巡礼中国西极·跨越昆仑天山 | 北斗卫星徽章护航昆仑科考

神秘深邃,遗世独立。帕米尔高原,横亘于中亚东南部,我国的最西端,面积约10万平方千米,平均海拔4500米以上,古代丝绸之路在此经过。昆盖山,一座掩藏在帕米尔高原褶皱深处、鲜为人知的山脉,近百年无人探索。

直到,5月8-17日,“巡礼中国西极·跨越昆仑天山”多学科科考活动第二季(下简称科考活动)在新疆昆盖古道开展,揭开了它的神秘面纱。

此次科考活动由王铁男、骆娟、刘占林、秦超平等各专家学者共同完成。他们以无后援重装徒步的形式,徒步穿越了共110余公里的昆盖古道,创下国人首次翻越海拔5100米的乌鲁格阿特达坂、穿越昆盖古道的壮举。海聊卫通自研的超轻、超小北斗语音图文卫星通信产品——北斗卫星徽章 勇担使命,全程陪伴,助力科考队伍安全归来!

昆盖古道的传奇始于百年前探险家的探索,如今科考队沿着历史的印记续写新篇。此次科考活动的行进线路综合自西方探险家扬哈斯本、格罗姆切夫斯基、斯文·赫定,他们于19世纪末探访昆盖古道,并留下了宝贵的经验与参考资料。

科考活动的线路由两个阶段组成,主要探索乌帕-木吉、木吉-奥依塔克两条古道。行程第一阶段,科考队沿山谷西行85公里后,高海拔徒步翻越阿尔恰勒别勒达坂,在玛尔坎苏河谷进行生态环境考察,最后抵达木吉乡。第二阶段科考队向东行进82公里,翻越5025米乌鲁克阿特达坂等5个高海拔达坂,考察6760米阿依拉尼什雪山、奥依塔克冰川,最后返回喀什市。

探访昆盖古道图  秦超平摄

一支出色的队伍,一定有个出色的领队。本次科考队的领队是海聊的老熟人——海聊品牌大使王铁男老师。他是中国十大探险家、第十届中国当代徐霞客。他穿越过塔克拉玛干沙漠,登顶过珠穆朗玛峰,还是中国登顶博格达峰第一人。从21世纪至今开辟了狼塔线、克里阳古道、克里雅古道、桑珠古道等多条经典徒步线路。今年已69岁的王老师继续贯彻“铁男”精神,戴上北斗卫星徽章,背上行囊,和队伍一起,向下一座高峰进发。

中国十大探险家、第十届中国当代徐霞客 王铁男

在此次科考活动中,超轻超小的北斗卫星通信设备——北斗卫星徽章 全程陪伴,在偏远的无人区地带,也能打破通信边界,以北斗定位、轨迹追踪、卫星图文语音通信等功能,实现天地无界互联。

北斗卫星徽章以小巧徽章为灵感,将专业户外标准与创新科技完美融合,时尚百搭,轻盈小巧,兼具便携、耐用和易操作的特性。徽章整机长宽仅6.1×6.1cm,轻至49g,完美解决了传统卫星通信产品大件、厚重、难携带的痛点,实现无重负、轻负担,有效减轻科考人员攀登雪山的负重压力。此外,北斗卫星徽章首创多角度自对星获取信号技术,改变传统固定姿态、固定动作的对星方式,让搜星更容易、更灵活,让出行更安全,更安心。

本文图片源自“巡礼中国西极·跨越昆仑天山”多学科科考活动第二季,摄影师:秦超平

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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