针对构网型储能(grid-forming energy storage,GFES)市场的快速发展和产品质量的不均衡性,提出了一种基于熵权-TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)模型的GFES系统性能评估方法,设计并开发了融...针对构网型储能(grid-forming energy storage,GFES)市场的快速发展和产品质量的不均衡性,提出了一种基于熵权-TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)模型的GFES系统性能评估方法,设计并开发了融合产品性能测试与多维度评价的GFES评估系统平台。首先,选取惯量支撑、一次调频、低电压穿越和能量转换4项关键性指标作为GFES性能评估体系,并给出了相应的测试方法和量化指标。然后,详细介绍了测试评估系统的硬件环境和软件平台,通过简化传统的人工测试方法提高检测效率。最后,利用GFES的实测波形作为样本数据对评估系统平台进行实验验证,并通过对不同类型和功率等级的GFES进行量化对比分析,证明了评估系统检测的准确性和评价体系模型的有效性,为推动GFES技术的应用和发展提供了有力的支撑。展开更多
科学评估地下空间开发需求潜力是缓解城市化问题和合理拓展有限区域的重要基础工作。目前地下空间评价中的社会经济数据多来自于传统官方文件,其全面完整性和时空精度并不理想;此外主客观赋权方法的使用,一定程度上存在主观性强和受数...科学评估地下空间开发需求潜力是缓解城市化问题和合理拓展有限区域的重要基础工作。目前地下空间评价中的社会经济数据多来自于传统官方文件,其全面完整性和时空精度并不理想;此外主客观赋权方法的使用,一定程度上存在主观性强和受数据干扰等不足。文章以多源大数据支持的指标体系为基础,构建熵权-随机森林耦合的地下空间需求评价模型。该模型基于熵权法确定负样本,将总样本和指标因子导入随机森林算法中,挖掘社会经济指标与现有地下设施间的复杂非线性关系。研究表明,经过网格搜索调优后的模型AUC(area under curve)精度达到0.979,其中77.45%的现有设施落入评价的高需求区内,证明所采用模型有较强的准确性和可靠性,其精细化评价结果可为今后地下建设选址提供更符合实际的借鉴。展开更多
文摘针对构网型储能(grid-forming energy storage,GFES)市场的快速发展和产品质量的不均衡性,提出了一种基于熵权-TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)模型的GFES系统性能评估方法,设计并开发了融合产品性能测试与多维度评价的GFES评估系统平台。首先,选取惯量支撑、一次调频、低电压穿越和能量转换4项关键性指标作为GFES性能评估体系,并给出了相应的测试方法和量化指标。然后,详细介绍了测试评估系统的硬件环境和软件平台,通过简化传统的人工测试方法提高检测效率。最后,利用GFES的实测波形作为样本数据对评估系统平台进行实验验证,并通过对不同类型和功率等级的GFES进行量化对比分析,证明了评估系统检测的准确性和评价体系模型的有效性,为推动GFES技术的应用和发展提供了有力的支撑。
文摘科学评估地下空间开发需求潜力是缓解城市化问题和合理拓展有限区域的重要基础工作。目前地下空间评价中的社会经济数据多来自于传统官方文件,其全面完整性和时空精度并不理想;此外主客观赋权方法的使用,一定程度上存在主观性强和受数据干扰等不足。文章以多源大数据支持的指标体系为基础,构建熵权-随机森林耦合的地下空间需求评价模型。该模型基于熵权法确定负样本,将总样本和指标因子导入随机森林算法中,挖掘社会经济指标与现有地下设施间的复杂非线性关系。研究表明,经过网格搜索调优后的模型AUC(area under curve)精度达到0.979,其中77.45%的现有设施落入评价的高需求区内,证明所采用模型有较强的准确性和可靠性,其精细化评价结果可为今后地下建设选址提供更符合实际的借鉴。
