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Gaoya dianqi, 2023 储能系统具有四象限下的灵活调节能力，而且响应速度快，不受地理资源等外部条件的限制。将其应用于电网侧时，可以充分发挥其灵活的四象限出力调节能力，实现配电网的削峰填谷、调压等功能。文中提出了分布式储能优化配置和选址的多目标模型，并以功效系数法将多个目标转化为单目标，然后基于多场景技术建立了总功效系数的期望值模型，期望值模型将配电网中负荷、光伏的随机性考虑在内，所得到的优化结果更加合理。
张伟骏 +4 more
doaj
全球能源互联网, 2019 以解列后系统稳定性为目标选取最优的解列断面是主动解列的核心问题，但随着新能源、直流输电的快速发展，目前普遍将其抽象为单目标优化过程的研究方法，难以满足当前大电网对解列后子系统频率及电压支撑能力的要求。为此提出了考虑多因素的主动解列断面搜索方法。首先，基于单目标优化过程得到具有最小潮流冲击的初始解列断面；其次，在初始解的邻域搜索空间中获取具有相近潮流冲击的可行解集；最后，考虑风电渗透率或直流多馈入短路比确定最终的解列断面。所提策略能有效提高解列后孤岛的稳定运行能力、有利于后续控制和恢复 ...
汤奕1, 郑晨, 肖晋宇, 侯金鸣
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The improvement research on multi-objective optimization algorithm based on non-dominated sorting [PDF]
, 2016 多目标优化问题（MOP）在许多科学研究和工程设计当中普遍存在，此类问题求解十分复杂但又十分重要。尽管传统多目标优化算法已经有了长足的发展，但遗存的问题依然很多，需要改进。 进化多目标优化算法将传统方法中的加权策略改为以种群为单位的进化策略，取得了更理想的优化的效果，NSGA-II就是其中的佼佼者。在此次研究中本人在NSGA-II的基础上提出了一种基于随机交叉算子、变异算子的算法RCVO-NSGA-II（RandomCrossVariationOperator ...
颜曙林
core
Biodiversity‐driven spatial conservation planning to delineate temporally stable regions
Conservation Biology, EarlyView.Abstract The accelerating loss of biodiversity underscores the critical need for effective conservation strategies, particularly in the face of climate change and anthropogenic pressures. We devised a conservation planning framework that adopts a temporal stacking approach to species distribution models and landscape connectivity analyses. These models
Mattia Iannella +5 more
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Phylogenetic Tree Reconstruction Based on Multi-Objective Optimization [PDF]
, 2016 系统发育分析是生物学的一个重要研究领域，旨在重建所有物种的进化历史。系统发育树是一棵描绘物种进化关系的树，也叫做进化树。目前重建进化树的方法可以分为两大类：1)基于最优原则的方法，如最大似然法和最大简约法；2)基于非最优原则的方法，如距离法。重建进化树的目的是找出有且仅有的那一棵反应真实进化关系的树。 因为物种进化历史不可重现且其进化规律存在偶然性，所以如何确定真实的进化树一直存在争议，而目前基于单一准则的算法因为噪音等原因，可能不能重建出真实的进化树 ...
袁思思
core
Estimating the total mortality of seabirds following a marine heat wave
Conservation Biology, EarlyView.Abstract Marine heat waves detrimentally affect a range of marine species, including seabirds, and are increasing in frequency and severity. When thousands of dead seabirds wash up on beaches, the public becomes concerned. However, the number of dead birds recorded on beaches is only a fraction of the total mortality; most birds perish at sea.
Jennifer L. Lavers +3 more
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probability neural network based on particle swarm optimization algorithm [PDF]
, 2016 标签分布学习是近几年发展起来的解决多标签分类问题的方法。该方法基于这样的假设：属于不同标签的实例可能会存在部分的共同特征，因此在学习过程中，每个实例都可以对不同的标签做出贡献，这极大地降低了学习的难度。条件概率神经网络作为解决这个模型的算法，在进行分类时具有独特的优势，然而如何对其进行有效的训练，从而找到最优参数却是一个困难的问题。 本文对条件概率神经网络的优化进行了研究，在考虑标签分布的性质和条件概率神经网络的结构特点之后，从三个方面改进了条件概率神经网络，并将改进的条件概率神经网络应用于年龄估计问题，
徐骏捷
core
, 2018 针对主客观因素交互影响下混合装配线的排序问题,建立以最小化工作站堵塞时间与最小化产品切换次数为目标的交互排序模型,并依据客车在实际加工过程中的传统排序方案与模型所得排序方案的结果进行对比分析。模型构建从客观因素出发,优化堵塞时间即“重构”作业框架,以达到对负荷高峰时期进行削峰处理的目的,并进一步在主观因素层面上,考虑线上操作者的作业惯性,降低线上操作者对频繁切换产品的出错率以及保持较高熟练度时操作的方便与流畅性。引入主客观优化评价算法对模型进行计算,决策出最优任务调度方案。对比分析结果表明 ...
侯亮 +5 more
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Spatial Multi-objective Optimization of Land Use of Kashgar Area Based on NSGA-Ⅱ and GeoSOS-FLUS [PDF]
, 2022 [Objective] The spatial optimization of land resources in the Kashgar area was studied to provide theoretical support for sustainable development of the society and economy of the area. [Methods] Food security, economic benefits, and ecological benefits (
Gou Zhenzhen +4 more
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Emerging applications of large language models in ecology and conservation science
Conservation Biology, EarlyView.Abstract Large language models (LLMs) mark a major development in artificial intelligence, with potentially transformative implications for ecology and conservation science. Built on advanced deep‐learning architectures, these models can support a wide range of tasks. We reviewed emerging applications of LLMs, drawing on the wider scientific literature
Christos Mammides +5 more
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