考虑虚拟电厂可信容量的新能源电力系统容量市场出清模型

随着风电和光伏发电装机规模快速增长,系统出现了发电容量充裕度不足的问题。为确保电力系统中的充足发电容量,需要引入容量市场机制。相比于大型火电机组的长建设周期和高投资成本,分布式可调节资源聚合的虚拟电厂（virtual powerplant,VPP）建设周期短、投资小、见效快,是为系统提供发电容量的有效资源。因此,构建了虚拟电厂可信容量（unforcedcapacity,UCAP）计算方法并提出一种考虑虚拟电厂可信容量的新能源电力系统容量市场出清模型。虚拟电厂可信容量计算模型考虑了其功率、能量以及运行特性。容量市场出清模型在考虑发电侧风电、光伏、传统机组的基础上,增加用电侧虚拟电厂参与市场。容量市场出清模型中考虑了高峰容量需求、基本容量需求、电能需求、谷荷需求、爬坡功率需求等系统约束。最后通过算例分析了虚拟电厂可信容量、市场容量总需求量以及新能源装机容量对市场出清结果的影响,验证了本文虚拟电厂可信容量计算方法以及容量市场出清模型的有效性。     

考虑EV充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度

随着电动汽车的普及度越来越高,工业园区的电动汽车用户日益增多,其充放电行为对园区综合能源系统规划和运行带来极大挑战。本文提出了考虑电动汽车充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度。首先基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的电动汽车充放电模型;然后,以园区综合能源系统总成本最小和电动汽车充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过KKT条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定的实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比了所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的园区综合能源系统双层优化调度的有效性和可行性,具有一定的经济效益。     

A novel approach of data race detection based on CNN-BiLSTM hybrid neural network

Neural Computing and Applications - Existing data race detection approaches based on deep learning are suffering from the problems of unique feature extraction and low accuracy. To this end, this...     

高能超声分散纳米晶须的数值和物理模拟

为研究高能超声处理制备纳米复合材料过程中纳米增强相在熔体中的分散过程,采用甘油为介质分别进行了数值模拟以及物理模拟。数值模拟结果表明,当超声作用于甘油中时,甘油中会形成中心-底面-壁面-中心的环形流动,变幅杆探头端面边缘附近甘油流体存在最大的流动速度,且随着超声功率的增大,流体运动速度增大。物理模拟实验结果显示,高能超声作用下甘油的实际运动行为与数值模拟结果相符合,存在环形流动;此外,高能超声作用下甘油中存在明显的空化效应;纳米晶须在超声作用下于甘油中分散良好,且随着超声功率的增大,达到充分分散所需时间变短。     

Ultrafast measurement of transient electroosmotic flow in microfluidics

We present a non-intrusive molecular dye based method, i.e., laser-induced fluorescence photobleaching anemometer (LIFPA), to significantly increase temporal resolution (TR) for velocity measurement of fast transient electrokinetic flows. To our knowledge, the TR has been for the first time achieved to 5–10 μs, about 100 times better than that published from state-of-the-art micro particle image velocimetry (μPIV), which is currently the most widely used velocimetry in the microfluidics community. The new method provides us with new opportunities to study experimentally the fundamental phenomena of unsteady electrokinetics (EK) and to validate relevant theoretical models. One application of the new method is demonstrated by measuring the rise time of DC electroosmotic flows (EOFs) in a microcapillary of 10 μm in diameter.     

基于SQL的多条件选择智能实现算法

B/S架构的信息系统开发中,一般情况下,根据用户的选择,n个条件的输入组合数是2n个。但是,该文中提出的算法,其组合数仅为n到n(n+1)/2,大大简化了编程。     

端到端冗余流量消除技术的指纹选择算法研究

为了兼顾服务器端的内存消耗和有效性,在分析了现有端到端冗余流量消除技术中的指纹选择算法后,提出了贪婪指纹选择算法。该算法认为两个数据包中相同片段的邻接片段很有可能也是相同的,基于这一原理,邻接片段的指纹也将被选为代表指纹,有效地避免了在服务器端缓存整个数据包,大大减少了服务器端的内存消耗。仿真实验结果表明,该算法与现有的指纹选择算法相比,能够大大减少服务器端和用户终端的内存消耗,同时冗余消除率在10%-50%之间,与现有算法相近,证明了该算法的有效性。     

Web日志挖掘中的数据预处理技术

数据预处理是Web日志挖掘中的重要步骤,一般分为数据清理、用户识别、会话识别和路径补充。为消除代理服务器、防火墙和本地缓存对Web日志带来的影响,采用基于引用的分析方法完成用户会话识别和路径补充。实验结果表明,在Web访问日志中的记录引用信息较完整的情况下,该方法可以高效地获得用户的访问路径。