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考虑建设时序和需求响应的综合能源系统双层多目标协同规划模型及其求解方法研究

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考虑建设时序和需求响应的综合能源系统双层多目标协同规划模型及...

作者：张刘愈南昌大学

学位级别：硕士

综合能源系统(integrated energy system,IES)是通过优化整合传统能源与可再生能源的分布式能源系统,提高可再生能源利用率、实现多能互补及高效利用。IES是解决我国能源资源分布不均匀、缓解高压甚至特高压输电网络压力、实现“双碳”... 详细信息

综合能源系统(integrated energy system,IES)是通过优化整合传统能源与可再生能源的分布式能源系统,提高可再生能源利用率、实现多能互补及高效利用。IES是解决我国能源资源分布不均匀、缓解高压甚至特高压输电网络压力、实现“双碳”目标的有效途径。然而,在IES的规划与运行调度方面仍存在许多值得深入研究的难题。在此背景下,本文对IES考虑建设时序的多阶段规划方法、综合需求响应对规划与运行调度的影响及双层多目标协同规划模型的求解方法进行了深入研究,旨在为IES的规划与运行联合优化提供理论基础与应用指导。本文的主要研究内容如下:首先,在规划模型研究层面,本文构建了一个双层规划模型,便于后续对其进行IES规划与运行联合优化。在IES长期规划中,为了避免传统单阶段规划造成的规划前期设备冗余、超前投资及后期设备容量不足等问题,本文根据IES不同建设时序的负荷水平进行合理的配置规划,即根据负荷水平进行多阶段规划。同时,在下层模拟运行层中考虑综合需求响应对系统运行的影响,再通过双层模型的特性,探索需求响应对上层规划设备容量的影响。其次,在求解方法研究层面,为了避免传统智能算法在求解双层模型时进行参数循环传递造成的求解速度过慢、无法保证结果的收敛性等问题,本文提出一种双层模型上、下层关联建模的方法。该方法可将双层多目标协同规划模型转换为单层多目标规划模型,再利用线性化方法对单层模型进行线性化处理。此外,为确保该单层多目标模型解集的收敛性和均匀性,便于后续分析与决策,本文选择归一法向约束法(normalized normal constraint,NNC)求解该多目标规划问题,再通过熵权-TOPSIS法筛选帕累托前沿解集的最优折中解。最后,通过IES算例仿真,对本文所构建的模型及其求解方法进行仿真分析,验证了本文考虑建设时序和需求响应的双层规划模型对规划及运行调度的经济性和低碳性等多方面有着积极的影响,同时也证明了双层规划模型上、下层关联建模方法、NNC法及熵权-TOPSIS法的有效性及其优势。

关键词：综合能源系统建设时序需求响应双层关联建模 NNC法

省级经济开发区人员绩效管理优化研究 ——以江西省Y开发区为例

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省级经济开发区人员绩效管理优化研究 ——以江西省Y开发区为例

作者：刘欣愈江西师范大学

学位级别：硕士

Cu-Cr-Zr-Ni-Ag体系相图热力学、黏度及合金强化机制研究

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Cu-Cr-Zr-Ni-Ag体系相图热力学、黏度及合金强化机制研究

作者：石愈超安徽理工大学

学位级别：硕士

多源车载数据驱动的地铁轨道不平顺智能识别方法

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第6期55卷 2432-2445页

作者：彭飞谢清林陶功权温泽峰任愈西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室四川成都610031

针对轨道不平顺检测成本高与时效性低等不足,从车辆动态响应与轨道不平顺之间的相关性为切入点,提出一种多源车载数据驱动的轨道不平顺智能识别方法。首先,建立地铁车辆系统动力学模型,获取车辆振动与运动姿态响应数据;其次,通过相关性... 详细信息

针对轨道不平顺检测成本高与时效性低等不足,从车辆动态响应与轨道不平顺之间的相关性为切入点,提出一种多源车载数据驱动的轨道不平顺智能识别方法。首先,建立地铁车辆系统动力学模型,获取车辆振动与运动姿态响应数据;其次,通过相关性分析算法,选取强相关性数据,制作网络模型数据集;最后,建立卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM),通过粒子群算法优化(PSO)神经网络模型参数,建立PSO-CNN-LSTM模型,实现对轨道不平顺的识别拟合。研究结果表明:在车辆动态响应信号中,与横向信号与轨道不平顺之间的相关性相比,垂向信号的更强,同时,车体的运动姿态如车体点头角速度与不平顺有明显的相关性。所提出的PSO-CNN-LSTM模型轨道垂向与横向不平顺识别拟合度分别达0.92和0.76。与经典的全连接神经网络FCNN和支持向量机SVR相比,PSO-CNN-LSTM有更好的识别效果与时效性。

关键词：轨道交通车辆动力学轨道不平顺神经网络智能识别

度量X染色体复杂性状位点剂量补偿程度的统计方法研究

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度量X染色体复杂性状位点剂量补偿程度的统计方法研究

作者：袁愈新南方医科大学

学位级别：硕士

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基于融合和区域特征分析的船型设计开发研究

船舶力学 2024年第5期28卷 637-650页

作者：郑安燃孙文愈苏甲王艳霞中国船舶科学研究中心江苏无锡214082 深海技术科学太湖实验室江苏无锡214082

本文以某80000吨级散货船为优化对象,应用基于融合和区域特征分析的两种新船型几何设计技术,结合船舶CFD阻力和自航评估技术,开展以设计吃水下快速性能为目标的船型设计和性能分析研究。整个设计过程以参考船为设计起点,从减小船体阻力... 详细信息

本文以某80000吨级散货船为优化对象,应用基于融合和区域特征分析的两种新船型几何设计技术,结合船舶CFD阻力和自航评估技术,开展以设计吃水下快速性能为目标的船型设计和性能分析研究。整个设计过程以参考船为设计起点,从减小船体阻力、改善兴波和艉部伴流的角度入手,分别开展船型艏部和艉部的型线自动变形设计,对比分析改型方案在同一模型尺度下的CFD数值模拟评估结果,并获得快速性能优秀的船型设计方案。最后,通过静水中的快速性模型试验,对设计工况下的收益效果进行验证,结果表明,相比于设计原型,最终优化船型在航速为14.0 kn时的实船预报收到功率下降了约5.6%。

关键词：船型融合区域特征分析船型设计 CFD数值计算模型试验

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Y软件企业发展战略研究

Y软件企业发展战略研究

作者：袁愈鸿贵州大学

学位级别：硕士

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融合对比度拉伸的地铁隧道环境图像复原算法

计算机工程 2024年第1期50卷 224-231页

作者：杨康任愈吴学杰西南交通大学牵引动力国家重点实验室四川成都610031

由于地铁隧道环境图像对比度低且细节模糊,在后续图像处理过程中难以从图像中准确提取关键的环境信息。为了解决该问题,提出一种融合对比度拉伸的模糊图像复原算法。将隧道图像转换到HSV颜色空间,根据V分量的灰度分布特点构建对比度拉... 详细信息

由于地铁隧道环境图像对比度低且细节模糊,在后续图像处理过程中难以从图像中准确提取关键的环境信息。为了解决该问题,提出一种融合对比度拉伸的模糊图像复原算法。将隧道图像转换到HSV颜色空间,根据V分量的灰度分布特点构建对比度拉伸模型对V分量进行增强,避免了传统低照度增强算法出现的过度增强问题,且能够自适应增强图像对比度。对增强后的V分量进行模糊类型分析,从而确定地铁隧道图像模糊类型,在此基础上将增强后的V分量图像划分为不同的区域,在各个区域分别选择符合条件的刀刃边缘线并对其扩散函数进行估计,同时以点扩散函数作为先验信息,采用非盲去卷积算法对各区域进行去模糊处理。融合H、S、V 3个分量,完成隧道环境低照度图像整体增强与复原。实验结果表明,所提算法能有效提高隧道图像整体及局部对比度,减少由高斯噪声引起的图像模糊,恢复图像中的细节信息。

关键词：图像复原刀刃法低照度对比度拉伸自适应增强

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基于区块链声誉管理的拜占庭机器人识别方法

模式识别与人工智能 2024年第3期37卷 267-281页

作者：黄捷曾佳洲福州大学电气工程与自动化学院福州350108 福州大学5G+工业互联网研究院福州350108

基于区块链技术,提出具有身份认证和任务监管的声誉管理系统(Reputation Management System with Identity Authentication and Task Supervisor,RMS-IATS),解决群机器人内拜占庭机器人的识别问题,避免拜占庭机器人对群机器人造成安全威... 详细信息

基于区块链技术,提出具有身份认证和任务监管的声誉管理系统(Reputation Management System with Identity Authentication and Task Supervisor,RMS-IATS),解决群机器人内拜占庭机器人的识别问题,避免拜占庭机器人对群机器人造成安全威胁.首先,改进经典的基于区块链的群机器人声誉管理系统(Reputation Management System,RMS),引入惩罚因子,针对长期存在拜占庭行为的机器人实施更严厉的声誉值惩罚.其次,为了加快拜占庭机器人的识别速度,设计一种身份认证协议,将身份非法的机器人赋予一个较低的初始声誉值.再者,设计一种双层通信网络,用于机器人间的通信,解决群机器人系统因采用区块链技术带来的通信延迟问题.最后,通过仿真实验验证基于区块链的RMS-IATS和双层通信网络的有效性.相比经典的群机器人RMS,RMS-IATS在仿真模拟中识别不同类型拜占庭机器人所需的时间更短.相比使用区块链技术,在系统中使用双层通信网络进行通信时,可大幅减少系统的最大通信延迟.

关键词：区块链群机器人拜占庭机器人声誉管理系统(RMS) 身份认证任务监管