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最优传输切换(OTS)是一种应用较为广泛的通过改变网络拓扑结构提高输电网络灵活性的控制机制。然而,输电网络中往往存在不确定风电及负荷需求,这使得常规最优传输切换方案无法达到预期效果。为此,提出将置信间隙决策理论(CGDT)应用于寻求不确定条件下的鲁棒最优传输切换方案。该文分别采用高斯混合模型和正态分布对风电出力及负荷需求预测误差的概率分布函数进行拟合,将不确定性纳入最优传输切换,并以总发电成本最优为目标,建立了基于置信间隙决策理论的输电网络最优传输切换鲁棒优化模型。采用改进的IEEE 24节点系统进行仿真实验,结果表明,使用所提方法求取的最优传输切换方案具有较强的鲁棒性。 相似文献
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非结构化P2P系统Overlay优化技术综述 总被引:12,自引:0,他引:12
非结构化P2P Overlay网络的结构松散, 网络中资源的分布没有明确的限制, 这使得非结构化P2P Overlay网络中的资源搜索在很大程度上依赖于通信开销巨大的泛洪法, 因而非结构化P2P系统在伸缩性, 可用性等方面, 存在明显的不足. 非结构化P2POverlay网络的上述特点决定了非结构化P2P Overlay优化技术的重要性. 本文分四大类别, 对非结构化P2P Overlay优化技术进行了介绍, 分析比较了各类方法的优劣以及它们的适用场合, 并在此基础上对未来工作进行了展望. 相似文献
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针对输电线路山火灾害的时空分布不均衡特性,提出了一种基于动态贝叶斯网络的输电走廊山火风险时空评估方法。首先,收集了影响山火发生的人为、气象、植被和地理四大类共计17个因子数据,利用随机森林算法筛选出重要因子,降低输入的数据维度和模型的复杂性;然后,构建贝叶斯网络消除因子间的耦合关系,并在此基础上建立了月时间尺度的动态贝叶斯网络山火风险评估模型,与贝叶斯网络模型相比,引入上一个时间的影响因子可以提高评估准确性。接着进一步细化时间尺度,发现随着时间尺度变小,模型评估效果逐步提升,3天为时间尺度的动态贝叶斯模型准确率达86.39%。最后利用动态贝叶斯网络模型绘制了广东省2022年清明节期间山火发生风险分布图,为电网防山火工作提供依据。 相似文献
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常规的带噪声纹识别方法以声纹特征识别为主,含噪背景下的声纹数据,增加了声纹识别误差,不利于精准识别调度人员声纹。因此,设计了基于小波神经网络的调度人员带噪声纹识别方法。基于小波神经网络构建调度人员带噪声纹识别模型,利用概率密度函数获取调度人员声纹特征,将训练特征的似然度作为下一次训练的初始参数,经过多次迭代,获取更加清晰的声纹数据。补偿调度人员带噪声纹识别误差,根据任意两种噪声之间的相关性做出补偿识别,得到更加纯净的声纹,确保调度人员声纹识别精准度。采用对比实验,验证了该方法的识别精准度更高,能够应用于实际生活。 相似文献
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利用中频脉冲磁控溅射方法,以掺杂质量2% Al的Zn(纯度99.99%)金属材料为靶材制备平面透明导电Zn0: Al( ZAO)薄膜,利用湿法腐蚀方法,将平面ZAO薄膜在一定浓度的稀盐酸中浸泡一定时间,使其形成表面凹凸起伏的绒面结构。研究了溅射功率、工作压力、腐蚀时间以及溶液浓度对绒面ZAO薄膜表面形貌的影响,并对腐蚀前后薄膜的电阻变化进行了分析。结果表明:低功率、低气压.腐蚀时间20 s、溶液浓度0.5%的条件下制备的绒面ZAO薄膜表面形貌较好,在硅薄膜太阳电池中具有潜在应用前景。 相似文献
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