针对传统室内定位方法在准确性及稳定性上的不足,本文提出了一种基于信道状态信息(channel state information,CSI)的无源室内定位方法。该方法采用普通设备搭建了实验平台,离线阶段采集CSI数据建立位置指纹库,在线阶段则利用机器学习...针对传统室内定位方法在准确性及稳定性上的不足,本文提出了一种基于信道状态信息(channel state information,CSI)的无源室内定位方法。该方法采用普通设备搭建了实验平台,离线阶段采集CSI数据建立位置指纹库,在线阶段则利用机器学习的朴素贝叶斯算法进行位置分类。为进一步提高分类准确度,本文还提出了置信度方法,通过综合多条天线对的结果来减少位置误判。实验结果表明,本文所提出方法能有效实现对室内人员的无源定位,可以达到90%以上的准确度。展开更多
新型电力系统面临惯性降低、调频容量减少导致频率失稳风险上升的问题,需求侧响应(demand response,DR)作为灵活的调频技术,成为解决电力系统频率失稳的重要手段。首先,建立需求侧资源参与互联电力系统调频的频率稳定分析及负荷频率控制...新型电力系统面临惯性降低、调频容量减少导致频率失稳风险上升的问题,需求侧响应(demand response,DR)作为灵活的调频技术,成为解决电力系统频率失稳的重要手段。首先,建立需求侧资源参与互联电力系统调频的频率稳定分析及负荷频率控制(load frequency control,LFC)模型;其次,设计需求侧资源参与互联电力系统调频的分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)算法,推导DMPC控制DR参与互联电力系统调频的预测模型,进而设计互联电力系统DMPC的调频控制器;最后,仿真分析自动发电控制方式、DR方式、DR容量和DR通信延时对系统频率稳定性的影响。仿真算例表明,所设计的调频控制器具有良好的调频性能,DR能提升系统频率暂态稳定。展开更多
文摘针对传统室内定位方法在准确性及稳定性上的不足,本文提出了一种基于信道状态信息(channel state information,CSI)的无源室内定位方法。该方法采用普通设备搭建了实验平台,离线阶段采集CSI数据建立位置指纹库,在线阶段则利用机器学习的朴素贝叶斯算法进行位置分类。为进一步提高分类准确度,本文还提出了置信度方法,通过综合多条天线对的结果来减少位置误判。实验结果表明,本文所提出方法能有效实现对室内人员的无源定位,可以达到90%以上的准确度。
文摘新型电力系统面临惯性降低、调频容量减少导致频率失稳风险上升的问题,需求侧响应(demand response,DR)作为灵活的调频技术,成为解决电力系统频率失稳的重要手段。首先,建立需求侧资源参与互联电力系统调频的频率稳定分析及负荷频率控制(load frequency control,LFC)模型;其次,设计需求侧资源参与互联电力系统调频的分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)算法,推导DMPC控制DR参与互联电力系统调频的预测模型,进而设计互联电力系统DMPC的调频控制器;最后,仿真分析自动发电控制方式、DR方式、DR容量和DR通信延时对系统频率稳定性的影响。仿真算例表明,所设计的调频控制器具有良好的调频性能,DR能提升系统频率暂态稳定。
