探地雷达在公路改扩建工程检测中的应用

公路改扩建工程在广东省正处于快速发展时期,如何准确得到路面病害情况,是旧路处治方案制定面临的主要问题.依托开阳高速改扩建工程,采用三维探地雷达对旧路进行病害检测,得到道路表面及内部的病害分布情况,并分别与人工徒步调查路况及开挖后内部实际情况进行比对.结果表明:当三维探地雷达检测采样间距设置为2.0 cm、驻波时间设置为0.6 ms、时窗设置为85 ns时,可达到较好的检测精准度;三维探地雷达可实现对路面结构内部不同深度位置的裂缝病害进行探测,精确识别3 mm宽裂缝,并了解裂缝的发展方向及性质.     

我国新能源技术进步问题与对策研究

介绍了我国新能源技术发展现状,分析了由于关键技术缺失导致的技术、市场问题及其深层原因,提出了促进我国新能源技术进步的政策建议。     

2种风电功率预测模型的比较

采用ARMA模型对风电功率进行了预测,并由ARMA方程推导出卡尔曼滤波状态方程和测量方程,从而将预测问题转化到状态空间,并利用卡尔曼滤波法预测了风电功率,比较了2种方法的预测效果。实例表明,卡尔曼滤波法能够提高风电功率的预测精度,并在一定程度上解决了时间序列分析法的预测时延问题,对电力系统的安全、稳定、经济运行以及提高运行效益具有重要意义。     

Public acceptance of and heterogeneity in behavioral beach trip responses to offshore wind farm development in Catalonia (Spain)

A combined travel cost – contingent behaviour survey of residents and tourists in Catalonia is conducted on-site to examine the effects on beach recreational demand of developing an offshore wind farm (OWF) project. The survey considers four potential OWF scenarios with different degrees of visual impact. We allow for heterogeneity in trip preferences among individuals and control for on-site sampling through the use of a random parameters negative binomial (RPNB) model and a Multivariate Poisson log-normal (MPLN) model, respectively. The welfare measures derived from the RPNB model relate to the current beach users only, whereas those from the MPLN model refer to the general population of residents and tourists in Catalonia. The results show the importance of the specific place of location of the OWF project and how the installation of wind turbines would significantly decrease the demand for trips, depending on their degree of visual impacts, leading to a substantial welfare loss. However, the results also show that the project mainly would cause a displacement of trips to other beaches within Catalonia rather than outside Catalonia and that the welfare per trip measures generated by the RPNB and MPLN models substantially differ. Policy implications of these findings are discussed.     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。     

利用无人机标定雷达精度的新方法

针对现有雷达标定系统存在的使用成本高、组织实施不方便、真值获取手段不可靠等一系列问题,提出了利用搭载“北斗”卫星定位系统的旋翼无人机作为探测目标的三坐标雷达精度标定新方法。设计了基于该方法的三坐标雷达标定系统方案,研究了系统实现所需的关键技术,最后给出了系统样机的试验结果。结果表明,该方法能够真实反映三坐标雷达的系统误差,与传统雷达标定方法相比,更加经济、简便、灵活。     

考虑风电并网的系统充裕度评估

风电的随机性和波动性特性进一步加剧电网运行矛盾,立足于场景法,提出一种系统化的计及风电出力的电力系统充裕度评估方法。该方法为了最大程度地拟合风机出力的随机性特性,建立了基于拉丁超立方采样法(Latin hypercube sampling,LHS)和同步回带削减(Simultaneous backward reduction,SBR)技术的风电可靠性评估模型。该模型同时考虑了常规机组和风电机组的强迫停运率,涵盖了风机出力、常规机组出力和负荷三种典型场景,为含风电电力系统充裕度评估的所有阶段提供了模型化支持。在前期工作的基础上,给出了电力充裕度和调峰充裕度指标计算方法,具有一定的可行性;利用充裕度指标引入平衡点的概念,为确定合适的风电接入规模提供了指导。最后应用IEEE-RTS系统进行电力系统的综合充裕度评估,验证了该方法的可行性和有效性。     

晋西北风沙源治理区柠条生长规律研究

以晋西北风沙源治理区五寨县柠条解析资料为基础进行回归分析,确定柠条枝径、枝高的最优生长模型,并用实测数据绘制枝径、枝高的连年生长量和平均生长量曲线,进行生长分析,结果表明,晋西北风沙源治理区柠条枝径以韦布尔模型为最优,枝高以坎派兹模型为最优,3a＜树龄＜8a时,柠条的生长速率相对较快;枝径连年生长量和平均生长量均在8a时增加迅速,枝高连年生长量和平均生长量最大值出现时间均较枝径提早,分别出现在4a和6a时。     

不确定性条件下风电并网成本分摊方式对风电供给函数的影响

根据风电间歇性特点,分析不同的并网成本分摊方式对风电供给函数的影响。基于并网成本是可再生能源投资的一个重要组成部分,研究风电生产商和电网运营商的成本分配责任界限,和不同的并网成本分摊方式对分配机制的影响。结果证明:若并网成本由电网运营商来承担,则会产生较低的生产者剩余并且致使电力消费者获得较少的转移成本。     

决策可靠性分析及在SAR图像目标识别中的应用

决策融合是提高合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）目标识别性能的重要手段,然而,可靠性较弱的决策往往会导致最终决策融合的效果变差。将可靠性分析引入基于决策融合的SAR目标识别方法中,分别计算各个决策的可靠性系数并选取可靠性的决策参与最终的决策融合。为了验证方法的有效性,分别将提出的可靠性分析应用于多特征决策融合以及多分类器决策融合并基于MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition）数据集进行了目标识别实验。在基于主成分分析、线性鉴别分析和非负矩阵分解三种特征进行多特征决策融合的条件下,所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.47%和96.50%。在基于K近邻、支持向量机和稀疏表示分类器的多分类器决策融合中,所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.10%和96.28%。实验结果充分证明了所提方法的有效性。