考虑电网支撑能力的储换一体站容量优化配置

电动汽车换电站同时作为储能电站，既可实现经济获利，又兼顾电网支撑，但目前缺乏这种储换一体站的容量配置研究.为此，本文首先分析储换一体站工作模式及电价时段，构建一体站的运行模型；然后，基于用户出行模拟，建立电动汽车换电需求预测模型；接着，建立考虑全寿命周期收益和电网支撑能力的储换一体站容量双层规划模型，外层规划以全寿命周期总收益为目标，实现储换一体站的容量规划，内层规划以对电网支撑能力为目标，实现电池组充放电行为优化，内层获得最优充放电功率并返回外层，实现储换一体站容量最优配置；最后，在IEEE33节点系统上验证规划模型的有效性，为储换一体站建设提供理论支撑.研究结果表明：与其他储换一体站模式相比，储换一体站投资收益率提高1.51%～2.26%；基于双层规划的容量优化配置方法，在保证一体站经济性的同时，能够对支撑电网电压，使电压日方差降低20%；随着参与换电的电动汽车数量增加，一体站的经济性进一步提高.     

基于样本自动标注的隧道裂缝病害智能识别

隧道表面裂缝的检测已经成为地铁运营人员的重要巡检任务之一.为实现隧道裂缝病害的自动监测，提出一种结合病害特征提取和深度学习的隧道裂缝样本自动标注与识别算法；针对隧道裂缝形态特征建立裂缝图像的特征样本库，改进了AlexNet深度卷积网络结构；设计研制了轨道移动式隧道图像采集系统以及巡检车，采集并构建了包含4 500张裂缝图像样本和1 500张测试图像的数据集，用以验证算法的可行性和有效性.研究结果表明：采集的图像清晰度符合要求，所设计算法可完成裂缝目标自动标注；裂缝图像测试集的识别率达到97.8%，证明了算法研究和采集系统的有效性.