摘要：以华东电力市场为背景,提出一种基于电荷系统搜索(CSS)算法的年度合约电量分解方法。针对国内外电量合同形式差异,分析总结合约电量分解方法的研究现状;介绍华东电力市场在年度市场中的运营规则,充分考虑预测不确定性、机组发电成本以及废气排放等因素,提出按月度电量分解和按机组电量分解2个步骤完成年度合约电量分解的方法;设计电量分解的带约束优化模型,利用CSS算法求得所建立模型的最优解。结合IEEE 30节点标准测试系统的基础数据构建实验数据,验证了所提年度合约电量分解方法的有效性。

摘要：根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模式,建立了具有完备性、平移旋转不变性的星图模式样本集。然后,利用RBF神经网络做星图识别,研究顺序训练方法和批量训练方法,总结多种经典算法的优缺点,并设计了一种训练方法。通过实验证明了该种方法较其他经典算法更为适合学习星图模式样本。最后,给出RBF神经网络相关的训练数据,并通过模拟星图软件获得若干模拟星图作为观测样本,利用已经训练好的神经网络进行识别。试验结果表明,测试网络能够正确识别这些星图。

摘要：设计了一种激光光斑位置测量系统,用于提高激光照射器监测系统测量激光光斑位置时的测量精度。分别介绍了测量系统的组成及它们的信号连接关系。针对激光光斑图像采集过程中的后向散射现象,提出基于异步距离选通的激光后向散射抑制技术。为了克服大气湍流扰动对激光光斑成像的影响,利用改进的盲解卷积算法对激光光斑图像进行事后图像处理。最后,对光斑图像进行畸变校正,并利用高斯曲面拟合算法提取光斑位置。设计了若干仿真实验,并应用该系统处理了实际外场实验。结果表明,所设计的激光光斑位置测量系统的测量精度不超过0.3pixel。

摘要：公共建筑用能清洁化和电气化是推进国家双碳战略的发展趋势,为解决电网“双高”“双随机”所引发的安全可靠问题,可以通过虚拟电厂技术聚合和调控公共建筑的用能设备,参与电网统一调度。首先分析了目前虚拟电厂对用户端资源建模的发展现状以及面向公共建筑的建模需求;其次利用面向对象建模方法,设计公共建筑可调控资源的信息模型和信息交换服务;然后通过仿真实例,运用所设计的模型开展用例研究,阐述模型可行性;最后对所设计模型的应用前景进行展望。

摘要：为了实现星敏感器对航天器当前姿态的准确测量,如何提高星图识别算法的实时性和鲁棒性成为星敏感器的关键技术。对星图识别过程中应用的模式提取、训练样本集的建立以及神经网络训练方式的改进等算法进行研究。首先,设计一种基于星图特征的三角形剖分方法,将视场内的恒星以三角形的方式组合起来,提取星图模式,建立完备的训练样本集,使星图特征具有平移和旋转不变性。然后,采用BP神经网络识别星图特征,以权值矩阵代替导航星库,一旦网络训练完成,可以很快获得当前星图信息,实现星敏感器星图识别算法的实时性和鲁棒性;为了优化BP神经网络改进其自身缺点,采用PSO(粒子群算法)训练BP神经网络,获取使BP神经网络趋近全局最优的初始权值和阈值,使其加快收敛至全局最优。由实验结果表明,该星图识别算法识别率达100%。

摘要：提出一种短期负荷预测算法,用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点,分析短期负荷运行规律,并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理,相除奇异点。其次,介绍BP神经网络基本结构,并针对BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点,采用PSO算法确定网络训练初始权值。然后,设计一种基于PSO-BP神经网络的短期负荷预测算法,包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。最后,选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测,实验结果表明,与传统的BP神经网络相比,PSO-BP神经网络用于短期负荷预测算法的精度更高,预测负荷和实际负荷之间的平均绝对误差(MAE)小于1%。

摘要：电力需求响应管理服务系统是电力需求响应系统功能架构中的主站系统,为需求响应聚合系统和需求响应终端提供组织和管理功能,这需要提供电力需求响应信息互操作接口。从应用场景和软件架构方面设计了基于国内电力行业标准DL/T 1867-2018《电力需求响应信息交换规范》功能一致性的电力需求响应管理服务系统互操作接口。应用场景方面,设计了完整的测试流程以及注册、报告、事件、加入/退出的互操作用例;软件架构方面,采用微服务的架构设计风格,设计了Http接口组件、参与者管理组件、事件管理组件以及数据管理组件。设计方案可以应用于国内需求响应试点以及自动需求响应控制应用场景中。

摘要：针对家庭终端典型负荷管理引入需求响应技术。介绍了需求响应以及需求响应事件原理,并选择3种家庭终端负荷开展研究。针对典型负荷提出了控制策略,通过试验验证所设计控制策略的有效性。

摘要：随着大数据时代的来临,如何从海量数据中抽取出最有效的信息成为人们最迫切的需要。为了能够在大数据的环境下更好更快地进行汉英文本的信息抽取,文中采用Python编程语言,Django+uWSGI+Nginx框架,基于TextRank的图排序算法实现汉英文本信息抽取系统。该系统包含文本关键词提取,文本关键短语提取以及文本摘要提取。测试结果表明,该系统能够实现大规模数据的高并发稳定调用,在兼顾抽取质量的同时,还能实现超高效率的信息抽取,具有很好的实际应用价值。

摘要：商业楼宇用电在社会总用电负荷中占比较大,其中夏季高峰时刻中央空调系统用电尤为突出。以中央空调为调控对象,建立用电侧机动调峰能力是应对故障风险,提高电网运行经济性的重要举措。针对商业楼宇数目众多,内部用能设备复杂多元,自动化程度参差不齐,电气设备与控制中心之间、电网企业与商业楼宇用户之间会产生大量的数据流等问题,设计了基于边缘网关的中央空调需求响应终端,实现了商业楼宇中央空调的柔性控制,并通过需求响应实现网荷互动,提高城市电网运行弹性。通过现场示范建设,证明了应用的可行性。