【摘 要】
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光伏电站智慧运维是关系到光伏电站运行性能的重要方式,而数据采集的准确性是光伏电站智慧运维的基础.针对光伏电站监控系统数据采集时经常出现的问题,提出了一种基于关口电度表倒置递推的光伏电站监控系统数据采集误差修正方法,采用倒置递推的方法,修正了光伏电站中箱式变压器、光伏并网逆变器、汇流箱等设备的数据误差,使获得的光伏电站中的数据相对准确,有利于光伏发电系统的潮流分析和光伏电站的故障分析.通过实际验证,本误差修正方法可以提高光伏电站设备,如光伏并网逆变器、汇流箱等的测控装置的测量精度,进一步降低成本;为解决现有
【机 构】
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云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南 650217;中国科学院电工研究所,北京 100190
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光伏电站智慧运维是关系到光伏电站运行性能的重要方式,而数据采集的准确性是光伏电站智慧运维的基础.针对光伏电站监控系统数据采集时经常出现的问题,提出了一种基于关口电度表倒置递推的光伏电站监控系统数据采集误差修正方法,采用倒置递推的方法,修正了光伏电站中箱式变压器、光伏并网逆变器、汇流箱等设备的数据误差,使获得的光伏电站中的数据相对准确,有利于光伏发电系统的潮流分析和光伏电站的故障分析.通过实际验证,本误差修正方法可以提高光伏电站设备,如光伏并网逆变器、汇流箱等的测控装置的测量精度,进一步降低成本;为解决现有光伏电站监控系统数据采集时存在的相对精度参差不齐、数据无法统一判断分析等问题,提供了一种新的思路;为实现光伏电站智能运维提供了可靠的数据基础,具有重要的工程实用价值.
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针对数据敏感性场景下模型量化存在数据集不可用的问题,提出了一种不需要使用数据集的模型量化方法.首先,依据批归一化层参数及图像数据分布特性,通过误差最小化方法获得模拟输入数据;然后,通过研究数据舍入特性,提出基于损失最小化的因子动态舍入方法.通过对GhostNet等分类模型及M2Det等目标检测模型进行量化实验,验证了所提量化方法对图像分类及目标检测模型的有效性.实验结果表明,所提量化方法能够使模型大小减少75％左右,在基本保持原有模型准确率的同时有效地降低功耗损失、提高运算效率.
基于Wi-Fi指纹定位方法在大规模实际应用中存在设备多样性问题,定位精度受到极大影响.提出了一种设备无关的Wi-Fi指纹室内定位模型DeviceTransfer.该模型基于深度学习的域自适应理论,把智能手机的设备类型作为域,通过对抗训练来提取任务相关而设备无关的Wi-Fi数据特征,并把学习到的源域位置信息迁移到目标域上.采用预训练和联合训练来提高模型训练的稳定性并加快收敛.在教学楼和商场2个真实场景中,使用4台不同型号的智能手机验证模型的性能.实验结果表明,DeviceTransfer能够有效提取设备无关
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以中国不同地区的20个光伏发电项目为样本,计算项目的平准化度电成本(LCOE),将计算得到的不含税LCOE修正为含税LCOE,并与项目的核准电价、当地的脱硫煤标杆电价对标,分析含税LCOE与核准电价之间的变化趋势;对LCOE进行敏感性分析,将平价上网时代含税LCOE降幅与核准电价降幅趋势进行对比分析,并针对平价上网时代光伏发电项目如何保持经济性提出了对策与建议.分析结果显示:1)项目的含税LCOE与核准电价之间呈显著的线性关系;2)LCOE对年利用小时数及光伏组件总成本的敏感性较高,其中,年利用小时数是L
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