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Temperature control for liquid-cooled fuel cells based on fuzzy logic and variable-gain generalized supertwisting algorithm
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作者 CHEN Lin JIA Zhi-huan +1 位作者 DING Tian-wei GAO Jin-wu 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第8期1596-1605,共10页
The liquid cooling system(LCS)of fuel cells is challenged by significant time delays,model uncertainties,pump and fan coupling,and frequent disturbances,leading to overshoot and control oscillations that degrade tempe... The liquid cooling system(LCS)of fuel cells is challenged by significant time delays,model uncertainties,pump and fan coupling,and frequent disturbances,leading to overshoot and control oscillations that degrade temperature regulation performance.To address these challenges,we propose a composite control scheme combining fuzzy logic and a variable-gain generalized supertwisting algorithm(VG-GSTA).Firstly,a one-dimensional(1D)fuzzy logic controler(FLC)for the pump ensures stable coolant flow,while a two-dimensional(2D)FLC for the fan regulates the stack temperature near the reference value.The VG-GSTA is then introduced to eliminate steady-state errors,offering resistance to disturbances and minimizing control oscillations.The equilibrium optimizer is used to fine-tune VG-GSTA parameters.Co-simulation verifies the effectiveness of our method,demonstrating its advantages in terms of disturbance immunity,overshoot suppression,tracking accuracy and response speed. 展开更多
关键词 liquid-cooled fuel cell temperature control generalized supertwisting algorithm fuzzy control equilibrium optimizer
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“大、小、重、慢”疾病定义与全科医生“4善”定位的探讨 被引量:3
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作者 李敏 王仲 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2025年第1期125-128,共4页
随着我国医药卫生体制的深度改革,特别是分级诊疗制度的推进,全科医生在基层医疗保健体系中的角色日益重要。全科医生不仅是居民健康的第一道防线,更是常见疾病预防、诊断、治疗及健康教育的关键执行者。国家对全科医生提出了“小病善... 随着我国医药卫生体制的深度改革,特别是分级诊疗制度的推进,全科医生在基层医疗保健体系中的角色日益重要。全科医生不仅是居民健康的第一道防线,更是常见疾病预防、诊断、治疗及健康教育的关键执行者。国家对全科医生提出了“小病善治、大病善识、重病善转、慢病善管”的临床定位。本文通过问答形式,分析“小、大、重、慢”疾病的分类与全科医生的“4善”定位,探讨全科医生在新医改时代下的重要职能及挑战。访谈者认为虽然分级诊疗制度旨在优化医疗资源配置,但在实践中仍面临“大、小、重、慢”疾病分类的模糊性和基层医疗资源的不均衡分配等问题。全科医生在这个体系中扮演着至关重要的角色,其需要具备综合的临床诊疗能力,并与专科医生共同制定临床判断标准和诊疗标准。为了应对这些挑战并充分发挥全科医生在现代医疗体系中的作用,迫切需要对全科医学教育和实践进行进一步改革与优化,同时强化全科医生的角色定位,以确保在提升医疗服务质量和效率的同时,实现公平和可持续的健康保障体系。 展开更多
关键词 全科医学 全科医生 分级诊疗 医疗体系改革 疾病分类 医疗资源优化
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基于生成对抗网络修正的源网荷储协同优化调度 被引量:2
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作者 谢桦 李凯 +3 位作者 郄靖彪 张沛 王珍意 路学刚 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第5期1668-1679,I0003,共13页
大规模风光可再生能源发电并网给电力系统带来强不确定性,使得系统全局优化决策面临挑战,该文提出基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)修正的源网荷储协同优化调度策略设计方法。首先,考虑新型电力系统中各类可调节... 大规模风光可再生能源发电并网给电力系统带来强不确定性,使得系统全局优化决策面临挑战,该文提出基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)修正的源网荷储协同优化调度策略设计方法。首先,考虑新型电力系统中各类可调节资源的运行特性,构建基于近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法的源网荷储协同优化调度模型;其次,引入GAN对PPO算法的优势函数进行修正,减少价值函数的方差,提高智能体探索效率;然后,GAN中的判别器结合专家策略指导生成器生成调度策略;最后,判别器与生成器不断对抗寻找纳什均衡点,得到优化调度策略。算例分析表明,设计的源网荷储协同的日内优化调度策略,采用GAN修正的PPO算法,相较于传统的PPO算法缩短了训练过程的收敛时间,在线控制提升了可再生能源消纳能力。 展开更多
关键词 源网荷储协同 生成对抗网络 近端策略优化算法 优化调度 可再生能源消纳
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新型电力系统中代理模型的研究进展与应用分析 被引量:1
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作者 王强钢 刘浩宇 +4 位作者 池源 徐罗那 谢惠藩 罗永捷 叶佳 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第15期5832-5854,I0008,共24页
随着新型电力系统转型的推进,新能源的大规模接入及复杂负荷的多样化,电力系统的运行特性愈加复杂。作为数据驱动的“黑箱模型”,代理模型技术通过较低的计算成本替代或补充传统分析过程,以逼近原始模型的响应,在实现电力系统高效建模... 随着新型电力系统转型的推进,新能源的大规模接入及复杂负荷的多样化,电力系统的运行特性愈加复杂。作为数据驱动的“黑箱模型”,代理模型技术通过较低的计算成本替代或补充传统分析过程,以逼近原始模型的响应,在实现电力系统高效建模中展现应用潜力。但不同代理模型技术在处理数据特征、拟合精度和响应速度等方面具有显著差异,如何有针对性选择合适的代理模型,是其在电力系统领域应用面临的挑战。该文首先回顾代理模型在新型电力系统中的应用现状;然后,针对不同业务场景对泛化能力、精度和实时性的需求,给出代理模型的选择建议;随后,为提升代理模型在电力系统工程实践中的表现,探讨在采样策略、变量设计和参数设置等方面的提升措施;最后,提出基于代理模型的电力系统优化方法框架,并展望代理模型在新型电力系统中的应用前景和未来研究方向。该文旨在为电力系统领域代理模型技术的应用提供策略指导,促进代理模型技术的高效应用与普及。 展开更多
关键词 新型电力系统 代理模型 优化框架 通用建模
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含混合虚拟储能新型微电网的能量管理技术 被引量:2
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作者 付媛 韦嘉晖 +2 位作者 张祥宇 刘卓林 李善希 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期67-80,共14页
多类灵活性资源调用参数简化是新型微电网完成源荷储协同优化的关键。文章针对新型微电网内风电、可控负荷、电动汽车及氢储能,分别建立功率密度型虚拟电容和能量密度型虚拟蓄电池的等值模型。引入虚拟电容、电流及荷电状态,考虑微网内... 多类灵活性资源调用参数简化是新型微电网完成源荷储协同优化的关键。文章针对新型微电网内风电、可控负荷、电动汽车及氢储能,分别建立功率密度型虚拟电容和能量密度型虚拟蓄电池的等值模型。引入虚拟电容、电流及荷电状态,考虑微网内海水淡化负荷净水、电动汽车售电及制氢收益和综合运维成本,建立计及风光不确定性和混合虚拟储能的新型微电网多类型灵活性资源的经济计算模型。在此基础上,提出含混合虚拟储能的新型微电网能量管理策略,通过虚拟电容、虚拟电流调用多类灵活性资源,更新设备虚拟荷电状态,提升系统协同运行水平。文章搭建新型微电网测试系统,验证所提控制方法可以显著改善多类灵活性资源的协同运行能力。 展开更多
关键词 微电网 虚拟储能 风力发电 经济优化 能量管理
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基于人工智能生成内容的实验室安全评估与优化 被引量:2
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作者 张向伟 王文君 +2 位作者 焦丽媛 田庚 盖建华 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第6期255-260,共6页
为解决实验室传统安全管理依赖人工、效率低、主观性强及缺乏动态性等问题,利用人工智能生成内容(AIGC)技术构建新管理体系。通过部署传感器、物联网设备采集实验室温度、湿度、设备运行等多类型数据,并经清洗、去噪、归一化预处理,构... 为解决实验室传统安全管理依赖人工、效率低、主观性强及缺乏动态性等问题,利用人工智能生成内容(AIGC)技术构建新管理体系。通过部署传感器、物联网设备采集实验室温度、湿度、设备运行等多类型数据,并经清洗、去噪、归一化预处理,构建含设备、试剂、人员、环境安全指标的体系,结合模糊综合评价法与AIGC建立风险评估模型,实现风险动态评估与预警反馈闭环管理。同时实施实时监测自动控制、智能决策支持、个性化安全培训教育等智能优化策略。结果表明,该体系能够精准识别隐患、有效预警、优化管理、提升效率、降低事故率,将AIGC技术深度融入实验室安全管理各环节,综合提升管理的智能化、精准性与动态性,推动实验室安全管理向智能化转型。 展开更多
关键词 实验室安全管理 人工智能生成内容 动态评估 智能优化 风险预警
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面向信息治理的生成式人工智能政策法规文本量化评价与优化研究 被引量:5
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作者 王旭 刘斌斌 邱均平 《情报学报》 北大核心 2025年第3期309-324,共16页
数智时代,生成式人工智能(generative artificial intelligence,GAI)已成为全球各界关注的焦点,其展现的大语言模型的涌现能力,引发了信息生态中的诸多乱象。量化评价并优化GAI政策法规,在丰富GAI治理学理化研究、助力提升社会风险治理... 数智时代,生成式人工智能(generative artificial intelligence,GAI)已成为全球各界关注的焦点,其展现的大语言模型的涌现能力,引发了信息生态中的诸多乱象。量化评价并优化GAI政策法规,在丰富GAI治理学理化研究、助力提升社会风险治理水平与信息治理效能和推进国家网络空间治理等方面具有现实意义。本文首先剖析了GAI内容引发的信息治理困境,其次,采用PMC指数模型(policy modeling consistency index model)并结合Matlab工具,对全球14项GAI政策法规文本进行量化评价分析。研究发现,政策法规整体一致性水平较高,但仍存在立法行业领域服务类型不明确、可信可控性应用功能受限、技术保障治理范围固化的问题。据此,本文提出技术优化、风险评估、应用部署和国际政策法规交融4个优化层面;针对GAI引发的信息治理困境问题,将敏捷治理细化为智慧服务、可信应用和技术安全三大核心维度,以此作为评价GAI政策法规的标尺;构建了软硬法兼施的灵活方案和场景化分层治理模式的优化框架,并提出了以信息治理为导向的GAI政策法规优化建议。 展开更多
关键词 信息治理 生成式人工智能 政策法规 量化评价 PMC指数模型 优化框架
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基于非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ的多目标屏蔽智能优化研究 被引量:1
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作者 王梦琪 郑征 +3 位作者 梅其良 彭超 高静 周岩 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第2期422-428,共7页
本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化... 本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化的屏蔽方案。基于优化后的屏蔽方案,建立真实的三维蒙特卡罗计算模型,和基于混凝土、聚乙烯或含硼硅树脂的方案进行对比,评估优化方案的屏蔽效果。评价指标包括屏蔽厚度、重量、总剂量率和价格等。结果显示,基于所开发的多目标屏蔽智能优化方法优化得到的方案各有特点,包含了多个优选的方案,为设计者提供了更丰富的选择。 展开更多
关键词 多目标优化算法 屏蔽 乏燃料运输船舶 第3代非支配排序遗传算法
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风-光-火-抽蓄-蓄电池联合系统两阶段鲁棒规划 被引量:1
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作者 罗远翔 范立东 +3 位作者 王宇航 刘铖 矫英鹤 王云龙 《电测与仪表》 北大核心 2025年第5期149-157,共9页
随着风光并网渗透率的快速增长,电力系统的不确定性急剧增加。针对大规模风光并网给电网规划带来的影响,文中构建了风-光-火-抽蓄-蓄电池联合系统的两阶段鲁棒规划模型,并引入不确定性调节参数降低模型的保守性。一阶段以投资成本和运... 随着风光并网渗透率的快速增长,电力系统的不确定性急剧增加。针对大规模风光并网给电网规划带来的影响,文中构建了风-光-火-抽蓄-蓄电池联合系统的两阶段鲁棒规划模型,并引入不确定性调节参数降低模型的保守性。一阶段以投资成本和运维成本之和最小为目标确定联合系统的容量配置;二阶段在给定容量配置下,通过构建风光出力不确定集合,以环境成本、弃风弃光成本之和最小为目标,确定最优调度方案。针对鲁棒规划模型的特点,采用列和约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)和强对偶理论,将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题进行求解,采用改进的IEEE30节点系统分析不同保守程度下规划方案的经济性,并验证所提模型的有效性。 展开更多
关键词 两阶段鲁棒优化 不确定性调节参数 风光消纳 环境成本 列和约束生成算法
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考虑数据集误差下基于数据驱动的新能源设备多工况导纳获取方法 被引量:1
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作者 李晗 李萌 +4 位作者 王垚鑫 马骏超 倪秋龙 李海盼 年珩 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第3期948-959,I0012,共13页
基于数据驱动的神经网络建模方法已经广泛用于分析电力电子设备的多工况阻抗/导纳模型。然而,实际测量获取的导纳数据样本较少,并且由于测量噪声的影响导致阻抗数据质量较差,这将劣化模型的预测性能,导致模型预测值与真实导纳之间存在... 基于数据驱动的神经网络建模方法已经广泛用于分析电力电子设备的多工况阻抗/导纳模型。然而,实际测量获取的导纳数据样本较少,并且由于测量噪声的影响导致阻抗数据质量较差,这将劣化模型的预测性能,导致模型预测值与真实导纳之间存在较大误差。针对该问题,文中提出考虑测量误差影响下基于数据驱动的多工况导纳模型获取方法。首先,以模型预测值与真实值之间的均方误差作为评价指标来指导神经网络训练;然后,分析多工况下电压电流噪声对导纳测量的影响,并建立测量误差与模型指标的关系;进一步地,通过贝叶斯算法搜索使上述指标最小的最优模型参数,进而降低噪声样本对神经网络模型训练的干扰,提高模型输出的准确度。最后,搭建基于双馈感应发电机的BP神经网络导纳模型,并在含测量误差数据集中验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 双馈感应发电机 数据驱动 多工况导纳 噪声分析 贝叶斯优化
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面向双层分拣系统的成组分拣优化研究 被引量:1
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作者 镇璐 谭哲一 高佳静 《管理科学学报》 北大核心 2025年第1期42-60,共19页
近年来随着电子商务的快速发展,包裹分拣订单呈现批量小、品种多、配送周期短、精度要求高等特征,这对分拣作业提出了更高的要求.为了缩短分拣时间、降低分拣成本、提高分拣效率,物流企业开始逐步使用“双层自动分拣系统”.为了进一步... 近年来随着电子商务的快速发展,包裹分拣订单呈现批量小、品种多、配送周期短、精度要求高等特征,这对分拣作业提出了更高的要求.为了缩短分拣时间、降低分拣成本、提高分拣效率,物流企业开始逐步使用“双层自动分拣系统”.为了进一步提升分拣效率,“成组分拣”策略近来被一些企业采用,用以提升交叉带托盘利用率,该策略是将分散的单件包裹按一定的规则组合在一起,成为一个规格化、标准化的大分拣单元再进行分拣.本文研究了考虑成组分拣的双层自动分拣系统中包裹、交叉带托盘、分拣格口、供包台等资源的分配优化问题,建立了整数规划模型,然后设计了一种高效的基于列生成的求解算法,并且提出了一些子问题加速策略以进一步缩短求解时间.实验结果证实了采用成组分拣方法与采用双层自动分拣系统可有效提高分拣效率;另外,基于所提模型和算法的敏感性分析实验,本研究也提出了针对自动分拣系统选型与设置的一些管理启示. 展开更多
关键词 双层分拣系统 成组分拣 分拣优化 列生成算法 整数规划
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基于广义换热网络的质量交换网络质能比拟及全局优化 被引量:1
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作者 肖媛 陈怡 +1 位作者 刘思琪 崔国民 《化工进展》 北大核心 2025年第1期121-134,共14页
质量交换网络是过程系统高效经济回收污染物或杂质的重要途径,其中组分浓度的小尺度特征对于其求解域和全局优化性能存在一定限制。基于质量传递和能量传递比拟理论,本文假设了单位高度塔板提供有效传质的塔板质量,建立了非连续传质的... 质量交换网络是过程系统高效经济回收污染物或杂质的重要途径,其中组分浓度的小尺度特征对于其求解域和全局优化性能存在一定限制。基于质量传递和能量传递比拟理论,本文假设了单位高度塔板提供有效传质的塔板质量,建立了非连续传质的板式塔和广义换热器的比拟关系;在此基础上,将小尺度质量交换网络比拟为广义换热网络,进而采用节点非结构模型和强制进化随机游走算法对广义换热网络进行全局优化;最后,将优化所得的广义换热网络回归为质量交换网络,使其满足传质可行性约束。算例分析表明,该方法可有效拓展质量交换网络搜索空间,提升流股匹配的多样性和全局优化性能。同时,灵活调整比拟尺度和协调系数能够进一步丰富优化路径,提升最优解的质量,获得了R2S3算例和R2S2算例优于文献最优的结构。 展开更多
关键词 过程系统 质量交换网络 质能比拟 广义换热网络 全局优化 强制进化随机游走算法
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计及停电频率与源荷不确定性的配电网开关优化配置
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作者 刘洋 王淳 +1 位作者 张敏 王飞 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第3期37-44,共8页
为降低系统的停电频率,将系统平均停电频率作为约束条件,对负荷开关和断路器两种类型的配电网开关进行协同优化。计及分布式电源与负荷的不确定性,采用拉丁超立方采样生成样本矩阵,利用多场景分析法将不确定性问题转化为确定性问题。为... 为降低系统的停电频率,将系统平均停电频率作为约束条件,对负荷开关和断路器两种类型的配电网开关进行协同优化。计及分布式电源与负荷的不确定性,采用拉丁超立方采样生成样本矩阵,利用多场景分析法将不确定性问题转化为确定性问题。为提高孤岛划分效率,给出一种启发式求解孤岛范围的方法。选取改进的IEEE RBTS-BUS6 F4进行算例分析,结果表明:开关中配置适量的断路器能满足人们对于特定的停电频率的需求,并在一定程度上提升系统的供电可用率;考虑源荷不确定性的开关优化配置方案具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 有源配电网 分布式电源 开关优化配置 可靠性
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考虑多重不确定性的虚拟电厂经济优化调度
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作者 黄正伟 李熠俊 +3 位作者 魏业文 陈庆 吕荣胜 翁世洲 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期196-205,共10页
针对现有能源结构调节能力不足而产生风光消纳率低的问题,提出考虑多重不确定性的虚拟电厂经济优化调度模型。考虑虚拟电厂风光出力的不确定性和相关性,利用拉丁超立方抽样方法构建多个风光出力场景,采用改进的迭代自组织数据分析算法... 针对现有能源结构调节能力不足而产生风光消纳率低的问题,提出考虑多重不确定性的虚拟电厂经济优化调度模型。考虑虚拟电厂风光出力的不确定性和相关性,利用拉丁超立方抽样方法构建多个风光出力场景,采用改进的迭代自组织数据分析算法缩减得出典型场景;根据日前预测所得风光出力值制定虚拟电厂日内的动态分时电价以解决电价不确定性,并通过动态分时电价下的价格型需求响应充分调动需求侧资源;在此基础上建立以多能互补虚拟电厂交易日内总运行成本最小化的经济优化调度模型,采用雪消融算法对该模型优化求解;通过算例仿真,结果表明所构建的模型能提高多能互补虚拟电厂运行的经济性。 展开更多
关键词 虚拟电厂 需求响应 不确定性 场景生成 优化调度
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变温影响下乡村生物质能发电系统跨周期滚动优化运行方法 被引量:1
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作者 梁睿 袁乐童 +5 位作者 黄宏旭 顾晨 李嘉翔 卢巍 徐青平 吴金辉 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第8期3067-3078,I0018,共13页
为助力实现国家乡村振兴战略及双碳目标,提高乡村生物质能产出效率及用能清洁化水平,该文提出变温影响下乡村生物质能发电系统跨周期滚动优化运行方法。首先,精确建模生物质物料预处理、厌氧消化产沼、沼气净化与贮存、沼气发电及余热... 为助力实现国家乡村振兴战略及双碳目标,提高乡村生物质能产出效率及用能清洁化水平,该文提出变温影响下乡村生物质能发电系统跨周期滚动优化运行方法。首先,精确建模生物质物料预处理、厌氧消化产沼、沼气净化与贮存、沼气发电及余热回收、增温助产等环节,提出精准量化助产能耗与发电增量的乡村生物质能产沼及发电优化模型;其次,考虑环境不确定性因素对厌氧消化产沼效率的影响,针对跨多个水力停留周期下的助增方式及运行变量难以决策的问题,提出一种跨周期的滚动优化运行方法,以最近一个水力停留周期为控制域,滚动时窗后移更新环境温度、太阳辐射等变量数据,以年运行总发电量最大为目标,生成跨周期乡村生物质能发电系统滚动优化运行方案;最后,以我国北方某大型农场乡村生物质能发电系统为例进行仿真,验证了该方案能有效减小系统能耗,使全周期发电总量较仅采用余热回收提高14.66%以上。 展开更多
关键词 生物质能发电 厌氧消化产沼 跨周期滚动优化 能源产出最大化
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基于最优控制及残差生成器的逆变器性能提升控制策略
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作者 胡长斌 刘超 +1 位作者 罗珊娜 陆珩 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1251-1259,共9页
为了提升交流微电网逆变器输出电压的暂态响应速度与抗扰动能力,提出了一种线性二次最优控制与残差生成器相结合的性能提升控制策略。首先,建立了三相电压型逆变器的状态空间模型,并设计了具有较快响应速度的二次型最优控制器;其次,根... 为了提升交流微电网逆变器输出电压的暂态响应速度与抗扰动能力,提出了一种线性二次最优控制与残差生成器相结合的性能提升控制策略。首先,建立了三相电压型逆变器的状态空间模型,并设计了具有较快响应速度的二次型最优控制器;其次,根据二重互质分解和尤拉参数化理论,得到基于残差生成器的性能提升控制结构;再次,基于模型匹配原理对性能提升控制器进行求解,从而提升系统的抗扰动能力;最后,设计了阶跃扰动、三相不平衡负载和非线性负载接入的仿真实验,实验结果验证了所提控制策略的有效性。 展开更多
关键词 最优控制 残差生成器 性能提升 三相逆变器
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配电网谐波源信息未知条件下的监测装置优化配置方法
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作者 汪颖 李元聪 +3 位作者 刘育权 肖先勇 张华赢 陈韵竹 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第19期162-174,共13页
配电网非线性设备的广泛接入,导致多谐波源在网内共存,进行谐波治理的前提是通过安装监测装置以明确谐波信息。但是,在监测装置配置决策时,通常会面临配电网谐波源信息未知的场景。提出一种监测装置优化配置方法,兼顾谐波溯源精确性与... 配电网非线性设备的广泛接入,导致多谐波源在网内共存,进行谐波治理的前提是通过安装监测装置以明确谐波信息。但是,在监测装置配置决策时,通常会面临配电网谐波源信息未知的场景。提出一种监测装置优化配置方法,兼顾谐波溯源精确性与配置经济性,实现在上述场景下的监测装置最优配置。首先,提出一种多场景谐波电流样本生成方法,构建计算量较低的节点谐波电流关联模型,实现快速、大量地生成谐波电流样本,解决谐波源信息未知状态下的样本缺失问题。其次,提出节点谐波源敏感度计算方法,解决多谐波源相互作用下节点关联性的刻画问题。再次,提出基于敏感度的监测装置配置方法,构建敏感度集中性与分散性约束条件,解决冗余配置问题。最后,基于IEEE33节点系统进行算例分析,结果显示该方法配置的监测装置数量仅占节点总数的21.8%,验证了其正确性和适用性。 展开更多
关键词 优化配置 支持向量回归 敏感度计算 数据生成 谐波溯源
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分布式多联产压缩空气储能系统3E综合性能研究
18
作者 翟璇 杨志 +3 位作者 罗方 张文挺 王楠 王江峰 《汽轮机技术》 北大核心 2025年第3期215-224,共10页
以分布式多联产压缩空气储能系统为研究对象,建立了储能系统各部件的数学模型,提出了系统热力学特性、经济性和环境性等的3E评价指标;分析了储气罐压力、储热水罐温度和季节温度变化对系统性能的影响,储热水罐温度的变化对系统热力学特... 以分布式多联产压缩空气储能系统为研究对象,建立了储能系统各部件的数学模型,提出了系统热力学特性、经济性和环境性等的3E评价指标;分析了储气罐压力、储热水罐温度和季节温度变化对系统性能的影响,储热水罐温度的变化对系统热力学特性参数的影响相对较大,系统热力性能整体上冬季较好,春秋季居中,夏季最后;利用遗传算法对系统参数进行多目标优化分析,获得系统最优储能密度为50.68MJ/m 3,系统往返效率为54.56%,系统度电成本为1.045元/度。 展开更多
关键词 多联产 压缩空气储能 系统3E性能 多目标优化
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一种基于CSO-LSTM的新能源发电功率预测方法
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作者 顾慧杰 方文崇 +3 位作者 周志烽 朱文 马光 李映辰 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期747-757,共11页
随着新能源发电技术的快速发展与广泛普及,该类技术已经成为电力系统中关键的一环。其中,对新能源发电功率的准确预测对于电力系统的合理规划有着重要的意义。然而,现有的新能源发电功率预测方法仍存在以下挑战:1)基于深度神经网络的预... 随着新能源发电技术的快速发展与广泛普及,该类技术已经成为电力系统中关键的一环。其中,对新能源发电功率的准确预测对于电力系统的合理规划有着重要的意义。然而,现有的新能源发电功率预测方法仍存在以下挑战:1)基于深度神经网络的预测模型的超参数对模型的预测性能有着重要的影响,而目前大多数算法仍采用人工确定的方法为超参赋值;2)现有的预测模型难以高效地挖掘时序数据中的长期依赖关系,从而影响预测精度。针对上述问题,本文提出了一种基于CSO-LSTM(Competitive Swarm Optimizer-Long Short-Term Memory)的新能源发电功率预测方法,旨在利用一种两阶段的模型综合地提升预测性能。首先,在模型的第一阶段提出了一种基于竞争群优化的LSTM超参数优化算法,利用竞争群优化算法良好的探索能力和全局优化能力,实现预测模型超参数的自适应调整。然后,在模型的第二阶段设计了一种基于组合多门控机制的LSTM模型,该方法结合自注意力门控机制和组合多个门控网络用于挖掘新能源发电时序数据中的长期依赖关系,从而进一步地适应不同时间尺度下的新能源生成模式。最后,在2个真实数据集和1个仿真数据集上与4个先进的预测方法进行了对比实验,实验结果验证了提出的CSO-LSTM模型的有效性和执行效率。 展开更多
关键词 竞争群优化 长短期记忆神经网络 新能源发电功率预测 多尺度时序数据挖掘 参数优化
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基于对抗学习和增强优化的深度转换语音还原方法
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作者 苏兆品 周晓琳 +3 位作者 张国富 廉晨思 王年松 岳峰 《电子学报》 北大核心 2025年第6期1815-1828,共14页
语音转换(Voice Conversion,VC)是一种采用深度学习将源说话人声音转换为目标说话人声音的人工智能技术,不仅被广泛应用于电影配音、个性化语音定制等,也被恶意分子应用于电信诈骗、身份伪造、政治社会操纵等,给个人隐私、社会稳定乃至... 语音转换(Voice Conversion,VC)是一种采用深度学习将源说话人声音转换为目标说话人声音的人工智能技术,不仅被广泛应用于电影配音、个性化语音定制等,也被恶意分子应用于电信诈骗、身份伪造、政治社会操纵等,给个人隐私、社会稳定乃至国家安全带来严重危害.相比较于深度转换语音的检测,如何由深度转换语音恢复出源说话声音,即深度转换语音还原,对追踪真实说话人,防止VC非法使用,具有更重要的研究意义和实用价值.而目前相关的研究还较少.为此,本文提出了一种基于对抗学习和增强优化的深度转换语音还原方法.具体来说,首先分析了深度转换语音与源语音和目标语音的相似度,提出基于初步还原-增强优化的深度转换语音还原框架.其次,基于动态卷积和注意力机制设计对抗还原网络,通过生成器、分类器和鉴别器的对抗学习,从转换语音中学习尽可能多的源说话人信息.然后,设计包含音色提取器、内容提取器和声码器的增强优化网络,将初步还原语音中的音色信息和深度转换语音中的内容信息进行深度融合,生成优化后的还原语音.最后,在Free-VC、TriAAN-VC、BNE-PPG-VC三种高性能语音转换模型的数据集上验证所提方法的有效性.对比实验结果表明,本文方法针对三种语音转换模型的还原语音,在与真实语音的平均余弦相似度上分别提高了11.9、8.7和7.1个百分点,在说话人验证系统的平均等错率EER(Equal-Error-Rate)上分别降低了4.30、3.40和3.98个百分点,说明本文方法不仅可以有效恢复出源说话人语音,而且对未知深度转换语音也有一定的适用性. 展开更多
关键词 语音转换 深度转换语音 还原语音 对抗学习 增强优化 深度神经网络
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