused by the cloud edge clutters with an equivalent velocity of the target, thus further improving the detection probability of the dim small target.     

基于分布匹配的主动轮廓模型及其图像分割算法

针对运动目标跟踪的快速性和鲁棒性要求,提出了基于分布匹配的主动轮廓模型,该模型将模板和候选区域的分布匹配标准——相对熵(即Kullback-Leibler距离)作为主动轮廓的外部能量,使用目标和背景全图像的匹配,克服了跟踪过程中噪声的影响。同时根据匹配力构建帧内和帧间的运动向量,加快了序列图像分割速度。相比于现有的基于边缘、块匹配、区域匹配的主动轮廓模型,该模型具有更好的噪声鲁棒性及在跟踪过程中容忍目标旋转和较大位移的能力。实验验证了该模型的有效性。     

结合全局和局部灰度拟合活动轮廓模型的图像分割算法

针对局部图像拟合(Local image fitting,LIF)模型对初始轮廓敏感和容易陷入局部极小的缺点,本文提出了一种基于图像区域信息的活动轮廓模型。本模型同时利用图像全局和局部信息来分割图像,其能量泛函由局部项、面积项、长度项和惩罚项4项组成。局部项将图像局部信息融入到模型中,使该模型能够有效分割灰度不均图像。面积项通过引入一个全局指示函数,加快了模型的收敛速度,且能避免陷入局部极小。惩罚项约束水平集函数逼近符号距离函数,使模型无需重新初始化,减少了分割时间。此外,为了实现对图像中感兴趣区域的分割,本文给出了模型的窄带实现方法。实验结果表明:本文模型对初始轮廓的敏感性低,收敛速度快,能准确分割灰度不均的图像,且其窄带实现方法能够实现对图像中感兴趣区域的分割。     

基于静音识别的改进型ADDPCM语音压缩算法的研究

针对语音信号振幅较大时传统压缩算法的跟踪性较差的情况，提出了一种新型的改进型自适应ADDPCM语音压缩算法．同时，根据语音信号不连续的特点，压缩算法具有静音识别功能，进一步提高了语音信号的压缩率．压缩算法在8kHz的A／D采样速率下，将实时传输和处理的语音数据减少到了3kb／s的数据流量，并且解码后的语音恢复信号具有良好的可懂度和较高的语音能量，取得了良好的语音压缩效果．在语音信号压缩算法研究的基础上，利用片上系统单片机C8051F005实现了语音信号的压缩编码和解码，并进行了效果的比较．实验表明，该语音压缩算法有效降低了编码率，提高了传输带宽的利用率，并且恢复的语音信号在振幅较大时取得较好的动态跟踪效果．