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1.
2.
随着风力发电等可再生能源的并网及需求响应的实施,电力系统平衡稳定运行的不确定因素显著增加为应对这些不确定性,区域输电组织(RTO)或大型电网公司的调度系统需要在传统的实时监控基础上有更强的超前预测能力提出了一种新型的调度体系——发电控制应用(GCA),以应对可再生能源并网带来的挑战。此系统凭借动态的、鲁棒的调度算法和灵活的系统配置,使调度系统可以确保电力系统具有足够的跟踪能力以应对可再生能源的不确定性、间歇性,保证大电网运行的可靠性 相似文献
3.
4.
基于智慧现代化的现代物流升级与转型——以攀枝花为例 总被引:1,自引:0,他引:1
物联网的快速发展已经成为国际经济技术发展的重要趋势,充分利用物联网技术,给传统产业注入物联网元素,实现传统产业的升级和转型,以适应未来社会发展的需要,是产业发展的必然要求。通过打造构筑于物联网基础之上的智慧现代物流体系,构建基于物流实时感知系统、用户智能服务系统、物流管理与智能调度系统以及电子商务系统的智慧物流体系,实现物流的信息化、智能化,把传统物流发展成为感知、互联、可视、智能的智慧物流,将成为促进攀枝花现代物流业发展的重要平台。 相似文献
5.
本文重点阐述了在假定线性需求是合理的以及窒息价格的相关信息可用的情况下计算均衡价格的公式。它能够让分析人员信服,即使在数据非常有限以及缺乏数学支持的情况下,有效的基准计算也是可以实现的。此外,它还有助于阐明价格弹性与需求变化之间的变化趋势, 相似文献
6.
针对阵列天线存在系统误差的情况,在Frost结构的基础上提出了一种改进的稳健宽
带波束合成算法。该算法以信号到达角(DOA)误差为约束条件合成期望信号,并把滤波器
优化设计转化为凸优化问题,使用内点迭代法有效解决,进一步使得期望的信号响应具有一
定的波动性,从而使得更多的自由度应用在干扰和噪声的抑制上,达到优化加权制的目的。
仿真结果表明,当系统存在一定的DOA误差、幅相误差和位置误差时,所提出的宽带波束合
成算
法获得的信干噪比(SINR)比worst-case约束算法提高约1~3 dB。 相似文献
7.
8.
智能天线技术是第三代移动通信中的核心技术之一,最初主要应用于雷达和军用抗干扰通信。随着软件无线电技术的发展,采用全数字处理,在基带通过对接收和发送信号的波束赋形,可以极大提高无线通信系统的容量和抗干扰能力。文中在讨论智能天线的基本原理和设计思路的基础上,提出并实现了一个适于扩频通信的智能天线接收系统。系统硬件平台的搭建以及固定波束形成的实现,为以后的软件算法的性能评估打下了基础。 相似文献
9.
利用阵列天线系统接收信号的自相关矩阵的最大特征值所对应的本征向量的信号处理(PSM)思想,提出一种适用于TD—SCDMA系统的快速下行波束形成技术。此方法利用各个用户的扩频码进行目标用户的数据分离,并用迭代的方法代替用户信号的自相关矩阵的特征分解,降低了计算复杂度。计算机仿真验证了该方法的有效性。 相似文献
10.
This article seeks to undertake a critical assessment of the changing position of public science in the entrepreneurial ecosystem of the countries on the periphery of European research. These countries are driven by new innovation paradigm based on entrepreneurship, which are implemented within the European Smart specialization strategy (S3). This article argues that S3 is widely implemented in the cohesion countries and, while it provides substantial resources for science, technology, and innovation, it fails to provide sustainability in the public research sector. This has direct implications for policies concerning innovation and entrepreneurial ecosystems. In order to prove the thesis, the article provides theoretical argumentation for emergence of a new innovation paradigm, driven by the rise of the entrepreneurial ecosystem, its incorporation into S3, and a consequent retreat of science policy in favor of entrepreneurial policy. The empirical analysis is focused on the funding trends seen in the business and public research sectors over the last decade (2008–2017), which have clearly shown that S3 has not contributed, despite expectations, to an increase in public expenditure for science. This signifies S3's neglect of public research within entrepreneurial ecosystems and challenges the ability of S3 to reduce wide disparities in research and innovation performance across the European Union. This ultimately endangers the innovation potential of the entrepreneurial ecosystem itself. 相似文献