针对国际学界提出的电网智能运行中风险限制调度的框架,新建考虑线路阻塞的风险限制调度多步整合模型,包括日前三步整合调度模型、时前两步整合调度模型和紧急调度模型。日前三步整合调度是在日前调度中计入预估的时前、紧急调度的随机...针对国际学界提出的电网智能运行中风险限制调度的框架,新建考虑线路阻塞的风险限制调度多步整合模型,包括日前三步整合调度模型、时前两步整合调度模型和紧急调度模型。日前三步整合调度是在日前调度中计入预估的时前、紧急调度的随机信息;时前两步整合调度计入了预估的紧急调度随机信息。随机信息主要考虑风电出力,并作为模型中的随机变量。通过定义线路阻塞条件风险(conditional value at risk,CVa R)值,将线路安全约束转化为线路阻塞风险限制约束,实现线路阻塞的风险限制调度。仿真结果表明:线路阻塞CVa R值的限值与置信水平两个值取值合理时,多步整合调度与传统的日前、时前、紧急三步调度相比运行成本较低;当前值限定在一定水平时,后值越大,多步整合调度的成本越高;后值一定时,前值越大,多步整合调度的成本越低。线路阻塞风险限制的多步整合调度模型是解决电力系统智能运行中风险限制调度的有效途径。展开更多
针对接收到的信号指示强度(received signal strength indication,RSSI)信号波动性造成定位结果空间漂移的问题,在朴素贝叶斯室内定位方法基础上引入期望损失函数,将不同位置标签之间的欧式距离定义为期望损失,提出了一种改进的基于最...针对接收到的信号指示强度(received signal strength indication,RSSI)信号波动性造成定位结果空间漂移的问题,在朴素贝叶斯室内定位方法基础上引入期望损失函数,将不同位置标签之间的欧式距离定义为期望损失,提出了一种改进的基于最小贝叶斯条件风险的WLAN室内定位算法。同时,为了进一步减小定位误差,设计了目标函数和约束条件,采用梯度下降的优化方法估计贝叶斯分类器决策正确时的期望损失参数。实验结果不仅表明该算法能有效提高朴素贝叶斯算法对定位结果空间漂移的适应能力,而且与其他室内定位算法相比具有更好的定位效果。展开更多
文摘针对国际学界提出的电网智能运行中风险限制调度的框架,新建考虑线路阻塞的风险限制调度多步整合模型,包括日前三步整合调度模型、时前两步整合调度模型和紧急调度模型。日前三步整合调度是在日前调度中计入预估的时前、紧急调度的随机信息;时前两步整合调度计入了预估的紧急调度随机信息。随机信息主要考虑风电出力,并作为模型中的随机变量。通过定义线路阻塞条件风险(conditional value at risk,CVa R)值,将线路安全约束转化为线路阻塞风险限制约束,实现线路阻塞的风险限制调度。仿真结果表明:线路阻塞CVa R值的限值与置信水平两个值取值合理时,多步整合调度与传统的日前、时前、紧急三步调度相比运行成本较低;当前值限定在一定水平时,后值越大,多步整合调度的成本越高;后值一定时,前值越大,多步整合调度的成本越低。线路阻塞风险限制的多步整合调度模型是解决电力系统智能运行中风险限制调度的有效途径。
文摘针对接收到的信号指示强度(received signal strength indication,RSSI)信号波动性造成定位结果空间漂移的问题,在朴素贝叶斯室内定位方法基础上引入期望损失函数,将不同位置标签之间的欧式距离定义为期望损失,提出了一种改进的基于最小贝叶斯条件风险的WLAN室内定位算法。同时,为了进一步减小定位误差,设计了目标函数和约束条件,采用梯度下降的优化方法估计贝叶斯分类器决策正确时的期望损失参数。实验结果不仅表明该算法能有效提高朴素贝叶斯算法对定位结果空间漂移的适应能力,而且与其他室内定位算法相比具有更好的定位效果。
