电影主流3D声音技术的研究趋势辨析

随着数字技术的飞速发展，电影从最初的胶片模拟时代跨入了全数字时代。在曾经的胶片霸主”柯达“公司申请破产保护后，胶片电影在短短几年就迅速淡出了人们的视线。现如今．在数字电影主流的时代，数字技术带来的不仅仅是技术的先进，更是为观众们带来了视觉和听觉上的创新体验。随着2010年詹姆斯·卡梅隆的3D巨制《阿凡达》（Avatar）的问世，     

基于修正晴空模型的超短期光伏功率预测方法

文中旨在提高晴空或有薄云这类小波动场景下的光伏功率超短期预测精度.虽然,太阳辐射的日周期性和年周期性使光伏功率序列具有确定性分量,但是电站和当地气象的详细参数随时间变化且难以获取.为此,提出一个仅依赖少量参数的改进晴空功率计算模型,并在此基础上构建了在线更新参数的预测算法,预测小波动天气下光伏电站未来4h的功率.采用中国吉林省某电站的数据进行了测试,结果表明:所提模型得到的晴空功率曲线可以较准确地拟合小波动天气下的电站出力,而基于在线更新参数的光伏预测结果可以使小波动天气第4个小时的预测误差降低到约3.78％,弥补了相邻晴天方法在一些场景下误差超过5％甚至达到10％的不足.文中所提方法不仅可以提高小波动天气下光伏功率超短期预测精度,也为复杂天气条件下的预测提供了更准确的基准值.     

居民用户的需求响应基线负荷估计

分布式光伏输出功率与用户实际负荷功率的耦合增加了净负荷的波动性和不确定性.为此提出了一种对用户实际负荷和光伏出力进行数据解耦方法来估计基线负荷.首先根据用户特点分为对照组和需求响应组,估算用户的实际负荷;然后利用估算得到的用户实际负荷,得到用户每日的光伏出力估算值;接着将估算得到的用户实际负荷与光伏输出功率在需求响应时...     

基于卫星遥感的辐照度时空关联映射与预测建模

常规光伏电站仅能依赖局地地表气象观测信息进行辐照度预测,难以挖掘电站周边广域光伏资源的时空关联特性,限制了光伏电站辐照度以及发电功率的预测精度。针对上述问题,该文提出基于卫星遥感的光伏电站广域辐照度空间分布映射方法,并建立基于图卷积网络（GCN）的地表辐照度超短期时空关联预测模型,在充分利用多通道卫星数据的同时,考虑时空关联特性提高地表辐照度超短期预测精度。通过某光伏场站实例仿真分析,验证地表辐照度反演模型的可行性以及在此基础上所构建的辐照度时空关联预测模型的先进性。     

基于PC计算机平台的集成数字音频制作处理技术

随着世界科学技术迅猛发展，数字化、网络化已成为广播电视技术技术发展的主线，数字化已为电信、计算机、广播影视等业务的融合提供了技术条件。数字技术的发展，打破了节目制作、播出、传输和接收的界限，打破了电信、广电、计算机行业的界限。计算机数字音频处理技术作为20世纪90年代新出现的声音制作手段，刚一出现就显示出强大的生命力，迅速渗透到传统影视媒体制作领域，成为当代媒体声音制作的重要的先进手段。毫无疑问，在广播电视的数字化改造中，计算机数字音频处理技术将会取代传统制作设备，成为未来媒体声音制作的主要手段。从…     

基于动态关联表征与图网络建模的分布式光伏超短期功率预测

现有方法忽略了分布式光伏时空关联性的动态变化,难以有效利用时空特征信息提升功率预测精度。考虑到分布式光伏出力的强波动特性与分布式光伏集群强时空关联性,提出一种基于时空关联动态表征与图卷积网络建模的分布式光伏超短期功率预测方法。首先,将各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的多个波动模态分量。然后,考虑到分布式光伏场站间时空关联性动态变化,利用数据驱动方式提取各类波动模态分量表征的各分布式光伏间深层次时空关联关系,并构建由各波动模态分量表征的多个动态时空图结构。在此基础上,建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型,针对不同模态下出力子序列分别预测,而后重构得到各场站功率进而获取区域分布式光伏总功率。最后,基于真实分布式光伏出力数据验证了所提方法的优越性。     

基于灵活性矩阵与优劣解距离的新能源功率预测评价方法

鉴于功率预测评价对电力系统运行和调度的重要性,文章充分考虑电网调度实际需求,从不同时期下机组的出力大小和不同时段下电网调度对预测精度的需求2个方面分析现有功率预测评价指标的不合理之处,并提出了新的准确率指标.首先,对不同时期下系统灵活性进行计算得到灵活性矩阵并对其进行预处理;其次,将处理后的灵活性矩阵输入到优劣解距离法...     

高占比新能源电网节点停电风险预测

现代电力系统互联互通互供有效实现了不同地区能源余缺互补,提高了新能源消纳能力,也使得电网可靠运行日益艰难。结合数据驱动方法,采用基于发电机和负荷节点间的节点连通度指标对高占比新能源电网节点进行停电风险预测,利用该指标随系统运行压力上升不断下降的特点,在系统运行压力上升但未造成节点失负荷时即可进行预警,使运行人员了解系统各负荷节点风险。该指标采用数据驱动方法,通过对历史数据回归分析、节点负荷实时量测、系统拓扑结构信息进行计算获得。有效规避了传统风险指标计算规模随系统增大急剧上升的问题,将IEEE-118节点系统改造为符合新疆地区特点的算例系统进行仿真计算,验证了所提出风险预测指标的有效性。