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近年来,风电在我国经历了跨越式发展,然而很多地区风电并网容量远远大于本地电网对风电的消纳能力,大规模风电并网对电网调峰和系统稳定运行的影响日益明显,很多地区慢慢出现由于调峰、输送通道等问题引起的风电弃风现象。另一方面,电网调度与管理机构已累积了大量的风电运行、试验、故障等多源数据,但是对风电多源数据的挖掘和利用却仍然处于较低的水平,无法通过风电多源数据来为电网调度提供有效支撑。为了促进风电的有序消纳,有效地利用已积累的风电多源数据,实现风电调度的“公开、公平、公正”的三公调度原则,需要对风电场的运行性能进行更科学、更准确、更全面的评价,从而为风电调度提供决策依据。因此,本文对风电场运行性能的评估开展研究,研究工作主要包括:采用三层构建法建立风电场运行性能的评价指标体系,然后采用基于灰色关联度的集对分析法对风电场进行综合评估,最后基于评估结果对风电弃风限电进行科学管理。本文主要包括以下内容:首先,分层构建风电场运行性能评估指标体系。系统性梳理归纳了国内外相关国家标准、南网、国网企业标准等标准文件规定的风电场运行性能基础指标,在此基础上,从宏观、微观、计算三个层次分级设计了以固有特性、涉网特性和运行特性为核心的风电场运行性能指标体系。然后,对评价指标的计算方法、赋权方法、综合评估方法进行深入研究。梳理风电场运行性能评估指标的定义和计算方法,以及指标数据标准化处理方法。基于主观赋权法和客观赋权法,提出了基于矩估计理论的最优组合赋权法。在此基础上,提出评估风电场运行性能的基于灰色关联度的集对分析法,并详细介绍了方法的原理、基本步骤和技术优势。通过湖南电网的实际风电场算例对上述所提出的评估方法进行了验证。最后,开展基于优化弃风管理的短期调度方法研究。考虑输电约束和调峰约束,基于风电场运行性能综合评估得分(定期滚动更新),研究改进风电场弃风管理方法的风电场短期调度方法,对前文已完成运行性能综合评估的五个风电场的弃风限电量进行管理,制定优化发电计划,促进全网新能源发电消纳水平的提高。

关键词：风电场运行性能评价指标体系矩估计集对分析

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试析新媒体如何在大学生思政教育中有效发挥作用

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学术论坛 2011年第7期34卷 193-198页

作者：徐海鑫廖浩君共青团四川大学委员会四川大学华西临床医学院学生工作部教师四川成都610065

与过去大学生不同当代大学生是在新媒体的背景下成长起来的一代人,每天使用新媒体已经成为了大学生学习生活中不可或缺的一部分,新媒体对他们的交往方式、学习思维方式、行为习惯产生了深刻的影响。因此当代的大学思政教育管理者应该注... 详细信息

与过去大学生不同当代大学生是在新媒体的背景下成长起来的一代人,每天使用新媒体已经成为了大学生学习生活中不可或缺的一部分,新媒体对他们的交往方式、学习思维方式、行为习惯产生了深刻的影响。因此当代的大学思政教育管理者应该注意这一新特点,与时俱进转变观念、占领新阵地,将各方面的教育工作形成合力,从而使大学生思政教育工作更主动更有成效。

关键词：新媒体大学生思政教育

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基于位置细胞的大鼠运动轨迹解码研究

基于位置细胞的大鼠运动轨迹解码研究

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作者：海鑫郑州大学

学位级别：硕士

利用神经元活动信息解码动物运动轨迹是神经科学研究的前沿课题之一,对于解析大脑信息处理机制、脑机接口等都有着十分重要的意义。在运动轨迹解码中,建立位置编解码模型是其中一个重要的研究内容。然而,由于神经系统的复杂性和神经活... 详细信息

利用神经元活动信息解码动物运动轨迹是神经科学研究的前沿课题之一,对于解析大脑信息处理机制、脑机接口等都有着十分重要的意义。在运动轨迹解码中,建立位置编解码模型是其中一个重要的研究内容。然而,由于神经系统的复杂性和神经活动的非平稳、非线性特性,使得解码动物运动轨迹成为神经科学中最棘手的问题之一,因此如何建立位置编码模型和运用解码算法依然是目前运动轨迹解码的核心和关键。本文根据大鼠海马区位置细胞的神经元响应特性,建立了大鼠运动轨迹的集群位置编码模型,主要研究了粒子滤波(Particle Filter,PF)在大鼠运动轨迹解码中的性能,并与扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波算法算法(Unscented Kalman Filter,UKF)进行了对比。主要内容包括:(1)本文根据大鼠海马区位置细胞的发放特性,建立了针对单个位置细胞的位置编码模型,即位置细胞的位置野模型。为了解码大鼠运动轨迹,本文基于状态空间模型,又建立了针对多个位置细胞联合的集群位置编码模型。(2)本文通过仿真位置细胞的位置野,并结合仿真轨迹得到仿真位置细胞的锋电位仿真数据。实测数据来自纽约大学公共数据平台,并介绍了手术及训练过程,本文使用数学形态学滤波的方法从原始数据中检测锋电位,之后使用主成份分析法提取锋电位特征,最后使用K-均值聚类方法进行分类。(3)本文所建立的大鼠运动轨迹编码模型属于非线性模型,首先使用了传统的非线性滤波算法:EKF来解码大鼠运动轨迹,由于EKF直接将非线性函数经过泰勒级数展开后,进行线性化处理。再使用线性卡尔曼滤波进行解码,使得解码精度遇到瓶颈。针对该问题,本文又使用了UKF算法,采用对称Sigma点采样,使得解码精度有所提高。为了达到更高的解码精度,本文重点介绍了PF算法,PF算法以点过程估计为基础,利用粒子集表示系统状态,摆脱了解决非线性解码问题时随机量必须满足高斯分布的制约,更能体现神经信息解析连贯性的特点,提高了运动轨迹预测的准确性。(4)给出了解码精度的评价指标。通过仿真数据,并分别使用以上三种算法解码大鼠运动轨迹,以此证明解码算法的可行性。同时探讨了不同位置细胞个数对解码精度的影响。(5)针对实测数据,本文给出了如何从实测数据提取位置细胞发放的方法,并使用对应位置细胞的发放数据作为实测数据进行轨迹解码,并计算评价指标数据。结果表明:粒子滤波算法解码出的轨迹与真实轨迹之间的相关系数(0.92,0.94)与无迹卡尔曼滤波得出的相关系数(0.87,0.92)要显著高于扩展卡尔曼滤波的相关系数(0.71,0.75)。其中前值为x轴的相关系数,后值为y轴的相关系数。且粒子滤波的相关系数略高于无迹卡尔曼滤波。粒子滤波算法解码出的轨迹与真实轨迹之间的均方误差(1.98,1.64)要显著低于与无迹卡尔曼滤波的(3.16,2.25)与扩展卡尔曼滤波的(4.51,3.93)。并且达到相同的解码精度需要的位置细胞个数更少。

关键词：位置编码模型位置细胞粒子滤波运动轨迹解码

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王杰与赵翼:状元得失之间的别样人生

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中国档案 2024年第6期 86-87页

作者：郑海鑫中国第一历史档案馆

在学而优则仕的古代中国,读书人将科举作为跻身仕途的重要途径。《清史稿·选举志》记载:“三年大比,试诸生于直省,曰乡试,中式者为举人,次年试举人于京师,曰会试,中试者为进士。天子亲测于廷,曰殿试。”殿试等级最高,在皇宫举行,以皇... 详细信息

在学而优则仕的古代中国,读书人将科举作为跻身仕途的重要途径。《清史稿·选举志》记载:“三年大比,试诸生于直省,曰乡试,中式者为举人,次年试举人于京师,曰会试,中试者为进士。天子亲测于廷,曰殿试。”殿试等级最高,在皇宫举行,以皇帝的名义出策问题目。殿试分一、二、三甲,“一甲”三名为状元、榜眼、探花,赐进士及第;“二甲”若干人,赐进士出身;“三甲”若干人,赐同进士出身。正所谓“十年寒窗无人问,一举成名天下知”。状元,作为科举制度中最耀眼的头衔,竞争也最为激烈。清代在寻常例试外,逢庆典特别开科考试称恩科,如乾隆十六年(1751),乾隆帝谕旨:“今岁恭逢圣母皇太后六旬万寿,……于壬申年举行万寿恩科,三月乡试,八月会试,俾兹多士共乐观光,以昭盛典。”十年之后,又逢皇太后七旬万寿,乾隆帝下旨:“本年恭遇皇太后七旬万寿,敷天同庆,特开万寿恩科。”

关键词：学而优则仕清史稿进士出身万寿壬申年恩科进士及第选举志

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