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1.
2.
本文研究了以莰烯和乙醇为原料,在质子酸催化下,一步合成香料异菠基乙基醚的反应条件.结果表明,最佳反应条件是:莰烯与乙醇的配比为1:250(mol:mL).催化剂浓硫酸与乙醇的体积比为15:1000.反应22小时,异菠基乙基醚的产率可达70%。 相似文献
3.
提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的快速鲁棒特征(Speed-up Robust Feature,SURF)图像匹配算法。分析了SURF算法的并行性,在图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的线程映射和内存模型方面对算法的构建尺度空间、特征点提取、特征点主方向的确定、特征描述子的生成及特征匹配5个步骤进行CUDA加速优化。实验表明,相比适用于CPU的SURF算法,文中提出的适用于GPU的SURF算法在处理30MB的图片时性能提高了33倍。适用于GPU的SURF算法拓展了SURF算法在遥感等领域的快速应用,尤其是大影像的快速配准。 相似文献
4.
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6.
能量市场和运行备用市场定价方法的解耦条件 总被引:1,自引:4,他引:1
该文利用随机生产模拟得到了在能量市场和备用市场中机组的收益估计。按优良加载序加载机组,在目前的市场规则下可能出现备用市场的收益大于能量市场的收益,从而引起系统运行经济性的破坏。该文给出了产生这种情况的临界条件,即所谓解耦条件。而且由于在目前的定价机制中这个关系容易被破坏,所以这个条件应该引起足够的重视。 相似文献
7.
在高比例可再生能源参与市场竞争的背景下,电价波动更为剧烈。为了对电价区间进行预测,提出了动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的电价区间预测方法。该方法以风电发电量、总发电量和总用电量的预测值以及历史电价真实值为输入数据,以贪婪搜索算法确定DBN的网络结构,以最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimate, MLE)估计DBN网络参数,建立DBN模型。然后以风电发电量、总发电量和总用电量的预测值为推理证据,采用联合树推理得到电价预测的离散值和后验概率,实现电价的区间预测。最后将所提方法与电价真实值、对比方法进行比较,验证了所提方法的有效性。所提方法不仅能得到电价的预测区间,而且能给出对应的概率,对提高市场成员的收益、规避价格风险具有指导意义。 相似文献
8.
泛化能力是机器学习理论研究的主要目的.本文通过对算法稳定框架下分类机器学习相对误差的研究,得到了重叠稳定条件下分类机器学习不依赖于分布的相对误差的界,再通过这个界讨论了重叠稳定条件下分类机器学习的泛化能力,得出了重叠稳定条件下分类机器学习是具有较好泛化能力的结论. 相似文献
9.
构建了一种日前市场时段电价矢量自回归(VAR)模型,并对时段电价之间的影响进行了分析。该模型较好地表示了日前市场的独特规则,即同时确定次日所有时段电价。以澳大利亚新南威尔士2007年数据为基础,通过增广的迪基 — 福勒检验和Box-Pierce Q统计量检验,说明了电价VAR模型的适用性;利用Granger-因果检验和脉冲响应方法,获得了一些有用的结果:在构建时段电价模型时,忽略任何时段电价都会引起预测精度的下降,而各个时段电价之间的影响则互不相同,影响最大的是峰负荷时段的电价,最容易受到其他时段影响的是低谷时段的电价。 相似文献
10.
电动汽车充放电决策模型及电价的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以电动汽车运营收益最大化为目标,以满足电动汽车动力电池充放电容量及电动汽车行程需求为约束条件,构造了一个电动汽车充放电收益最大化模型,该模型表示电动汽车充放电决策。以2009年美国家庭出行调查为依据,根据用户出行规律,采用蒙特卡洛模拟法模拟用户行程需求,对电动汽车充放电运行的经济效益以及充电负荷分布进行仿真计算和分析。研究结果表明,所提出的模型可以表示电动汽车响应电价的能力,利用该模型还研究了实时电价对含电动汽车接入电网功能的电动汽车充放电电量分布及电动汽车运行成本的影响,揭示了实时电价机制为了更好地促进充放电电量的合理分布需要动态调整的特点,以及电动汽车接入电网功能可以显著减少电动汽车的运行成本,且存在较大的经济空间组织充电运营商的特点。电动汽车电池存储作用值得进一步开发。 相似文献