摘要：分布式电源、储能和柔性负荷的集成赋予了需求侧灵活调控能力,使其能够以产消者身份进行电能共享,从而促进电力资源的优化配置。为此,针对电能共享市场的交易机制进行研究,文章提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略,旨在降低电力市场的交易成本并提高市场效率。首先,基于剩余理论设计了边际价格驱动下的电能共享模式,同时基于最优反应函数建立了市场博弈模型,揭示了市场无序竞争导致的无谓损失。对此,提出了价值认同机制以提高电能共享市场的运营效率,并设计了基于一致性算法的分布式交易策略以实现产消者间的去中心化交易,从而保护用户的隐私安全。最后,通过数值仿真验证了所提交易策略能够实现电能共享市场的帕累托改进并促进电力资源的优化配置。

摘要：随着新型电力系统的发展,需求侧出现了大量灵活负荷,使得电力用户由消费者向产消者转型。产消者能够将其灵活调控能力作为商品参与市场化交易,而海量产消者的涌入势必对市场运营机构带来极大的压力。为此提出分布式交易机制以适应点多量小的需求侧电能互动,并根据不同的互动场景分别设计了弱中心化交易模式和完全分布式交易模式。其中,弱中心化交易模式利用区块链网络和智能合约取代交易中心职能,并基于拉格朗日对偶分解算法迭代完成市场出清;完全分布式交易模式利用一致性协议在产消者间传递价格信号,将市场出清转化为产消者间关于价值的认同。算例分析表明,所提分布式交易机制打破了产消者间的信息壁垒,降低了交易成本,提高了可再生能源消纳率,实现了电力资源的优化配置。

摘要：在虚拟现实环节中的培训类、操作类的系统中,对于动作的标准性、规范性评价已经成为一个日益突出的问题。将培训师进行培训过程的标准动作分割是非常重要和关键的一环,分割的精确与否直接影响后续的培训评价。文中提出了一种基于多维状态云模型预测的方法,首先采用卷积神经网络对操作动作的多传感器数据集进行模型训练预测得到下一时刻的动作多个结果形成多结果数据集;然后对预测的多结果数据集设计多维云模型;最后通过实际动作在云模型中的分布得到对应概率进行动作分割点判定。结果表明基于卷积神经网络的多维云模型的动作分割方法能够比较好地选取分割点,提高动作的划分精度,能够用于虚拟现实环境中的连续动作分割。

摘要：测量误差校正经常会出现精度较差的现象,为保证校正结果的准确性,设计了电容式电压互感器测量误差自适应校正方法。计算电容式电压互感器分压阻抗,在互感器中提取电容器电路分压值和总值,得到不同分压之间的阻抗关系式。建立测量误差校正模型,计算电容器周边的感应电压,列举电感器观测矢量的矩阵,获取电压向量差额定比值,得到误差校正函数值。设计测量误差自适应校正算法,分别设置误差检测与误差校正的判别式,得到一个新的校正方法。仿真实验结果表明,该方法得到的误差值均为4种方法中的最小值,可见该方法的校正精度最高,校正效果最好。

摘要：针对以往使用的电网数据自动分析平台受到大量用户用电量数据影响,使数据处理过程中出现延迟问题,提出了基于HBase的乡村智能电网数据自动分析平台。使用HBase体系结构,在一个或多个区域服务器中存储指定表的数据。设计数据同步平台,相互调用访问层应用程序。构建HBase数据模型,提供面向集群存储和在线应用支持功能,确保没有实际存储的列不会占用存储;采用归一化处理方式将用户日用电量简约处理,记录电力消耗情况,在预设的时间间隔内进行映射运算,并将计算结果存储在第n层的监控节点中。将节点中用电参数转化为键值对,表示相应电力消费模式编号,减少延迟现象出现,由此完成电网数据分析。通过实验验证结果可知,该平台分析后的数值均在实际用电量数值范围内,误差也在可控范围内,具有精准的分析效果。

摘要：针对目前各行业能源表计数据采集各自通信协议不统一,通信手段匮乏,采集通道单一等问题,文章介绍一种物联网能源终端的设计。终端采用功能模块模组化。远程通信模组包括4G/5G/北斗、230MHz无线、NB-IoT等;本地通信模组包括M-BUS、HPLC/HRF双模、CAN等。远程通信模组可进行通信通道的优化切换或者多通道同时在线;本地通信模组自主组合完成水、电、气、热四表的数据采集,从而满足能源系统数据全覆盖采集,传输数据可靠性的要求。