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基于QD和因果注意力TCN的光伏功率区间预测

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太阳能学报 2024年第3期45卷 488-495页

作者：崔京港王芳叶泽甫朱竹军阎高伟太原理工大学电气与动力工程学院太原030024 山西格盟中美清洁能源研发中心有限公司太原030031

针对现有短期光伏功率区间预测问题,提出一种时间卷积神经网络与注意力机制结合的框架,对注意力机制中的时间因果顺序进行严格限制,应用残差机制增强模型挖掘的信息能力,并利用质量驱动区间损失优化模型参数,最终实现短期功率区间预测... 详细信息

针对现有短期光伏功率区间预测问题,提出一种时间卷积神经网络与注意力机制结合的框架,对注意力机制中的时间因果顺序进行严格限制,应用残差机制增强模型挖掘的信息能力,并利用质量驱动区间损失优化模型参数,最终实现短期功率区间预测效果的提高。根据中国河北省某光伏电站的当地气象数据和历史光伏功率数据进行的仿真实验表明,相较于传统的序列预测方法或区间损失,在连续时刻和不同天气类型情况下,所提出的功率区间预测方法效果更有助于电网的科学调度与决策。

关键词：光伏发电功率预测深度学习时间卷积网络因果注意力机制质量驱动损失

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山西省数字农业发展现状与问题分析

山西农经 2024年第1期 177-179页

作者：王佳敏崔京港青海大学财经学院青海西宁810016 太原理工大学电气与动力工程学院山西太原030024

在新时代乡村振兴战略的大背景下,数字农业技术是实现农村农业现代化的重要手段。为更好地推进山西省农业农村现代化发展,通过归纳整理山西省数字农业发展现状,指出山西省数字农业存在的不足,并提出相应的对策。

关键词：数字农业山西省对策

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基于深度学习的光伏功率预测建模方法研究

基于深度学习的光伏功率预测建模方法研究

作者：崔京港太原理工大学

学位级别：硕士

工业的更新迭代和经济的快速发展都加剧了传统能源的消耗和环境的污染,绿色低碳的可持续发展模式成为世界各国的共识,清洁可再生的新能源是实现绿色低碳发展的重要途径。太阳能作为新能源的一种,资源丰富蕴含量巨大,具有广阔的应用前景... 详细信息

工业的更新迭代和经济的快速发展都加剧了传统能源的消耗和环境的污染,绿色低碳的可持续发展模式成为世界各国的共识,清洁可再生的新能源是实现绿色低碳发展的重要途径。太阳能作为新能源的一种,资源丰富蕴含量巨大,具有广阔的应用前景。然而受自然条件和天气因素的影响,大规模光伏发电并网会对电网的稳定运行造成挑战。准确的光伏功率预测技术是应对该问题的直接手段,一方面可以帮助光伏电站调度人员做出合理决策,在市场价格和电站产出博弈间获取可观的经济效益;另一方面可以提高能源利用率,增强电网消纳能力,避免资源浪费实现巨大的社会效益。所以本文将重点研究如何提高光伏功率预测精度,更好地利用光伏新能源。本文首先介绍光伏产业的发展情况及光伏功率应用存在的问题,然后详细说明了日前光伏功率预测技术、超短期光伏功率预测技术和超短期区间预测技术在光伏电站和电网运行中的必要性及不足。最后考虑到光伏发电存在波动性、随机性和间歇性,本文采用深度学习的建模方法提高光伏功率预测精度。本文的主要工作归纳如下:(1)针对日前光伏功率预测任务,本文提出基于多特征视角的概率加权长短期记忆神经网络的日前光伏功率预测方法。首先采用多特征视角技术表示数值天气预报,并从全局与局部两个角度构建历史日相似度函数。然后求取历史日的类型概率,刻画数据的数值不准确性。最后结合概率和损失函数优化模型参数增强模型预测性能,输出精度更高的功率预测值。通过历史日类型划分实验和预测结果分析,表明所提模型具有更好的预测效果。(2)针对光伏功率超短期点预测任务,本文提出结合多注意力机制的一维卷积-长短期记忆神经网络的超短期光伏功率预测方法。首先利用一维卷积网络对多变量气象序列特征变换,挖掘有效信息。然后基于变量注意力机制和时序注意力机制提取长时间序列动态特性。最终结合一维卷积-长短期记忆神经网络和上述注意力机制建立了多变量气象序列到预测功率的模型。通过网络消融实验和预测效果对比实验,表明所提模型具有更高的功率预测精度。(3)针对光伏功率超短期区间预测任务,本文提出基于质量驱动损失和因果注意力时间卷积神经网络的超短期光伏功率区间预测算法。首先提出时间卷积神经网络与注意力机制结合的框架,应对因时间卷积神经网络的膨胀卷积结构导致得信息缺失和遗漏问题。然后采用质量驱动损失训练整个神经网络框架,以区间质量为导向输出区间上界和区间下界,有效表示了光伏功率的不确定性。实验结果表明,本文提出的模型提高了光伏功率区间预测效果。

关键词：光伏功率预测深度学习日前预测超短期预测点预测区间预测长短期记忆神经网络时间卷积神经网络

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基于网络平台的制造商销售与回收模式选择

计算机集成制造系统 2024年第7期30卷 2540-2552页

作者：唐飞苑希港西南交通大学经济管理学院四川成都610031 江苏师范大学商学院江苏徐州221116

为了探讨制造商基于网络平台应采用何种销售与回收模式,运用博弈论构建了不同销售模式(分销或代销)和不同回收模式(委托回收或代收)组合下的闭环供应链模型。结果表明:网络平台向制造商收取的销售/回收佣金费率的大小是影响制造商最优销... 详细信息

为了探讨制造商基于网络平台应采用何种销售与回收模式,运用博弈论构建了不同销售模式(分销或代销)和不同回收模式(委托回收或代收)组合下的闭环供应链模型。结果表明:网络平台向制造商收取的销售/回收佣金费率的大小是影响制造商最优销售/回收模式选择的关键;当销售/回收佣金费率较低时,制造商更愿意选择代销/代收模式,否则其会转向传统分销/委托回收模式;当制造商选择代销或代收模式时,网络平台利润随佣金费率的递增表现为先增后减,且当佣金费率低于一定程度时,代销或代收模式对网络平台不利;当销售和回收佣金费率都处于一个理想的适中水平时,制造商选择代销和代收模式可以同时提升其与网络平台的利润水平,实现双赢。

关键词：互联网+ 网络平台网络销售网络回收闭环供应链

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基于反吸引速度更新机制的改进蜉蝣算法

北京航空航天大学学报 2024年第6期50卷 1770-1783页

作者：毛清华王迎港牛晓辉燕山大学经济管理学院秦皇岛066004

针对蜉蝣算法(MA)前期收敛速度较慢、后期寻优精度不高等问题,提出一种基于反吸引速度更新机制的改进蜉蝣算法(MMOA)。采用改进型Tent混沌序列初始化蜉蝣种群,使蜉蝣分布更加均匀,提升了种群的多样性;结合MA的特点,引入反吸引速度更新... 详细信息

针对蜉蝣算法(MA)前期收敛速度较慢、后期寻优精度不高等问题,提出一种基于反吸引速度更新机制的改进蜉蝣算法(MMOA)。采用改进型Tent混沌序列初始化蜉蝣种群,使蜉蝣分布更加均匀,提升了种群的多样性;结合MA的特点,引入反吸引速度更新机制指导蜉蝣速度更新,平衡算法的全局搜索和局部寻优能力,进而提升算法的收敛性能;对全局最优蜉蝣进行逐维的重心反向学习变异,降低各维度间的干扰,帮助算法跳出局部最优并加速收敛。基于12个标准测试函数和部分CEC2017测试函数进行对比仿真实验,结果表明:MMOA较灰狼优化(GWO)算法、MA等算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面都具有明显优势。

关键词：蜉蝣算法改进Tent混沌反吸引速度逐维变异重心反向学习

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基于主成分变换的星载升降轨极化SAR数据水体提取方法

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地球信息科学学报 2024年第4期26卷 1057-1074页

作者：孟庆港曾琪明北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所北京100871 北京大学空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验室北京100871

利用光学遥感技术可以快速高效地获取大范围的地表水体信息,但是在洪灾监测等应用中,常常伴随多云、降雨等恶劣天气,难以及时获得高质量的光学遥感图像。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术具有全天时、全天候的特点,不受... 详细信息

利用光学遥感技术可以快速高效地获取大范围的地表水体信息,但是在洪灾监测等应用中,常常伴随多云、降雨等恶劣天气,难以及时获得高质量的光学遥感图像。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术具有全天时、全天候的特点,不受阴雨天气的影响,相比光学遥感具有明显的优势。本文首先总结和分析了目前基于星载SAR数据提取水体的方法和存在的问题,以Sentinel-1数据为例,为了弥补单极化阈值法和哨兵一号双极化水体指数(Sentinel-1 Dual-Polarized Water Index,SDWI)方法的不足,提出了双极化第一主成分水体指数(Dual-Polarized First-Principal-Component Water Index,DFWI)。其次,为了解决雷达阴影容易与水体相互混淆的问题,提出了3种升降轨极化SAR水体提取方法:升降轨VH极化方法(AscendingDescending VH-Polarization Water Index,AD-VH)、升降轨VV极化方法(Ascending-Descending VV-Polarization,AD-VV)和升降轨双极化第一主成分水体指数(Ascending-Descending Dual-Polarized First-Principal-Component Water Index,AD-DFWI)。最后,选择云南省洱海和土耳其Hatay 2个研究区进行水体提取实验,分别对应水体的常态化监测和应急监测等不同的应用场景。根据用户精度、生产者精度、虚警率和F1-score共4种指标对上述不同方法得到的水体提取结果进行精度评价和分析。实验结果表明:(1)本文所提方法相比单极化阈值法和SDWI法的分类精度明显提高,在2个研究区中,精度相对最高的方法均为AD-DFWI法,F1-score指标分别达到了97.83%和88.33%;(2)升降轨极化SAR水体提取方法不仅较好地解决了雷达阴影和水体相互混淆的问题,而且图像直方图中双峰分布特点更加显著,水体和非水体的可分离性更高,综合性能更好。本文提出的方法未来可以为水体提取和洪灾监测等应用提供参考。

关键词：极化SAR 水体提取洪灾监测雷达阴影主成分变换升降轨阈值法 Sentinel-1

基于改进特征筛选的随机森林算法对锂渣混凝土强度的预测研究

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材料导报 2024年第9期38卷 156-161页

作者：魏令港黄靓曾令宏湖南大学土木工程学院长沙410082

本工作提出了特征变量筛选结合特征变量相关性的方法,对构建的锂渣混凝土28 d抗压强度数据库进行优化,分别建立了随机森林模型和深度神经网络模型用于测试数据库,并以相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MAE)三个指标对模型... 详细信息

本工作提出了特征变量筛选结合特征变量相关性的方法,对构建的锂渣混凝土28 d抗压强度数据库进行优化,分别建立了随机森林模型和深度神经网络模型用于测试数据库,并以相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MAE)三个指标对模型的预测结果进行对比分析。结果表明,预测锂渣混凝土的28 d抗压强度时,采取改进的特征变量筛选方法能够有效提高模型的预测效果,此外,特征变量筛选的前后随机森林(RF)模型的预测效果明显优于深度神经网络(DNN)模型。

关键词：随机森林(RF) 深度神经网络(DNN) 特征变量筛选锂渣混凝土抗压强度

基于变分原理的PEMFC阴极扩散层孔隙率最优分布研究

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工程热物理学报 2024年第5期45卷 1506-1513页

作者：李毅袁芳翁仁港华中科技大学能源与动力工程学院武汉430074

气体扩散层作为质子交换膜燃料电池膜电极的重要组成部分,其孔隙率对电池性能有着显著的影响。本文以质子交换膜燃料电池(PEMFC)为研究对象,建立了其三维稳态非等温计算模型。基于变分原理,以阴极扩散层含水量为优化目标,推导了阴极气... 详细信息

气体扩散层作为质子交换膜燃料电池膜电极的重要组成部分,其孔隙率对电池性能有着显著的影响。本文以质子交换膜燃料电池(PEMFC)为研究对象,建立了其三维稳态非等温计算模型。基于变分原理,以阴极扩散层含水量为优化目标,推导了阴极气体扩散层孔隙率的优化分布。优化结果表明,非均匀分布的阴极气体扩散层孔隙率有利于电池内反应物和水的传递,同时使温度分布更为均匀,从而提升电池性能。当电压为0.3V时,电池的输出电流提升6.8%,输出功率提升3.5%。

关键词：质子交换膜燃料电池变分原理孔隙率分布数值模拟性能优化

“见微知著”与“本末悉究”——“微舞评”写作探析

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北京舞蹈学院学报 2024年第2期 101-107页

作者：于港中央民族大学舞蹈学院北京100081

“微舞评”之“微”在于其简短的体量,并不意味其简单的内涵,传统舞评之“传统”也并不在于评论内容的全览,两者之间是风格上的差异而不是层次上的高低。“微”之于“著”,在于“微舞评”何以在有限的体量中发挥出多限度的内容与表达;... 详细信息

“微舞评”之“微”在于其简短的体量,并不意味其简单的内涵,传统舞评之“传统”也并不在于评论内容的全览,两者之间是风格上的差异而不是层次上的高低。“微”之于“著”,在于“微舞评”何以在有限的体量中发挥出多限度的内容与表达;“本”“末”悉究在“微舞评”的书写范式中更强调“转译”“转化”的方法。“本”是其作为评论的功能和价值,“末”在于其评论的内容与形式,两者同出一名,共同标定着“微舞评”的写作特点。

关键词： “微舞评” 舞蹈评论文艺评论写舞蹈