摘要：针对机场航站楼所用自启动柴油发电机组油箱内剩余油量在应急处突过程中监测实时性差、盲目性大的问题,设计了一种柴油发电机油位智慧管理系统。该系统以物联网技术为主要架构基础,采用LoRa低功耗广域网络实现物联网中感知层、网络层、计算层、应用层的数据联系,设计了显示页面对采集信息进行可视化展示。对柴油发电机油位进行测试,结果表明,试验发电机油量达到所设定的20%报警阈值后,电脑端监测系统及时发出报警信息,并将负荷区域和油位状态在人机界面中进行展示,极大提升了机场柴油发电机的保障效率。

摘要：保障虚拟编组平稳追踪运行的关键问题是实现对列车运行状态的精准预测。针对列车运行过程多变的特点,提出基于融合注意力机制的卷积双向长短期记忆神经网络(ATT-CNN-BiLSTM)的时空轨迹预测方法。针对列车历史运行数据中非正常运行场景稀少产生的数据非均衡问题,利用卷积神经网络和双向长短期记忆网络提取列车运行数据维度之间的特征关联,并增加注意力机制提升泛化能力。同时引入运行时验证方法在线监控预测结果,降低由预测错误造成的行车风险。以成都地铁8号线真实数据为例进行实验,设计5种评价指标,通过基线模型与消融实验对所提ATT-CNN-BiLSTM进行评价,该模型对于异常场景的预测误差至少减小9.626%。

摘要：辅助服务市场作为电力市场的一项重要内容,对于以经济手段实现微电网内部资源优化利用起到重要作用。首先分析了微电网辅助服务市场主体和服务类型,然后借鉴在线报价机制设计了一种以用户需求为驱动的备用发电辅助服务市场出清方式。该出清模型以微电网中用户购买备用服务的总支出最小为目标,综合考虑可控分布式电源、储能和可控负荷的备用服务能力。最后,通过算例仿真验证了所提出清方法的可行性。