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Microsoft Word - 用于未来直流微电网的基于氢和电池的储能系统 (ESS)-Vriend-Diabate.docx
本文提出了一种用于直流微电网的氢基储能系统 (ESS)，该系统可以与电池储能系统集成，以满足未来可再生能源渗透率高的电网的需求。氢基储能系统能够长时间提供稳定的能源供应，但与电池储能系统相比，其响应速度较慢。然而，电池和氢存储的组合可以在很长一段时间内提供稳定的能量，并且可以轻松处理微电网的突然需求和过剩。该系统的主要挑战之一是将电力电子与燃料电池技术相结合，以适当地将可再生能源转化为电能。所提出的系统使用隔离的 DC-DC 转换器来激活氢气的生产，并使用电解器将产生的氢气转化为氢压。氢压成为我们燃料电池的重要输入，燃料电池调节氢压并将其转化为电能。然后，通过使用 DC-DC 升压转换器将产生的电能传递给不同的负载。为了验证所提电路的有效性，使用 1 kV DC 总线电压氢 Simulink 仿真来演示基于负载需求和剩余功率的氢气生产和燃料电池行为。所提系统模拟了完整氢能存储系统所需的功率转换、电解器、储罐和燃料电池的各个方面。聚合物电解质膜因其经济可行性而成为电解器和燃料电池的主要关注技术。
风电与储能系统容量优化配置...
随着风电大规模接入电力系统，系统频率稳定性问题凸显，电池储能系统以其快速响应能力被视为提高系统调频性能的关键解决方案。此外，风储联合调频系统建设已发展多年，其中风储系统的容量优化配置越来越受到重视。但现有的容量配置大多忽略了风电机组参与一次调频引起的二次频率跌落，值得进一步研究。本文从SFD角度研究风储联合调频系统的最优容量，基于风储联合调频模型，推导了考虑SFD的两级系统频率响应时域表达式。接下来考虑风储联合调频的技术经济特点，以两阶段最大频率偏差之和及储能成本最小为目标，建立储能容量配置优化模型。采用多目标群体算法（MSSA）对优化模型进行求解，得到风储联合调频参数设定值及最优储能容量。在MATLAB中验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，所提模型能有效改善系统调频效果，保证容量优化配置，具有较好的经济性。
光伏发电制氢系统建模及储能系统容量优化
利用太阳能制氢是获取氢能的重要途径，但太阳能固有的间歇性、随机性特性降低了制氢效率，因此需要在光伏发电制氢系统中增加储能系统。本文建立光伏发电制氢系统模型并进行容量配置优化。首先对数学模型进行建模分析，利用Matlab/Simulink对系统建模；其次分析储能容量优化配置原理，确定优化策略，提出基于低通滤波原理的储能容量配置算法，并进行最优时间常数的选取；最后以光伏装机容量为30 MW的光伏发电为例，验证了所提算法的有效性，分析了储能容量与平滑效果之间的关系。结果表明:随着截止频率的减小,储能容量增大,平滑效果越明显;所提算法能有效降低光伏发电1 h最大功率变化量,其中平滑前光伏发电1 h最大功率变化量为4.31 MW;设置四组不同的时间常数,平滑后光伏发电1 h最大功率变化量分别降至0.751、0.389、0.078、0.04 MW。
CropCat：用于平滑EEG信号特征分布的数据增强
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是人与计算机之间的通信系统，无需使用物理控制设备即可反映人的意图。由于深度学习在从数据中提取特征方面具有很强的鲁棒性，因此在 BCI 领域应用深度学习解码脑电图的研究已经取得了进展。然而，深度学习在 BCI 领域的应用存在数据不足和过度自信的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的数据增强方法 CropCat。CropCat 包含两个版本，CropCat-spatial 和 CropCat-temporal。我们通过在裁剪数据后连接裁剪后的数据来设计我们的方法，这些数据在空间和时间轴上具有不同的标签。此外，我们根据裁剪长度的比率调整标签。结果，我们提出的方法生成的数据有助于将因数据不足而导致的模糊决策边界修改为明显的。由于所提方法的有效性，与未应用所提方法相比，四个脑电信号解码模型在两个运动想象公共数据集上的性能得到了提高。因此，我们证明了 CropCat 生成的数据在训练模型时平滑了脑电信号的特征分布。关键词–脑机接口，脑电图，数据增强，运动想象；
研究论文基于双向LSTM和注意力机制的表情脑电多模态情绪识别方法
由于人类情绪的复杂性，不同的情绪特征之间存在一定的相似性，现有的情绪识别方法存在特征提取困难、准确率不高的问题，为此提出一种基于双向长短期记忆和注意机制的表情脑电多模态情绪识别方法。首先基于双线性卷积网络（BCN）提取面部表情特征，将脑电信号变换为三组频带图像序列，利用BCN对图像特征进行融合，得到表情脑电多模态情绪特征。然后通过带有注意机制的长短期记忆在时序建模过程中提取重要数据，有效避免采样方法的随机性或盲目性。最后，设计一种具有三层双向长短期记忆结构的特征融合网络，将表情与脑电特征进行融合，有助于提高情绪识别的准确率。在MAHNOB-HCI和DEAP数据集上，基于MATLAB仿真平台对所提方法进行测试。实验结果表明,注意机制可以增强图像的视觉效果;且与其他方法相比,所提方法可以更有效地从表情和脑电信号中提取情感特征,情绪识别的准确率更高。
请引用已发布版本 Rustam, MA, Khan, ...
摘要 间歇性可再生能源在微电网中的渗透率不断提高，带来了许多问题，例如随机发电、需求和供应不匹配、频率波动和经济调度问题。为了解决这些关键问题，提出了一种基于具有变化运营成本和间歇性可再生能源的微电网的分布式二次控制方案，用于频率调节和经济负荷调度。本文提出了一种自适应分布式平均积分控制方案，具有条件不确定性，即变化的运营成本和可再生能源间歇性。所提出的控制方案通过动态更新控制律参数来适应不确定性，并可以保持整个网络的稳定性。分布式控制方案使用通信通道来交换来自相邻发电单元的发电数据，以实现发电单元之间的最佳功率分配和共识。控制结构中还增加了分层控制架构三级控制层的附加控制器，以经济地调度负载，基于共识的算法保证了最佳负载分配。所提出的基于通信的控制方案展现了性能和灵活性的最佳组合。还进行了基于性能的比较分析，验证了所提控制方案与先前研究相比的有效性。通过计算机模拟说明了所提控制方案的稳健性和性能。
采用 ssc-453 对船体分段进行焊接变形分析...
15. 船舶结构委员会及其成员机构赞助的补充说明 16. 摘要 本文提出了一种基于固有应变理论和有限元法的加筋曲板焊接变形预测方法（等效载荷法）。该方法可以预测加筋曲板焊接变形的各种模式，例如考虑按制造阶段进行的焊接顺序的角变形、面内收缩、纵向和横向弯曲变形。等效载荷是通过积分固有应变分量来确定的，固有应变分量是在使用最高温度和约束程度计算的热影响区附近计算的。用弹性分析计算了等效载荷作用下的曲线加筋板焊接变形，并与试验和热弹塑性有限元分析进行了比较。用所提方法计算的加筋曲板焊接变形与试验和密集有限元分析的结果有很好的一致性。事实证明，所提方法具有很高的效率和准确性。该方法可以预测实际船舶的弧形双底分段的焊接变形。该方法高效、准确，为预测结构形状复杂程度较高的实际船舶分段焊接变形提供了有力的解决方案。17. 关键词 铝结构，海洋结构，铝设计，铝加工
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安大略省奥克维尔阿格斯路590号的依赖信
我们确认报告包括报告中包含的代表，假设，发现，观点和建议，可以由奥克维尔镇（“城镇”）的公司，霍尔顿（“地区”）（“地区”）及其同行审稿人的报告及其在镇上的使用和依赖于任何限制性的陈述，并依赖于任何限制性的陈述，并依赖于任何范围的陈述，并依赖于任何依据，并依靠该地区的陈述，并依靠任何有依据的陈述。客户同意。顾问进一步同意，在此依赖信与所提供给城镇报告中的任何限制之间的任何矛盾之处，此依赖信中的规定应占上风。
太阳能光伏电致发光图像中的人工智能辅助电池级故障检测和定位
随着全球范围内太阳能的日益普及，人们对开发有助于提高制造和持续运营效率的系统产生了浓厚的兴趣。由于各种现实条件和流程，太阳能电池板在制造和运营过程中会出现故障。这项工作的目标是建立一个端到端故障检测系统，以根据太阳能电池板的电致发光 (EL) 成像来检测和定位太阳能电池板中的故障。如今，大多数故障检测都是通过手动检查 EL 图像进行的。为此，我们建议设计和实施一个端到端系统，该系统首先将太阳能电池板分成单个太阳能电池，然后将这些电池图像通过分类 + 检测管道，以识别故障类型并定位电池内的故障。我们提出了一种混合架构，其中包含多个 CNN 模型架构的集合，用于分类和检测。该集合能够服务于单晶和多晶太阳能电池板。所提出的系统有助于显著提高太阳能电池板的效率并降低保修和维修成本。我们使用开放的 EL 图像数据集展示了所提系统的性能，其电池级故障预测准确率达到 95%，召回率也很高。所提算法适用，并可扩展到使用 RGB、EL 或热成像技术的其他太阳能应用。