基于深度学习的新能源爬坡事件预测方法

随着新能源渗透率的逐渐增大,有功功率不平衡的爬坡事件时有发生,甚至造成较大负荷损失。因风电和光伏预测的精度不够,需要考虑的运行场景较多,时域仿真不能满足在线评估要求。提出一种基于深度学习的方法,综合考虑机组和联络线的调节能力,利用堆叠降噪自动编码器提取各层特征训练支持向量机。将风电、光伏和负荷预测数据及上一时刻联络线功率等相关量作为输入,是否发生爬坡事件为输出,通过支持向量机快速预测是否发生爬坡事件。实际电网的仿真结果表明,本研究方法快速准确,能够对爬坡事件进行有效辨识。     

事件营销在企业运营过程中的作用

事件营销是近年来国内外流行的一种市场推广手段,它在公关营销界屡屡被证明是一种强有力的手段和方式,与广告和其他传播活动相比,事件营销能够以最快的速度在最短的时间,创造最大化的影响力,所以长期以来被世界上许多知名企业所推崇,作为品牌推广传播的先锋手段,事件营销正显示出它与众不同的魅力。从分析事件营销的含义、特征、适用对象等方面,对事件营销进行全方位的渗透理解,探讨企业如何有效应用事件营销更好的为企业服务。     

一种实现窄带线性相位数字低通FIR滤波器的算法

提出一种实现窄带线性相位ＦＩＲ低通数字滤波器的算法，该算法可使运算量减少９０％，且可得到良好的滤波特性，最后通过对地震信号处理系统中０．１ＨＺ窄带低通ＦＩＲ滤波器的设计说明了该方法的优点和实用性。     

直扩信号识别的有限时间平均循环自相关法

直接序列扩频信号在低信噪比条件下仍能正常工作,但对于非合作的直扩信号采用常规方法很难准确检测和识别.文章利用循环谱理论,根据直扩信号和高斯噪声在循环平稳性上的差异,通过在有限时间内计算接收信号的谱相关密度函数,来实现在循环频率轴上对二者进行检测和识别.实验仿真结果表明,采用有限时间平均循环自相关算法在极低的信噪比条件下对直扩信号识别的准确率仍很高,从而说明该方法是可行的.该研究结果对于直扩信号检测具有一定的参考价值.     

Class hierarchical test case generation algorithm based on expanded EMDPN model

A new model of event and message driven Petri network（EMDPN） based on the characteristic of class interaction for messages passing between two objects was extended. Using EMDPN interaction graph, a class hierarchical test-case generation algorithm with cooperated paths （copaths） was proposed, which can be used to solve the problems resulting from the class inheritance mechanism encountered in object-oriented software testing such as oracle, message transfer errors, and unreachable statement. Finally, the testing sufficiency was analyzed with the ordered sequence testing criterion（OSC）. The results indicate that the test cases stemmed from newly proposed automatic algorithm of copaths generation satisfies synchronization message sequences testing criteria, therefore the proposed new algorithm of copaths generation has a good coverage rate.     

基于变周期型伪随机序列的一种改进思想

m序列是序列密码的核心内容,可以生产具有良好密码学特性的伪随机码,原理明确,实现方法简单。但常规型m序列,由于线性复杂性较低,容易由B-M等算法推出极小多项式,最终破译。主要引入变周期型m序列的思想,使这种m序列有多个极小多项式,其周期可不断地变化,有效地抵抗各种常规攻击方式。     

Wonderful events automatic detection and location of the HCRF and webcast text

Based on the powerful function of the hidden conditional random fields (HCRF) model in the expression and identification of semantic events and combining the webcast text information, a new framework for wonderful events automatic detection is put forward. Firstly, by analyzing and processing the webcast text, keyword combinations corresponding to each exciting event are obtained. Secondly, by classifying the webcast text to be detected, the happening time labels of each wonderful event are obtained. Thirdly, an HCRF model for semantic shot annotation is built to realize the semantic annotation of multiple types of semantic shots simultaneously, and the semantic shot sequence of the video clip is obtained. Finally, combining the multi-modal semantic clues, an HCRF model for the wonderful events detection and localization is effectively built in the case of small-scale training samples. Based on the mapping relationship among video low-level features, the multi-modal semantic clues and the wonderful semantic events, the inherent patterns of the wonderful events are excavated deeply in the multiple dimensions of the semantic structure, and then the wonderful events automatic detection, localization and segmentation are precisely achieved. Experiments show the effectiveness of this model.     

基于节点感知信任度模型的无线传感网络事件检测方法

事件区域检测是无线传感器网络在复杂环境感知中的一项重要应用,然而节点受到环境中多种不确定性因素(如温度、湿度、硬件条件等)的影响导致其感知数据出现错误,降低了节点对事件检测的准确度. 根据邻近节点之间的感知信息存在一定的空间相关性,提出一种基于网络拓扑的节点感知信任度模型,在此基础上每个节点将自身感知信息与邻居节点交换信息相结合,建立贝叶斯事件检测容错模型,计算事件发生的预测概率,同时确定事件发生的最优阈值,节点根据概率预测结果与最优阈值相比较对事件发生做最终决策. 仿真结果表明,与典型的贝叶斯最优阈值容错算法相比,在节点故障率为25%的情况下,所提算法可将错误节点修正率由65%提高到78%;而在节点故障率为30%的情况下,所提算法可将错误节点修正率由50%提高到70%,体现出了良好的容错性能.     

基于STATCOM的自励异步发电机不对称负载控制

针对独立自励异步发电机(SEIG)加载后电压和频率聚降的问题,提出了一种带储能装置的静止同步补偿器(STATCOM)对其进行并联补偿,以维持负载后机端电压和频率的稳定.基于自然坐标系的控制策略,实现STATCOM有功和无功的解耦控制,达到稳压稳频的目的.为了减小不对称负载电流对发电系统造成的危害,在三相参考电流中注入定子电流负序分量加以抑制.该控制策略在d SPACE+Quanser8实验平台上进行验证,结果表明,所采用的控制策略能有效提高异步发电机的负载能力和电能质量.     

一种双波段红外图像弱小目标融合检测新算法

提出了一种基于模糊推理的双波段红外图像弱小目标融合检测新算法．首先分别得到双波段红外差分图像,根据差分图像的噪声特性引入隶属度函数来衡量像素点灰度变化程度,对多帧差分图像进行融合,按照“IF…THEN…”规则分别完成单一波段融合后的图像模糊推理,提取目标运动航迹,最后通过融合双波段的航迹实现弱小目标的检测．仿真实验结果表明,该算法通过模糊推理克服了 “硬”判决带来检测概率低的缺点,利用双波段红外图像融合提高了检测性能,可以有效地检测出低信噪比红外图像序列中的弱小运动目标．