海上风能持续增长,已占欧洲总风能的 12.7%。然而,由于这种能源和相应的电力生产具有多变性和间歇性的特点,输电系统运营商需要为风电场提供新的短期服务,以改善电力系统的运行和供电安全。为此,采用储能系统来提供这些服务,而不会对风电场造成干扰或干扰最小,是一种很有前途的替代方案。考虑到储能行业的快速发展,本评论评估了各种储能技术在点对点高压直流连接的海上风电场的不同位置提供多种服务的技术可行性。为了实现这一目标,提出了一种新颖的多维系统评估。结果全面介绍了目前的最新技术水平,并指出了提高该技术技术可行性的潜在研究途径。
我们提出了一种算法,该算法是基于变异量子假想时间探索的算法,用于求解由随机差异方程的多维系统产生的feynman-kac局部差异方程。为此,我们利用Feynman-KAC局部差异方程(PDE)与Wick-Rot的Schrödinger方程之间的对应关系。然后将通过变异量子算法获得的A(2 + 1)维feynman-KAC系统的结果与经典的ODE求解器和蒙特卡洛模拟进行比较。我们看到了经典的甲基动物与六个和八个量子的说明性示例之间的显着一致性。在PDE的非平凡情况下,它保留了概率分布 - 而不是保留ℓ2-norm - 我们引入了一个代理规范,该规范可以使解决方案在整个进化过程中近似归一化。研究了与该方法相关的算法复杂性和成本,特别是针对溶液的特性提取。还讨论了定量财务和其他类型的PDE领域的未来研究主题。
数字图像处理涉及使用数字计算机操纵数字图像。这是系统和信号的区域,特别强调图片。计算机的开发是DIP的主要目标。系统具有处理图像的能力。由许多图片组成的图像称为数字图像。像素是元素的另一个名称,每个元素的强度或灰色水平都有有限的离散数量表示。这些是二维函数的输出,其空间坐标为输入,由x和y轴上的字母x和y表示。在开始图像处理之前,请先了解需要什么图像。图片的高度,广度和其他维度是其表示形式。此像素是图片上的一个位置,可获得一定的颜色,不透明度和阴影。在灰度图像中,像素是一个具有0到255之间的整数,其中0代表总黑度,而255代表整个白度。红色,绿色和蓝色的强度由构成像素的三个整数表示,该整数范围从0到255 [1]。数字图像处理是使用计算机算法处理数字图像的过程。与模拟图像处理相比,数字图像处理提供了许多好处。它可以防止处理过程中的噪声积累和信号失真等问题,并使更多的算法应用于输入数据。机器学习的领域相对较新。多维系统可用于描述数字图像处理,因为图像是在二维中定义的,即使不是更多[4]。随着该领域的研究变得更加深入,机器学习的使用范围正在增长。然而,随着科学和技术的提高,图像已成为传输信息的重要手段,并且图像处理技术同样正在迅速扩展。解释了每个图像处理技术的局限性,以及当今最广泛使用的图像处理系统的详细比较。