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基于自适应差分演化算法的光伏模型参数提取_李水佳

快速准确地提取光伏（PV）模型的参数对于光伏系统的模拟、评估和控制是至关重要的。近些年来,使用智能优化方法对PV模型进行参数提取得到了极大的关注。然而,这些智能优化方法往往消耗了大量的计算资源。为了准确快速地提取光伏模型的参数,提出了一种新型的自适应差分演化算法。在该算法中,提出了一种新的变异策略。为了验证算法的性能,选择单二极管模型、双二极管模型和PV模型作为测试模型。实验结果表明:提出的算法可以快速准确地提取到不同PV模型的参数。因此,提出的算法可以作为一种有效的PV模型参数提取方法。

  • 2021-04-26
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基于一种混合智能算法的有限元模型修正多解问题_康俊涛

为了使有限元模型修正结果更加符合结构实际情况,将传统的提供单一修正结果转变为提供多个修正结果,然后由决策者根据现场情况、类似工程经验等非参数信息来决定最终采用的修正模型；并且针对这一问题,将优化速度快的稳态遗传算法和优化精度高的梯度下降算法相结合,提出了一种混合智能算法.最后分别采用数值算例和ASCE-Benchmark模型修正过程验证了所提算法的寻找多解能力和优化精度.结果表明,本文所提算法可以寻找到定义域内的全部极值,且相比于稳态遗传算法具有更高的精度,ASCE-Benchmark算例中,两个修正后的有限元模型与实测结果之间的频率误差均有明显下降.

  • 2021-04-26
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基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解_刘海东

非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术，能够量化能耗，为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高，但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此，文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型，并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列，采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练，经迁移学习获得训练模型，实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率，提高了算法的泛化能力。

  • 2021-04-26
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2020年汛期我国主要天气气候特征及成因分析

利用国家气候中心实时和历史气象观测数据，对我国2020年汛期（3月28日至9月8日）气候特点进行了综合分析。分析结果显示，2020年汛期，我国气候特征总体雨多温高、涝重于旱，且气候异常突出、极端事件频发。一是我国多地出现阶段性的暴雨洪涝，覆盖范围广、极端性强、累计降雨量大；二是南方出现了1961年以来持续时间第2长的区域性高温天气过程；三是台风总体不活跃，但阶段性突出，出现了1949年以来首个7月无编号无登陆台风的情况；四是气象干旱总体偏轻。分析还显示，2019年秋季至2020年春季，赤道中东太平洋出现的弱厄尔尼诺事件，以及北印度洋海温的持续偏高导致西太平洋副热带高压持续偏强，是造成我国汛期气候异常的重要原因。

  • 2021-04-26
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物联网安全：安全问题分析

物联网的安全问题是多方面的，包括传统的网络安全问题、计算系统的安全问题和物联网感知过程中的特殊安全问题等。下面简要介绍物联网系统中一些特殊的安全问题。

  • 2021-04-26
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智能工厂引领粮油产业迈入智能制造时代丨深度

智能工厂不仅是生产自动化、少人化，同时可实现管理的数字化、智能化：车间生产及设备运行情况可以实时获取和调整；运营指挥系统能够集成采购、生产、销售数据，优化决策流程。

  • 2021-04-26
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工艺参数对AI-Si合金CMT增材制造组织和力学性能的影响

通过没置不同的层间停留时间、送丝速度和增材速度，划增材制造单道多层的直壁墙试样进行r金相、硬度和拉伸试验，在平行和垂直于增材2个方向上研究了工艺参数划A1 Si合金CMT增材制造组织和力学性能的影响．结果表明：在层间停留时间为60 s时，得到的微观组织最好。多为等轴晶；随送丝速度的增大，晶粒逐渐变大；随增材速度的增大，晶粒逐渐变小．送丝速度为3和4 m．mi。·时。硬度较高，当送丝速度为4 m。rain l和增材速度为50 Cnl·rain 1时。平行和垂直于增材2个方向上的抗拉强度和延伸率的差异最小，这时断VI表面有很多深浅形状不一的韧窝，接头具有较好的塑性，断裂方式为韧性断裂．冈此，A1 si合金CMT增材制造较优的工艺参数为为50 Cn]·min．

  • 2021-04-26
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3D乐谱理论建构及应用研究

乐谱是音乐文化中的知觉表象，对世界各地不同历史时期、不同类别的音乐作品，高维乐谱均可对其音乐构成的基本元素简约化设置，凸显直观提示效果，提升联觉认知效率。通过交互设计，其视听效果可同步展现，从而升级音乐创作和欣赏的交互体验。高维乐谱中的最简形式——3D乐谱，携带了足够的数据和启示，即能给研究者和表演者以个性鲜明的三维图形形态呈现出来的某一乐曲的基本形态，方便记忆和保持动机核心特征以及音乐的创作与发展，又能呈现出立体的可视化音乐形象。具体建设按照乐谱功能分为三个部分:一是将已有乐谱进行3D呈现并实现人机共识；二是利用3D乐谱对多声部复杂的音乐作品进行分析与研究；三是在3D乐谱理论基础上创设新作曲理论。

  • 2021-04-26
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