基于需求响应的风电-抽水蓄能系统调度模型

针对大规模风电并网影响电网稳定运行的问题,基于日前用户侧电力负荷预测和实时电价预测,文中提出了一种电网吸纳风能的新模型。以最小化风电—抽水蓄能联合系统发电成本为目标,在目标求解过程中确定最佳自弹性系数和互弹性系数,运用基于实时电价的需求价格来弹性引导电力用户以实现负荷转移。考虑到用户侧电价弹性限制的约束,该方法采用遗传优化算法编程求解。仿真结果表明,需求侧资源主动参与优化调度可降低负荷峰谷差,利于系统稳定运行,并且可以减少发电成本,提高联合系统经济性。     

LD泵浦Nd:YVO_4/KTP激光器晶体长度对输出的影响

利用四能级激光系统的速率方程 ,对激光二极管 (LD)纵向泵浦Nd :YVO4 /KTP腔内倍频绿光激光器激活介质和倍频晶体的长度对输出激光功率的影响进行了理论计算 ,给出了参数优化结果 ,分析了它的工作特性 ,得到与理论计算符合较好的实验结果。     

一种求解带等式约束的二次规划问题的新神经网络模型

本文提出了一种新的神经网络模型用以求解带等式约束的二次规划问题。本模型大大改进了Shenguei zhang等人(1992)给出的二阶神经网络。后者的结构复杂,且只适用于求解具有唯一最优解的情况,而不能求解最优解为无界集合的情形。与它相比,本文提出的新神经网络模型不仅能够精确求解具有唯一最优解的情况,而且还能实时求解最优解集合为无界的情况,此外,在结构上也大为简化,易于电路实现。     

红外探测器组网预警技术研究

通过对红外探测器组网的可行性进行分析和对其优化配置,数据接入与融合以及预警系统评估技术进行研究,为发展预警探测系统的集成实验提供了技术支撑,并为提升我国红外探测器组网技术水平提出了一些新的思路.     

空时传输预处理技术

首先分析了一维通信信号处理的局限,然后给出空时信号处理的概念、特点和主要技术内容,在此基础上,探讨了空时传输预处理技术。重点对空时预RAKE、空时联合传输、预编码和预均衡等关键技术友其应用进行了系统总结和阐述,对发展新一代宽带无线通信系统和标准具有重要作用。     

智能反射表面辅助的MISO通信系统的物理层安全设计方案

智能反射表面(IRS)可通过调整反射单元的相位来提升无线通信物理层安全.针对IRS辅助的多输入单输出(MISO)通信系统,提出一种基于交替迭代的物理层安全设计方案.首先基于安全速率最大化原则,构建一个含有非凸约束的非凸目标函数;然后采用丁克尔巴赫算法和黎曼流形优化算法将非凸问题转化为一系列易于求解的子问题;最后采用交替...     

基于两时相图像联合分类的SAR图像变化检测

传统分类后比较法(post-classification comparison,PCC)存在分类累积误差问题,且对单幅图像分类精度要求较高,对此,根据不同时相图像的不变信息所具有的相关性,提出了一种基于两时相图像联合分类的SAR图像变化检测方法.该方法以灰度值作为输入信息,通过相似度计算可得两时相图像对应位置像素的灰度相似度,然后求解全局相似度阈值,并用于控制基于K-均值的联合分类器对两时相图像进行联合分类,最后通过类别比较获得变化检测结果.实验结果表明本文方法不但可提高单幅图像的分类精度,而且能够精确地把不同时相图像的不变地物信息划分为同一类别,减少了分类累积误差的影响,提高了变化检测性能.     

LLC变换器PSPICE仿真的收敛性及参数优化

针对LLC变换器使用PSPICE仿真器进行DC分析和瞬态分析时经常遇到不收敛的问题进行实验,列出了5种有效改进方法。比较了LLC谐振变换器3个参数优化设计的各种方案,提出并验证了运用PSPICE进行多参数优化设计的方法。实验表明,合理运用PSPICE,在谐振开关电源设计中常常会取得比其他方法(软件)更令人满意的效果。     

C/C++语言中数据结构“联合”的正确使用

联合是C/C++程序设计中的一种数据结构,是计算机程序和微控制器等嵌入式系统中非常重要的编程手段,但过往较多的教材中对其在C语言中的使用存在着一定的偏差。因此,通过详细的例子对其功用重新进行了详细的阐述,表明在C语言编译中,联合中定义的所有变量都是同时有效的,其主要目的在于方便数据转换。在实际使用中可以对计算机的各种并行接口、串行接口等很多的输入/输出控制,设计出相应的联合结构,大大方便了控制程序的设计。     

改进鲸鱼算法优化核极限学习机在水质光谱分析中的应用

为提高水质光谱分析模型的学习速度与预测精度,采用核极限学习机对水质光谱进行建模,并提出一种具有动态惯性权重的改进鲸鱼优化算法对模型进行参数优化。由于极限学习机的输入权值矩阵和偏置是随机生成的,故引入核方法以减小其输出权值矩阵的波动;将鲸鱼优化算法中的惯性权重在非线性递减的基础上引入随机因子,通过动态调整惯性权重以平衡算法的全局搜索能力与局部开发能力。与传统优化模型进行了对比实验,实验结果表明:基于该方法所建模型具有更高的预测精度,而在相同的学习迭代次数下,核极限学习机的运行时间相对于传统算法约下降50%,且改进鲸鱼优化算法能够以更快的收敛速度使模型达到全局最优。