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大规模可再生能源的并网以及电力市场解除管制的改革,使传统集中式的节点电压在线安全分析、调度与控制方法面临困境。对此,在电网运行状况全景过程化可观测条件下,提出了渐进学习的电网节点聚合的新调控理论,通过电网"局部自治与集中调控互融"的调控方式解决电网的调控问题。提出了基于Q型因子学习的电网节点聚合规律的挖掘方法,根据传统节点电压方程及发电机、负荷的等值模型得到广域环境下节点电压向量与电势之间的解析关系,推导出连续2个量测时刻下节点电压幅值变化的影响因子,并对其进行过程化的Q型因子学习,进而得到电压幅值具有一致变化的节点聚合规律。通过对德州电网的仿真分析,验证了所提方法的准确性及有效性。 相似文献
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使用一种动态方向梯度矢量流Snake (DDGVF Snake)算法来检测未知图像的阴影和高光区域,根据已知的标准人脸图像库中图像的灰度分布,计算出灰度中值,然后采用加权非线性Gamma灰度矫正算法来归一化待识别图像的光照变化,使之与已知的标准库中的图像灰度一致。在Yale B,CMU PIE和CAS PEAL人脸库上的实验表明,所提出的方法与同类的处理方法相比,具有更高的恢复精度。 相似文献
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目前,人脸光照建模方法总是假设人脸满足朗伯凸模型、已知人脸表面法向量和反射率等条件,这与实际情况不符,建立的人脸光照模型也存在较大的偏差。为了解决这一问题,提出了一种新的人脸光照建模方法。该方法首先采用黎曼张量人脸图像多模态分解,建立人脸光照模型;然后基于改进的广义拉格朗日算法对人脸光照模型进行优化。理论分析和实验结果表明,该方法比光度立体学、球谐函数方法具有较高的精度和较强的实用性。 相似文献
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准确识别电网中的关键输电线路对于预防电力系统大停电事故具有重要意义.针对大停电事故过程主要由事故前和事故后2个阶段构成,在广域量测环境下,提出了基于输电线路利用率和连锁过载线路数量的关键输电线路辨识方法.首先,针对事故前提出了发电至负荷有功传输过程中输电线路利用率指标,辨识关键输电线路;其次,针对事故后提出了连锁过载线... 相似文献
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多代理系统和黑板模型结合的全景电网拓扑分析 总被引:2,自引:0,他引:2
未来电力系统的调度与控制必将面临发电、输电、配电和用电有机关联、不可分割的局面,面临的一个基础的问题就是电网的全景拓扑。由于电网全景信息处于分散、关联的存储管理方式,使传统集中式的拓扑分析方法面临挑战。对此,在广域环境下,提出了多代理系统(MAS)结合黑板模型的全景电网拓扑分析方法。首先,提出了厂站MAS拓扑分析方法,使各厂站能够分散、独立且并行地完成各自的拓扑分析;然后,基于黑板模型,提出了厂站间拓扑分析的通信、协调规则和方法,从而完成全景拓扑分析。通过对实际系统的仿真验证,表明了所提方法的有效性。 相似文献
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电力系统调度与控制正面临全局统筹、紧密协同的局面,而对外部电网的等值简化是该决策顺利实施的前提和关键。由于传统等值简化方法对等值电网“源”“网”“荷”的增加或删减操作改变了其结构和主动量、被动量,从而在电网全局统筹过程中,使调度与控制的精度面临挑战。对此,在电网全景可观环境下,提出了深度聚合电网模型及其求解方法和应用。首先,给出了发电厂、联络站的聚合方法,形成聚合电网模型。并在此基础上,将聚合厂站融合到输电线路,建立了深度聚合电网模型。然后,推导了深度聚合电网模型未知量与可调控量(发电机功率)之间的函数关系,并使用长短期记忆网络对其参数进行求解。最后,以经济调度应用为例进行仿真验证,证明了所提方法的有效性。 相似文献
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