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21.
如何破解梯级上下游电站报价不匹配导致的竞争性弃水,是高比例水电现货市场出清中的基础性理论和实践难题。为此,基于节点电价出清机制,从弃水原因出发,提出一种耦合水电弃能消纳的多阶段日前现货市场出清方法。该方法第一阶段引入弃能电站报价修正策略,通过等比例调减弃能电站报价,实现市场优先出清;第二阶段引入上游电站电量控制策略,利用下游电站弃能反向推算上游电站应削减电量,构建了多时段耦合电量控制约束,通过减少上游放水削减下游弃能;第三阶段引入上游电站出力控制策略,考虑梯级滞时精细化推算上游电站各时段出力上限,构建了出力控制约束,进一步调减弃能;最后基于“谁获利、谁负责”的公平性原则,构建了多阶段结算补偿策略。实例分析表明,提出的方法能够有效协调上下游电站出清电量,避免报价不匹配导致的竞争性弃水,为高比例水电市场现货交易提供了新的思路。 相似文献
22.
随着国内电网建设结构日趋复杂和新技术、新设备的大量应用,目前在电网运检、基建施工过程中存在运
维设备多、施工周期长和涉及面广的特点,现有的安全管控手段已不能满足现阶段电力建设要求,只有在电力生产建
设中进行安全防范和督查的全覆盖,加强对分散、临时、协作等作业项目的安全管控力度,才能有效做到安全监管和
安全预控.电力作业现场安全智能管控监控通过软件B/S架构实现,基于图像识别的人工智能、物联网、边缘计算等
技术手段,分析生产过程中的监管要求,设计工作区人脸识别、安全帽佩戴、工作着装、现场火情等在线监测项目,
将解决监管体系力量薄弱、全过程监管缺乏、管控智能化水平低的难题.系统将有效提高电力作业现场的智能管控水
平,保障电力安全生产的顺利实施. 相似文献
23.
由于BIM数据通常被设计在OS平台上解析和生成,无法直接被WebGL读取和渲染,借助第三方工具往往需要支付昂贵的费用或数据用于特定的平台,使用中间格式进行数据交换会造成一定的数据损失和数据冗余。针对上述情况,基于应用的角度,通过分析Autodesk Revit模型信息的组织方式与GLTF数据结构,设计Revit数据转化成GLB格式的程序接口。几何数据经过顶点以及几何体在族实例内部和族实例间不同层级的复用,有效降低数据冗余度;利用Draco压缩,实现BIM模型的轻量化存储;通过Three.js与Cesium实现在浏览器端的可视化渲染。对目标数据进行评估发现有较小的几何数据损失,实验结果证明此方法具有应用价值,对研究BIM信息提取与模型可视化有一定的意义。 相似文献
24.
断层刻画了地层的边界位置,地震成像数据中反射层的不连续性可作为断层解释的主要依据。深度神经网络的强非线性性质可作为地震数据中断层不连续特征表达的有力工具,断层识别问题可视作一个像素级别的二分类问题,并使用深度学习方法对此问题进行建模求解。据此可给出一种端到端的基于深度学习网络的三维断层自动识别方法。首先利用地震子波与反射系数卷积合成多组三维地震数据,建立用于深度网络学习断层特征的样本数据,随后搭建网络进行训练,网络训练完成后应用于实际地震数据。鉴于残差模块可很好地提升网络泛化性能,所提出的将残差网络中的残差块结构引入U-Net中的方法,可用于提升通过合成数据样本训练得到的网络模型在训练数据之外,即实际地震数据上的断层识别性能。所建立网络用于断层解释时,输入为叠后三维地震数据,输出为相同维度的三维数据体,其中每一输出值代表输入三维地震数据相同位置处断层的概率。实际算例对比测试表明,此方法可对三维地震数据中的断层进行有效识别,在合成数据集上训练精度相差不大的前提下,引入残差模块的ResU-Net在实际地震数据上的断层识别泛化性能得到提升。 相似文献
25.
26.
27.
程启帮 《中国信息技术教育》2010,(11):39-40
从2008年至今,浙江省已经组织了四次新课程信息技术高考,均采用闭卷笔试形式.分析高考试题,寻找一些共性和个性特征,有利于我们把握考试命题的特点和方向,以指导今后的教学和高考复习. 相似文献
28.
EOL产品的回收、再制造及其商业化是发展循环经济、解决资源与环境问题的重要途径。消费者的类型分布影响生产者的定价策略,定价策略又影响再制造品的市场结构与战略决策。论文导入了消费者的类型划分与分布,定量构建了消费者类型划分对生产者定价策略的影响,给出了分界点;评估了定价策略对生产者战略决策的影响机制,确定了阈值分布,绘制了决策路线图。 相似文献
29.
选用Ansys为工具,对320kW永磁电机转轴进行强度校核。仿真分析结果显示,转轴的最大等效应力和最大剪切应力均远小于许用抗压强度和许用剪切强度,表明强度可靠,满足应用要求。 相似文献
30.
针对一类线性时不变系统, 提出了具有反馈信息的PD-型(Proportional-derivative-type)迭代学习控制律, 利用卷积的推广的Young不等式, 分析了控制律在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性. 分析表明, 收敛性不但决定于系统的输入输出矩阵和控制律的微分学习增益, 而且依赖于系统的状态矩阵和控制律的比例学习增益; 进一步, 当适当选取反馈增益时, 反馈信息可加快典型的PD-型迭代学习控制律的单调收敛性. 数值仿真验证了理论分析的正确性和控制律的有效性. 相似文献