【摘 要】
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漂浮式风电已被全球视为解决未来深远海风电发展的关键技术与应用市场方向.为尽快掌握可实现的漂浮式风电技术,获得市场经验,沿海风电技术强国均在布局漂浮式风电示范项目,甚至已有先行者实现了大规模的商业化应用.为理清全球漂浮式风电市场现状,碳信托基金(Carbon Trust)进行了一项专题分析,并在于2021年7月发布的《漂浮式风电联合项目-阶段III报告》(Floating Wind Joint Industry Project - Phase Ⅲ summary report)中介绍了全球漂浮式风电项目开发
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漂浮式风电已被全球视为解决未来深远海风电发展的关键技术与应用市场方向.为尽快掌握可实现的漂浮式风电技术,获得市场经验,沿海风电技术强国均在布局漂浮式风电示范项目,甚至已有先行者实现了大规模的商业化应用.为理清全球漂浮式风电市场现状,碳信托基金(Carbon Trust)进行了一项专题分析,并在于2021年7月发布的《漂浮式风电联合项目-阶段III报告》(Floating Wind Joint Industry Project - Phase Ⅲ summary report)中介绍了全球漂浮式风电项目开发与运行情况.
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为了克服传统群智能算法在求解盲源分离(BSS)问题时收敛速度慢和分离精度差的缺点,提出一种基于改进型象群优化(IEHO)算法的BSS方法.该方法利用独立性原则,融合分离信号的峭度和互信息来构建目标函数.在氏族更新阶段,通过改进算法比例因子并加入邻域搜索,提高了算法搜索方式的多样性;在分离阶段,引入量子粒子群优化策略,提高了算法的全局搜索能力.仿真结果表明,与传统的象群优化算法和粒子群优化算法相比,IEHO算法的寻优效果较好,并成功实现了图像信号和语音信号的盲源分离,分离精度更高,收敛速度更快.
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