国际可再生能源新闻

欧盟延长对中国光伏板征收惩罚性关税 12月2日，欧委会宣布对中国产光伏板征收惩罚性关税的期限延长两年。不过，只有违反今夏欧中达成的最低价格规定的中国企业，才须缴纳惩罚性关税。欧盟光伏制造商联盟表示欢迎。     

考虑事故后频率约束的两阶段经济调度

为了保证事故后电力系统仍能正常运行,基于多阶段决策的思想提出了考虑事故后频率约束的两阶段随机经济调度模型。该模型中同时考虑事故前(第一阶段)和事故后(第二阶段)系统的运行成本,分别称为"当前成本"和"未来成本"。第一阶段的优化目标函数考虑在满足供电可靠性的条件下使常规机组和风电机组的发电成本最小;为了保证系统频率在事故后较短时间内恢复正常,第二阶段考虑了对低频减载的约束,目标函数为常规机组和风电机组的发电成本,风能高估低估的惩罚成本以及减负荷的惩罚成本最小。针对模型的非光滑性,采用光滑化方法对其进行处理,并以IEEE30节点系统进行仿真,仿真结果验证了新模型和算法的有效性。     

惩罚对煤矿违规生产威慑作用的理论分析

通过建立模型，分析了“惩罚”对煤矿违规生产行为的威慑作用，指出对事故发生的威慑是有成本的，对事故减少的社会有效威慑水平是由事故减少的边际社会收益和边际社会成本共同决定，决策者应当选择具有相同威慑作用的低成本方式或给定支出水平下的最大化威慑，并有针对性地提出一些合理化建议。     

基于双IGT任务的矿工风险决策试验研究

为研究矿工个人风险决策倾向,控制人因事故的发生,降低煤矿事故发生率,保证煤矿生命和财产的安全,选用双爱荷华博弈任务(IGT)试验与调查问卷相结合的方法,邀请高平某煤矿矿工作为参与者进行实证研究,研究所获得的数据采用SPSS 25.0、GraphPad Prism 5.0和EXCEL 19.0等软件进行分析处理。结果表明:将试验中纸牌的选择次数进行检验,"突出奖励"试验中,参与者风险决策冒险倾向不明显;而"突出惩罚"试验中,参与者对高额惩罚条件下风险决策倾向更冒险,对低额惩罚条件下冒险决策倾向更保守;将试验中5个模块的净分数进行混合测量方差分析,"突出惩罚"条件下,参与者的风险决策更保守,而"突出奖励"条件下,参与者的风险决策倾向更冒险;"突出奖励"条件下,净分数与风险偏好及正向情绪边缘相关显著,"突出惩罚"条件下,净分数与特质自我控制显著相关,与其他变量不相关或存在弱相关。     

抗差Vondrak滹波器设计及其在粗差探测中的应用

首先,分析了Vondrak滤波器设计的基本原理,在原有模型的基础上引入一个惩罚函数,利用惩罚函数来抑制粗差对拟合的影响,得到抗差Vondrak滤波模型;然后,给出了抗差Von-drak滤波模型的迭代求解算法,利用抗差Vondrak滤波器获得原始信号在粗差污染情况下的稳健估计,进而利用估计残差的大小进行粗差探测;最后,分别利用仿真数据和实测数据进行粗差探测试验,试验结果验证了抗差Vondrak滤波的正确性和有效性。     

用模糊推理机制调整RPCL算法中的惩罚力度

关于聚类已经有一些相当成熟的算法,但是这些算法都要事先给定聚类个数,带有很大的主观性.针对此问题,惩罚次胜者竞争学习算法(RPCL)通过初始化足够多聚类中心,并且把多余的聚类中心排挤到离数据区足够远的地方来自动确定聚类个数.试验表明这种算法在很多情况下有着良好的运用,但是该算法学习速度比较慢,在处理类别界限模糊的数据集时往往得不到正确的分类.针对它存在的问题,用几条模糊控制规则,提出了惩罚次胜者模糊竞争学习算法以达到自动调整次胜者学习速度的目的.实验表明,惩罚次胜者模糊竞争学习算法更优秀.     

欧盟73％惩罚性关税预计会通过将重创马赛克业

本刊讯欧洲媒体此前称,欧盟委员会将于近日拟决议,对绝大多数来自中国的瓷砖征收高达73％的惩罚性、临时性关税。临时性关税的征收将从2011年3月18日起,至2011年9月17日期间执行,2011年9月18日后将公布终裁结果。     

集成遗传算法下板料激光弯曲成形工艺优化

将模拟退火的思想引入遗传算法,控制遗传算法的时间,提高运行效率.同时利用混沌优化处理初值,实现全局优化.利用惩罚函数法对目标函数的约束条件进行处理,扩大遗传算法的应用范围.并结合薄板料激光弯曲的例子,与标准遗传算法和神经网络算法进行了详细的比较.结果证明:集成遗传算法得到的工艺参数数值更合理,组合更优化.     

数控花键冷敲机滚打轮最小轴径的优化设计及验证

针对冷敲花键成形中滚打轮敲击工件时承受瞬间冲击力建立滚打轮的挠度方程,为求得滚打轮的轴径大小,建立了滚打轮轴径质量最小的数学模型,采用外点惩罚函数法求解模型,得出滚打轮轴的最小半径,依据此优化后的结果建立几何模型并用Anasys Workbench静力分析来进行辅助验证,结果满足设计要求。     

基于改进的SVM的短时交通流预测

在SVM预测模型中引入交叉验证和网格搜索算法,优化惩罚因子和核函数的参数,建立了改进的SVM预测模型,并应用于短时交通流预测进行实证分析。以某城市道路的实时数据来对模型进行验证,预测结果表明了模型的有效性。