摘要：泛在电力物联网的特点是可以在任意时间、人、物、地点之间实现信息交互和连接,泛在电力物联网的建立对微电网的多源协调提供了新思路。本文在信息实时互通的基础上建立了微网多源模型,该模型以总成本为目标函数,并在终端处建立两级优化,即对微源出力调整及平滑程度进行优化。根据这一模型,首先运用边缘计算对模型中分布式电源DG(distributed generation)、储能系统及微燃机单独进行优化。然后采用模糊遗传算法在能量管理系统EMS(energy management system)中进行总优化求解。最后,对于提出的模型进行仿真验证,仿真结果表明,该模型能够对能源充分、有效的利用。

摘要：在非侵入式负载识别技术的基础上,为进一步提高电器设备的识别效率,克服传统智能算法对开关事件分类准确度的缺陷,提出了一种半监督机器学习的识别方法,小波设计和普鲁克分析用于提取家庭常用电器的开、关暂态特征信息,利用小波的能量系数作为特征值,采用最近邻算法和决策树算法2个分类器协同训练分类出负载样本,分类准确度的判断使用蒙特卡罗方法进行评估,通过对4种常用电器进行仿真实验,结果表明,相比监督机器学习的一对余算法77%的准确度,所提方法准确度达到了95.6%,运行测试时间由一对余(OAR)算法的10~12 ms降为6 ms,提高了对负荷特征相近电器的识别准确度和识别速度。

摘要：居民用电信息细化对于规划居民电器使用和降低电能消耗具有重要的意义。文章在非侵入式负载识别技术的基础上,提出了一种利用数据挖掘算法进行协同训练的方法,小波设计用于提取家庭常用电器的开、关暂态特性的特征信息,利用小波的能量系数作为特征值,使用k近邻算法和决策树算法协同训练分类出负载样本,对测试集进行了算法验证实验,在简化了计算复杂性的基础上获得了更高的识别精度,克服了一对余算法在分类真实负类事件上存在的缺陷,为用电可视化的研究工作打下基础。

摘要：能源互联网是冷、热、电、气高度融合的新兴途径,实现了能源系统的多目标综合优化。首先将共享储能与源-网-荷-储的微网园区综合能源系统相结合,提出了包含光伏、风力发电等分布式能源的协同优化模型;然后通过分析广义能源互联网的运营模式,综合考虑社区综合能源系统中重要设备及负荷等因素,构建以经济性为能量协调优化目标函数;其次,为实现分布式能源的充分利用,在微网优化的基础上,加入电网层的能量优化;最后,利用模糊遗传算法对构建模型进行求解,通过具体算例验证了所提模型的有效性。由于该方案合理利用共享储能,优化过程将能量优化与经济优化相结合,表明所提方案有助于降低费用、合理分配电能。

摘要：HEVC是由视频编码联合协作小组(JCT-VC)开发出的一种先进的视频编解码标准。在帧内编码的亮度预测中,HEVC引入了35种预测模式,使得编码性能显著提高,但是计算复杂度急剧增加。为了有效地降低HEVC的计算复杂度,研究人员已经研究了许多快速模式决策算法。许多传统的快速模式决策算法一方面在计算梯度或者用特定的算子提取信息时,会不可避免地引入复杂度较高的运算;另一方面,梯度纹理信息也仅仅反映当前块的大致纹理信息,用其指导的预测模式与最终实际最优预测模式会有一定的偏差。本论文在帧内模式决策的过程中充分利用角度模式之间的相关性,提出了一种新的快速帧内预测模式决策的算法。

摘要：基于“互联网+”的智慧能源互联网综合服务是互联网在电力行业的体现,充分利用了计算机技术、信息技术及人工智能技术等,具有信息的高效处理与状态的全面感知等优点,是实现万物互联互通的重要手段。现阶段配电网故障定位与隔离存在过程较繁琐、计算量及存储量大等缺陷,因此结合互联网中边缘计算的思想,提出一种基于综合能源互联网的配电网故障定位与隔离方法,设计了适用于综合能源互联网中配电网故障定位与隔离的模式与算法,实现了高效、快速定位的目标,同时减少了计算量与存储量,最后通过算例验证了方法的有效性。