【摘 要】
:
引言rn机器学习(ML)作为人工智能的一个子类,在各个领域(包括大气科学和计算机视觉)都得到了广泛的应用.正如哈佛大学博士 Matthew Stewart所说,tinyML是一个新兴的发展学科,
论文部分内容阅读
引言rn机器学习(ML)作为人工智能的一个子类,在各个领域(包括大气科学和计算机视觉)都得到了广泛的应用.正如哈佛大学博士 Matthew Stewart所说,tinyML是一个新兴的发展学科,它能够在资源受限的微控制器上实现低资源消耗、低功耗的机器学习算法.rnC.J.Abate:让我们从您的背景开始.您是什么时候对机器学习感兴趣的[1]?您是因为编程或硬件设计的背景而选择该领域的吗?
其他文献
当前中国正处于经济社会由高速发展向高质量发展转型的关键时期,先进的信息通信技术赋能能源与交通传统行业。能源网、交通网、信息网三网融合发展,将有力推动能源转型和交通强国的建设,实现绿色、智慧、可持续发展。文中对能源网、交通网、信息网融合发展的优势与需求进行了系统梳理与分析,明确了三网融合发展的必要性;归纳了三网基础设施建设现状,以及融合发展的现有技术支撑,总结了三网融合发展在电动汽车充电服务领域的初步尝试,论述了三网融合发展的途径及可行性;分析了三网融合发展形态,提出了三网融合系统架构,归纳了三网融合系统的
气候变化促使全球越来越多国家重视电力系统的低碳转型,英国在这方面做了大量有价值、先驱性的工作。文中在系统性回顾英国气候变化、能源和温室气体排放政策的基础上,介绍了英国电力系统转型的发展现状、目标与面临的挑战,进一步剖析其全系统集成与创新驱动的总体战略,并从安全与韧性、构架与层次、政策与市场、社会科学4个层面梳理关键发展领域。针对英国净零排放转型中政策、市场、技术与社会等多维融合的特点,从系统集成、配电网的作用、政策和市场引导、以人为本的创新驱动4个方面总结英国电力系统转型的经验与对中国的启示。
随着能源转型进程的加速,城市能源系统(UES)的源-网-荷-储角色定位将发生重大转变,系统形态将向着信息物理高度融合、多能源分区互联的方向逐步演化。这一方面为UES的运行提供了更为丰富的灵活性资源,但同时也给运行调控引入了大量复杂的不确定性因素,极大制约了UES安全、经济与可持续发展。从UES能源转型过程中的形态演化分析入手,重点阐述了UES未来分区互联化的形态特征,剖析了新形态下UES运行调控面临的挑战,进而从互补潜力分析、运行态势感知、柔性互联控制、可靠性评估与韧性提升4个方面对UES运行调控关键技术
碳中和下,风光将发展成为中国电网的主导电源。由于风光资源和负荷的逆向分布,跨区域集中消纳将是其重要发展途径,需要巨大的灵活性资源平衡其间歇性和波动性影响。如何解决这一巨大灵活性需求,是中国未来实现碳中和的关键问题之一。储能技术被视为解决新能源灵活性的重要手段,但无论是居支配地位的抽水蓄能还是被寄予厚望的电化学储能,或受限于地理位置或受限于规模性、经济性、安全性,在新的技术或者手段没有突破前,未来很长一段时间内都难以满足中国现在和未来新能源跨区域大规模集中消纳的需要。只有规模庞大、技术成熟的水电(包括抽水蓄
目前求解综合能源市场多参与主体竞价博弈问题普遍采用数学推导法与启发式算法,但两类方法均须以完全信息环境为前提假设,同时前者忽略市场参与者非凸非线性属性,后者易陷入
交流电力弹簧(ACES)可有效抑制由高渗透率可再生能源发电引起的交流微电网有功功率波动,但ACES是典型的强耦合、非线性对象,而依赖于模型局部线性化的传统矢量控制难以实现存在不确性扰动情形下的宽范围功率精确控制。为此,文中提出一种基于鲁棒扰动观测器的ACES反馈线性化解耦控制方法。针对ACES的强耦合特性,构建了ACES两输入/两输出李导数仿射模型,设计了解耦矩阵,解耦矩阵与ACES耦合模型联合观测,可等效为全解耦的dq两相电流积分器,简化控制器设计。针对ACES的非线性特性,采用精确反馈线性化控制方法,
利用光伏逆变器进行配电网无功/电压控制(VVC)可以降低系统网损,提高系统运行安全性。随着配电网规模与运行工况的日益庞大与复杂,传统的集中式VVC与分散式VVC在响应灵活性与决策最优性方面的不足愈加凸显。鉴于此,提出了分布式混合时间尺度VVC(DHT-VVC)策略,其通过分布式优化框架对光伏逆变器的“分钟级”调度与“实时”控制2个环节进行同步协调优化,给出全局趋优性控制决策。分析这2个环节在配电网实际运行中的相互影响,将光伏逆变器本地“实时”下垂控制参数转化为“分钟级”调度中的决策变量,构
机器学习技术是助力能源转型、促进清洁能源消纳的重要工具。近年来,机器学习技术在电力系统中的应用已得到广泛关注。由于机器学习技术的“黑箱”特征,使其在可解释性、鲁棒性等方面仍有待提升,与电力系统高可靠性的运行要求存在一定矛盾,导致其实际工程应用滞后于理论研究。对于机器学习技术的实际应用情况,文中聚焦于北美地区配用电领域,从源、网、荷3个角度梳理了机器学习技术的典型工程实践项目,概述了每个项目的方法、效果以及从中得到的启示。进一步地,将以上项目归纳为态势感知、决策支持2个类别共计5个应用场景,并从工程实践
不断提高风电爬坡事件特征量的预测精度对电力系统安全稳定运行意义重大.因此,提出一种爬坡事件特征量与数值天气预报(NWP)气象数据相结合的风电爬坡滚动修正模型.首先,基于P
随着风电渗透率的提高,电力系统将面临惯量支撑和频率响应能力不足的问题。风电机组通过虚拟惯量控制及超速减载控制可具有调频能力。文中在传统机组组合模型的基础上加入计及风电机组调频的频率动态约束。首先,推导风电机组不同减载量下的虚拟惯性时间常数大小。然后,对计及风电机组调频的多机系统建模,并推导扰动后频率最低值的表达式。接着,构建考虑动态频率约束的机组组合优化模型,并采用多元分段线性化技术解决频率约束高度非线性特征的问题。最后,以含风电并网的10机系统为例进行计算分析,结果验证了风电机组参与调频在机组组合决策中