风电功率波动频率域分析及储能平滑功率算法优化

从风电机组的小信号分析模型出发,推导得出机组的滤波特性;再从国家风电并网标准角度出发,通过对比分析常用的低通滤波算法、滑动平均法和小波包分析法的特点,提出小波包低通滤波算法的平滑控制策略,在满足并网标准的同时减少电池荷电状态SOC的变化幅值和充放电次数,延长电池使用寿命。用实际风电场出力数据进行仿真,结果表明所提控制策略可以在满足风功率波动指标的基础上取得良好的SOC控制效果。     

基于深度神经网络的行人头部检测

行人检测已成为安防、智能视频监控、景区人流量统计所依赖的核心技术,最新目标检测方法包括快速的区域卷积神经网络Fast RCNN、单发多重检测器 SSD、部分形变模型DPM等,皆为对行人整体的检测。在大场景下,行人姿态各异,物体间遮挡频繁,只有通过对行人身体部分位置建模,抓住人的局部特征,才能实现准确的定位。利用Faster RCNN深度网络原型,针对行人头部建立检测模型,同时提取行人不同方向的头部特征,并加入空间金字塔池化层,保证检测速率,有效解决大场景下行人的部分遮挡问题,同时清晰地显示人群大致流动方向,相比普通的人头估计,更有利于人流量统计。     

基于线性权重最优支配的高维多目标优化算法

在高维多目标优化问题中,Pareto支配关系存在非支配解随优化目标数增加呈指数级增长和种群选择压力下降等问题。针对这些问题,基于线性权重聚合函数和支配关系两种比较多目标解方法的思想,提出一种线性权重最优支配关系（LWM-dominance）,并理论证明了LWM非支配解集是Pareto非支配解集的子集,同时保留了种群中重要的角解。进一步地,基于LWM支配关系,实现了一个高维多目标进化优化算法,基于该算法的实验验证了LWM支配关系的性质。在随机解空间中的实验结果表明LWM支配关系适用于5~15个目标的高维多目标优化问题,通过DTLZ1~DTLZ7高维多目标优化问题进化过程中LWM非支配解集与Pareto非支配解集规模的对比实验,结果表明优化目标数为10和15时非支配解的比例平均下降了约17%。     

基于RGPS服务本体交互建模分析与验证

在动态、异构和自治的互联网服务环境中,对WEB服务组合的形式化分析与验证是保证按需服务应用的有效途径,寻找有效的形式化分析方法和工具是热点领域.针对现有研究主要是集中于服务组合流程和静态结构方面,而在动态反映用户需求的服务组合及支持服务的动态耦合存在不足.本文从服务本体的语义层面,通过对OWL-S进行RGPS属性扩充,研究SOA架构模型映射到Pi演算的进程模型,对动态耦合的按需服务组合进行形式化分析并用Pi演算验证工具MWB进行验证.实验结果表明方法的可行性,为按需动态服务组合的有效性分析提供了一种验证方法.     

一种面向主题的领域服务聚类方法

随着互联网上服务资源规模的快速增长,如何高效、准确地发现服务成为一个亟待解决的关键问题.服务聚类是促进服务发现的一种重要技术.但是,现有服务聚类方法只对单一类型的服务文档进行聚类,并且没有考虑服务的领域特性.针对该问题,在对服务进行领域分类的基础上,提出了一种基于概率、融合领域特性的服务聚类模型——领域服务聚类模型(domain service clustering model, DSCM),然后基于该模型提出了一种面向主题的服务聚类方法.最后通过ProgrammableWeb网站提供的真实服务集对提出的方法进行了验证.实验结果表明,该方法可以准确地对不同类型的服务文档进行聚类.与经典的潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation, LDA),K-means等方法相比,该方法在聚类纯度和F-measure指标上均具有更好的效果,从而为按需服务发现与服务组合提供更好的支持.     

基于风电场动态时空关系的风速分布模型研究

通过测风塔风速和风向数据计算风电场各机组的动态空间位置,基于Matlab平台在综合风电机组尾流效应和时滞效应数学模型的基础上,建立了风速在各台风机上的分布模型。算例以实际风电场为研究对象,将测风塔的实测数据输入该模型计算场内各风机风速,分析了尾流和时滞因素对风速模型及风电场出力的影响,结果表明尾流降低出力、时滞平滑出力。最后将风速模型转换成全场输出功率模型,并与风电场实测出力数据进行比较,验证了所建风电场风速模型的有效性。     

分布式无线通信系统中负载均衡问题的研究

提出了负载均衡在分布式无线通信系统信号处理资源管理中的应用方法,给出了负载均衡域的划分依据,即域内处理节点呼损概率的方差大于某一定值。指出了负载的评价、均衡的粒度及策略的选择方法。通过分布式时间驱动算法的仿真验证了负载均衡的效果及均衡域的划分依据。     

用于风力发电仿真的多时间尺度风速建模方法

建立多时间尺度的风速模型,其目标是模拟风电机组的出力特性,建立有效的风电场稳态和暂态模型,利用仿真分析风电场接入后电力系统的运行状态,对研究含风电的电力系统动态过程和中长期经济调度问题具有非常重要的意义。采用分段线性化方法和基于夹角距离的相似度匹配进行风速的同类趋势聚合,利用聚合数据构建径向基函数神经网络拟合风速趋势,并在此基础上结合风速集合量化概率分布和趋势变化2个约束,对概率分布函数生成的随机风速序列按照趋势的最小偏度进行重构,建立符合真实变化规律的风速模型。算例基于一组实测数据建立了同趋势的随机风速模型,从变化曲线和功率谱密度曲线对真实风速序列和模拟的随机风速序列进行了分析对比。实验结果证明,与传统的建模方法相比,建立的模型既能够反映风速的长期趋势特征,又保留了风速变化的动态特性,显著提升了风速模型的多样性与真实性。     

高压大功率晶闸管阀关断的电应力分析

由高压大功率晶闸管关断引起的电压应力和电流应力是研究晶闸管电气特性的重要内容。在PSCAD/EMTDC,MATLAB-Simulink等仿真软件中,晶闸管模型是一个理想模型,然而实际上换相关断过程会影响晶闸管的暂态性能。基于常用的晶闸管关断电流指数模型,文中以晶闸管5STP34Q5200为例,介绍了基于MATLAB-Simulink的一个实用仿真模型。该晶闸管关断模型考虑了反向恢复电流和电荷的影响,且在直流测试电路中得以验证。此外,文中详尽讨论了正向电流幅值、电流变化率和缓冲回路参数对晶闸管关断电应力的影响,并最终验证了文中所介绍的仿真法对高压大功率晶闸管关断电应力的研究具有一定的有效性。