DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 最优协连点试验方案 水轮机的最优协联工况即最佳工作状态，为保证水轮机有最高效率，桨叶姿态需顺应水轮机流道的流态。在此状态下，水轮机气蚀最轻、操作桨叶所需油压最低、震动最小。要确定最优协联工况则要在效率试验前得出试验机组的最优协联关系，随后由最高效率点确定最优工况点，此时，通常采用相对法效率试验法来消去未知的效率的绝对值和蜗壳流量系数K。 而流量的相对值测定是通过在水电站中常使用蜗壳差压法测量水轮机流量，它也是最简单的一种的方法。它的工作原理是由于蜗壳中心线弯曲，当具有一定流速的水流流经蜗壳时，水流在蜗壳弯曲的通道上产生离心力，从而在蜗壳内外缘产生压力差。在截面积已成定值的蜗壳某截面来上，水流流速影响着压力差的大小，即水流平均流速的大小正比于流经该截面的流量，当测压点选择得当时，蜗壳流量计具有较高的测量精度。而且蜗壳流量系数K值具有不随导水叶开度和水头变化而变化的性质，这给K值的率定和使用带来了很大的方便 [ 5 ]。 在某电站收缩管流道任取两个测量断面，指数流量Q * 可表示为： Q * = K h (1) 式中，K为蜗壳流量系数，h为两个测流断面的压力差值。 水轮机效率公式以指数效率 η * 可表示为： η * = N ( γ K h H ) η g (2) 式中： γ —水的重度； H—机组的工作水头； N—发电机有功功率； η * —水轮机指数效率； η g —发电机效率。 在试验选定的工况点下，指数效率 η * 与最高指数效率 η max * 的比值即为相对效率 η ′ ： η ′ = η * / η max * = N / ( γ K h H ) N m / ( γ K h m H m ) = N H m N m H h m h (3) 式中： N m 、 H m 、 h m 均为最高指数效率下的发电机有功功率；机组工作水头流道差压值。 由式(3)可知，相对效率与指数效率在某一确定的工况点下绝对效率与相对效率相差常数倍，它们的曲线形状相同但是坐标不同，最优协联点则可通过定桨试验中测得的最高相对效率值或指数效率值确定，本试验则是据此利用指数效率确定最优协联点 [ 6 ]。 3.1. 水头H dj 的计算 水轮机的工作水头在试验过程中受上游来水流量，运行机组正常水耗及试验机组导叶开度改变等因素的影响不断变化，故将在每个固定导叶开度测得的水头值取其平均值以减小试验误差。即： H d j = ∑ i = 1 n H d i / n (4) 式中 H d i > 为某个导叶开度下的计算水头， H d i 为某个导叶开度下实测的工作水头，n为测量次数。 3.2. 流量 Q i * 的计算 某个工况点下测得的测流断面间压差值为 Δ h i ，据式(1-1)和(1-6)，则指数流量 Q i * 为： Q i * = Δ h i (5) 蜗壳流量系数K可在计算时消去，则式(5)中K取1。 由相似理论流量换算原则可知，某个工况点下计算流量 Q d i * 可换算为： Q d i * = 1 2 Q i * H d H i = 1 2 Δ h i H d H i (6) 式中 H d 为某工况点下的计算水头， H i 为某工况点下的实际工作水头。 3.3. 功率N d 的计算 由水轮机相似理论可知，计算功率 N d i 为某工况点下测得的实际功率 N i 换算到计算水头 下得到的机组有功功率： N d i = 3 2 N i H d H i (7) 3.4. 水轮机指数效率 η ∗ 与水轮机相对效率 η ′ 据式(2)，可求得水轮机指数效率 η * ，据式(3)，可求得水轮机相对效率 η ′ 。
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user: 4. 试验参数的测定 4.1. 水位及机组工作水头 试验利用的水位主要有上游水位、拦污栅后水位、下游水位，水位测量采用压力式水位传感器。 试验水头利用电厂安装在拦污栅后水位的平均值与尾水出口处的水位传感器测量值计算，水位监测装置事先应进行校准。试验时此参数由人工同步读数、记录。机组净水头可利用安装在蜗壳进口处的压力变送器与尾水管出口处的压力变送器测得。 试验水头采用固定上游、尾水位，利用调整其它机组出力的方法进行控制，水头控制表如表1所示。 Table 1 Head control tabl 序号 试验日期 上游水位(m) 下游水位(m) 毛水头(m) 机组负荷分配情况(MW) 全厂出力(MW) 入库流量m 3 /s 试验时间 1号机 2号机 3号机 1 2016.8.16 437.25 404.26 33 20~130 110 130~20 260 800 2小时 2 2016.8.17 437.84 404.32 33.5 20~130 100 130~20 250 800 2小时 3 2016.8.18 437.68 403.66 34 20~130 80 130~20 230 750 2小时 4 2016.8.19 438.18 403.08 35 20~130 20 130~20 170 600 2小时 5 2016.8.20 438.93 402.95 36 20~130 20 130~20 170 600 2小时 6 2016.8.21 439.51 403.02 36.5 20~130 20 130~20 170 700 2小时 7 2016.8.22 439.5 402.5 37 0~130 0 130~0 130 440 2小时 表1. 水头控制表 发电机有功功率﹑无功功率及功率因数利用机组监控系统记录(功率变送器的精度要求为0.2级以上)。导叶开度﹑桨叶开度通过机旁盘处的调速器电柜获得。并由监控系统和人工分别记录。蜗壳采用EJA110A型智能差压传感器测量，并送至监控系统，由计算机监控系统记录读取蜗壳差压。 4.2. 机组振摆测试 采用水力机械综合测试系统，测试机组大轴摆度(上导、下导、水导)；机架振动(上机架+X水平、上机架+X垂直、上机架+Y水平、下机架+X水平、下机架+X垂直、下机架+Y水平)；顶盖振动(顶盖+X水平、顶盖+X垂直)等。
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user: 5. 现场测定协联曲线 水轮机制造厂提供调速器现用协联曲线、数据表分别如图1、表2所示。 图1. 水轮机制造厂提供的协联曲线 Table 2 Data sheet provided by turbine manufacture 桨叶(%S) 0.00 13.06 32.73 52.25 68.20 89.74 98.56 导叶(H = 39 m，%Y) 35.13 42.78 53.54 66.40 73.29 81.85 85.04 导叶(H = 38 m，%Y) 37.05 43.82 54.43 66.70 74.13 83.00 86.27 导叶(H = 36 m，%Y) 38.36 46.84 55.89 68.61 75.62 84.60 88.13 导叶(H = 34 m，%Y) 39.98 47.51 56.83 69.33 77.06 86.23 89.78 导叶(H = 27.2 m，%Y) 42.31 50.99 64.03 76.94 85.19 93.88 97.49 导叶(H = 22 m，%Y) 43.92 54.15 72.02 84.94 91.67 100.42 表2. 水轮机制造厂提供的数据表 本试验所用数据采集为水力机械综合测试系统和计算机监控系统测定，导叶开度、桨叶开度和导叶接力器行程、有功、蜗壳差压等相关量由计算机监控系统记录。试验以拦污栅栅后与尾水水位差作为毛水头，以蜗壳进口压力折算的水位与尾水水位差作为净水头。 协联状态下的试验主要是测试并获得水轮机处于现用协联关系条件下运行时的出力及效率特性，而非协联状态下的试验主要是测试并获得水轮机在脱离协联关系处于定桨运行时的出力及效率特性，并由此得到水轮机的最优协联关系。 协联状态下的试验和非协联状态下的试验同时进行，试验时注意上下游水位的变化情况，在改变试验机组导叶开度进行不同测点试验而导致水头发生变化时，中控室运行值班人员通过调整其它机组负荷方式来保证机组运行水头不变，控制试验水头偏差不超过平均水头的±2%。根据当时试验水头，机组在现用协联关系条件下并网运行，将导叶开度依次调整为：30%、35%、40%、45%、50%、55%、60%……等(具体的导叶开度可根据当时的试验水头而定)，一般取6~10个工况点。调整好导叶开度后，各工况均在机组负载稳定3~5分钟后对各测量参数进行读数记录。每个导叶开度下的试验读数记录一分钟，记录完毕后改变桨叶开度进行非协联状态下的试验。 非协联状态下的试验，接着协联状态下的工况继续进行。监控系统先发令将导叶至试验开度后，在上位机退出1号机组PID调节，将桨叶控制切方式切至手动，使机组调速器脱离原有的协联关系，分别在此桨叶开度的左、右两侧，每次逐步改变桨叶开度3%~10%，每侧各取3个试验点，待试验工况稳定后对各测量参数进行读数记录，每个试验工况同样读数记录一分钟。当找到该导叶开度下最优机组工况或者机组振摆超标时停止试验，手动调整桨叶至协联开度，然后将桨叶控制方式切自动，投入1号机组PID调节，进行下一个测点的试验。所有数据都是高精度传感器获取，为了减小随机误差，每个测点同时读取3个数据取平均值作为该点的实测数据。
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user: 6. 试验结果分析 各试验水头协联状态下的“指数效率”曲线如图2所示。 图2. “指数效率”曲线图 从图2可看出，水轮机效率较高区域出现在33 m水头附近，各水头区域下的效率曲线高效区宽，调节趋势平滑。在90~130 MW负荷区间机组效率较高。 各试验水头协联状态下的“导叶开度与机组出力”曲线如图3所示。 图3. “导叶开度与机组出力”曲线图 从图3可以看到，机组的出力特性线性度好，趋势明显，在机组主要运行区间和常处的水头之下，机组出力随着运行水头的提高而平顺增加，符合出力变化规律。 在各试验水头下试验前后的协联关系如表3，表4所示。 Table 3 Measured the original coassociation relationshi 33.04 m 34.00 m 34.95 m 36.06 m 导叶% 桨叶% 导叶% 桨叶% 导叶% 桨叶% 导叶% 桨叶% 80.2 83 79.6 84.8 74.7 75.6 74.5 77 74.9 71.3 74.9 73.8 69.8 63.6 69.5 64.6 69.7 59.6 69.9 62.5 65.02 52 64.7 53.5 65.1 49 64.6 50.3 60 44.2 59.1 44.1 60.1 42.5 60 43.1 50.1 30.7 49.5 31.4 49.7 27.7 49.8 29.6 44.7 19.5 44.8 21 45.1 17.5 44.7 18.1 / / / / 表3. 实测原协联关系 Table 4 Optimal coassociation relatio 33.04 m 34.00 m 34.95 m 36.06 m 导叶% 桨叶% 导叶% 桨叶% 导叶% 桨叶% 导叶% 桨叶% 80.1 61.6 79.8 67.1 74.8 58.4 74 59 74.7 50.8 75 55.5 70 46.9 69.3 48.8 69.7 38.1 69.7 40.6 64.85 36.3 64.7 38.1 64.9 28 64.6 31.3 59.9 27.1 59.9 29.8 60 20.9 59.9 22.6 50 15.6 49.5 17 49.5 12.7 49.8 15 44.8 3 44.9 3.8 45 1.8 44.7 2.4 / / / / 表4. 综合最优协联关系 通过表3与表4对比可以看出：试验优化后的各个定导工况下的最优配合桨叶开度比试验前对应水头下原协联的桨叶开度平均减小15%~20%。 各试验水头下的非协联试验得到的“实测最优协联关系”曲线如图4所示。 图4. 某水电站水利机组最终优化曲线 由图4某水电站水利机组最终优化曲线可以看出：优化后的协联曲线与图1的原曲线相比各个水头下曲线趋势近似一致，桨叶随动开度更小，水头切换跳动幅度小，机组运行更加稳定。
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user: 7. 结论 本文主要对某水电站水力机组协联曲线做出优化方案，并在水电站现场进行了验证。通过本次优化结果可以发现，本试验方案中采用的相对效率试验法和蜗壳测流法是轴流转桨式水轮机协联优化试验中行之有效的方法，优化出的协联曲线与某水电站的机组工况相匹配，协联关系趋势变化平缓，桨叶随动开度明显减小，机组高效率区宽阔清晰，达到了某水电站开展此次优化试验的目的，在电站的经济效益和安全稳定方面，产生积极影响。
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user: 摘 要 为奠定人工繁育和保护研究的基础，对峨眉拟单性木兰嫩茎诱导培养、不定芽的分化及组培苗再生进行了研究，建立起培养周期短、再生效率高的峨眉拟单性木兰组织培养体系。利用多因子正交实验设计及分析，筛选出最佳诱导培养基是MS + 2.0 mg/L 6-BA + 1.5 mg/L KT + 0.02 mg/L IAA。通过比较植物生长调节剂，发现最适的分化培养基为MS + 0.5 mg/L 6-BA + 0.02 mg/L NAA。最后，生根培养基以MS培养基添加NAA 0.5 mg/L，IBA 2.5 mg/L能有效地使再生苗产生根系。 关键词 :拟单性木兰，嫩茎，再生，植物生长调节剂 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 峨眉拟单性木兰(Parakmeria omeiensis Cheng)属于木兰科(Magnoliaceae)、拟单性木兰属(Parakmeria)内的模式种 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，是被子植物的起源研究、系统的发育、性别的分化的稀有木兰植物材料；具有高度的科学意义及价值。拟单性木兰属作为木兰科这种古老类群的植物，一直存在许多争议 [ 4 ] [ 5 ]；且其分布仅限我国东南、西南地区，仅5个种，更具研究意义。而峨眉拟单性木兰因结实率极低甚至不结实，且在野外的野生植株仅有20余株；已被列为中国物种红色名录，以及中国一级濒危保护植物 [ 6 ]。峨眉拟单性木兰，其特有两性花植株与雄花植株，主要分布于峨眉山的常绿阔叶林带里，峨眉山的二道桥–洪椿坪–茶棚子线路以下的黑龙江周围区域内，特别以海拔约1200~1450米的区域最为集中；具有园林观赏、道路绿化以及药用等经济价值 [ 2 ] [ 3 ] [ 7 ]。 峨眉拟单性木兰，因其雄花植株和两性花植株共存，且两性花类型植株较少，有些地区仅发现雄花类型植株，而幼苗、幼树几乎不见；其独有的生物学特性，导致其在自然生殖上极为困难。同时，由于生态环境的不断恶化，人类对资源开发利用的深入等影响，更应加紧对峨眉拟单性木兰开展其植物繁育以及保护工作。 迄今未见峨眉单性木兰由嫩茎等以组织培养方式获得再生苗的报道。但峨眉拟单性木兰作为常绿乔木，其中植物组织中含有多种对组织培养不利的内含物，增加了其组织培养的难度。本研究利用激素配比设计，探索筛选的植物激素及其不同浓度组合对峨眉拟单性木兰嫩茎诱导、不定芽发生等的影响，筛选合适的培养条件，促进峨眉拟单性木兰的组织培养研究，为推进峨眉拟单性木兰人工繁育和保护研究奠定基础。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 植物材料 试验中需要用到的植物材料采集于四川乐山地区，采自多年生峨眉拟单性木兰的当年生枝条带芽茎。 2.2. 材料清洗与处理 峨眉拟单性木兰嫩茎先使用清水冲洗干净，再浓度为75%乙醇灭菌1 min，然后无菌水清洗3次；而后置于含有0.1%的HgCl 2 溶液中灭菌5 min，最后灭菌水冲洗5次及以上。 2.3. 嫩枝的诱导及培养 洗净的峨眉拟单性木兰嫩枝切成长约1 cm、有芽的嫩茎段后，接种到诱导培养基上进行培养。诱导培养基pH5.8、含3%蔗糖、0.6%琼脂粉。在此基础上，设置以下浓度范围配比：MS培养基 [ 8 ] + 1.0~3.0 mg/L 6-BA+0.02 mg/L IAA，或MS +1.0~3.0 mg/L 6-BA + 0.02 mg/L IAA + 0.5~1.5 mg/L KT。培养室温度为26℃ ± 2℃。培养过程中20 d为一个继代培养周期，更换新的培养基。接入的茎段分为两组，一组置于光照强度2000 Lx，光周期12 h/12 h(光/暗)中；另一组暗培养，40 d为一个培养周期。40 d后，分出一组材料接入分化培养基诱导不定芽。诱导设计为20个茎段一个处理，设置3次重复。此外，通过继代培养基的更换，统计比较继代培养对诱导材料的影响情况。 2.4. 不定芽培养 将诱导的组织材料接入到以MS为基本培养基的分化培养基上，分化培养基在含有3%蔗糖、0.6%琼脂粉基础上，设置不同浓度梯度的NAA (表3)；同时pH = 5.8，室温26℃ ± 2℃，控制光照强度2000 Lx，光周期为12 h/12 h(光/暗)，25 d后统计培养基上不定芽的数量。一个处理设置20个材料，设置3次重复。 2.5. 生根研究 不定芽培养一段时间后，芽高长到3~4 cm时，将其切下转移至生根培养基上进行生根培养。生根培养基设置的激素浓度配比为MS + 0.1~1.0 mg/L NAA + 1.0~4.0 mg/L IBA。通过比较，筛选出最佳生根培养基，然后添加质量体积比0.1%的活性炭(AC)，对比活性炭在生根培养中的影响；20 d后统计对比情况。一个处理设置20个不定芽材料，设置2次重复。 2.6. 组培苗炼苗及移栽 生根培养后，将培养瓶放置于温度为22℃至30℃的室外，在自然光照的条件下，封口炼苗10~15 d。取出生根苗，并洗净根部附着的培养基后，移栽到蛭石中，浇透水，用塑料膜保湿生长；其中蛭石需事先以0.3%的高锰酸钾消毒。移栽后，控制移栽温室温度为23~30℃。15 d后，将温室移栽苗再次栽于营养钵中，并使用遮光度50%遮阴棚中生长30 d进行常规管理。 2.7. 统计与计算 诱导率 = (组织材料块数/接种外植体数) × 100% 不定芽分化率 = (分化不定芽的组织块数/接种外植体数) × 100% 生根率 = (生根的不定芽数/接种的不定芽数) × 100% 对计算结果用SPSS软件进行差异显著性分析。
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user: 4. 讨论 本文开展了峨眉拟单性木兰嫩茎诱导及再生组织培养的研究，结果表明，峨眉拟单性木兰从嫩茎诱导到再生苗移栽整个过程的组织培养需约100天，嫩茎诱导率达80%。峨眉拟单性木兰嫩茎诱导培养的理想培养基是MS + 2.0 mg/L 6-BA + 1.5 mg/L KT + 0.02 mg/L IAA。不定芽培养的理想分化培养基是MS + 0.5 mg/L 6-BA + 0.02 mg/L NAA。理想生根培养基为MS + 2.5 mg/L IBA + 0.5 mg/L NAA。不同浓度、不同种类的植物生长调节剂的配比是诱导调控植物组织或器官进行组织培养的主要手段，其中很多报道揭示，6-BA是诱导外植体组织培养的最有效的外源植物生长调节剂之一 [ 9 ]。试验结果证明：峨眉拟单性木兰嫩茎的诱导必须添加植物生长调节剂，6-BA是诱导嫩茎的关键外源激素，2.0 mg/L 6-BA能够有效诱导嫩梢萌动。 本研究还发现，峨眉拟单性木兰嫩茎的诱导还受到培养基更换及继代培养次数的影响，过多的继代会明显降低诱导效率。同时，光照及其光周期也是影响与调控组织诱导和生长的重要因素。有研究报道一些植物的叶片需要避光，在暗培养条件下才能形成分化的组织 [ 10 ]；而另一些植物，在光、暗条件下都可组织培养，还有一些植物组织诱导和生长培养需要在光照进行 [ 11 ]。本研究证明：峨眉拟单性木兰嫩茎的诱导需在一定光培养下进行。这样不仅有利于嫩茎的高效再生培养，而且能缩短生长、分化的培养周期。同时，细胞分裂素作为刺激细胞分裂的植物生长调节剂，将其添加到培养基中，能有效的促进不定芽的形成 [ 12 ]。本研究中也显示出在诱导峨眉拟单性木兰不定芽生长的培养中6-BA发挥了重要作用。此外，本研究还表明，在生根培养中添加活性炭有助于培养生长出壮根。
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user: 摘 要 随着世界范围内的能源消耗与日俱增，传统电网结构单一和发电缺乏灵活性给用户端带来了很大的不便。为解决分布式电源接入大电网带来的问题，本文建立了基于风光储互补微电网系统的优化调度模型，分别对并网和孤岛模式进行了分析，提出风光储互补微电网在两种运行方式下以运行成本最低为目标的能量管理策略，并在基本粒子群算法上采用动态的学习因子和惯性权重对优化问题进行求解。最后针对不同负荷需求进行仿真分析，验证了本文提出的优化调度模型和能量管理策略的有效性。 关键词 :风光储互补，微电网，分布式电源，能量管理，粒子群优化算法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，由于工业化进程的脚步不断加快，城市迅速扩张，世界各地的电力用户对电能的需求逐年剧增，对于电能质量的要求也与日俱增。太阳能、水能、风能等诸多新型可再生能源的开发与利用，已逐渐发展成为现代电气工程和技术中最具发展力的领域 [ 1 ]，然而，光电、风电的间歇性为其并入当地大电网带来了一些挑战。如何在可负担的投资成本范围内，最大限度地增加可再生能源的发电效率和降低对大电网的危害就成为了亟待解决的问题。 微电网的出现可以很好地缓和大电网与分布式电源之间的冲突，并且将大电网遭分布式电源破坏的可能性降到最低，建立包括可再生能源在内的微电网是必要的发展趋势。从世界各地现存的微电网项目来看，储能装置具有独特的能量双向流动的能力和特性，能够对其他分布式电源的出力以及负荷的变化做出实时响应，逐渐成为微电网中的关键技术 [ 2 ]。目前对于储能的优化配置有指标最优、储能容量最小、系统成本最小三个大方向 [ 3 ]。文献 [ 4 ] 提出了一种用于微电网最佳运行的模型，以最小化系统的总成本为优化目标，同时满足客户需求和系统安全性。文献 [ 5 ] 提出了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)的高效算法，通过对EOM控制变量的优化调整，使微电网的总耗能和运行成本最小化。文献 [ 6 ] 在整合了贝叶斯网络理论与粒子群算法的双方优点后，给出了一种基于贝叶斯–粒子群算法的微电网优化运行的全新策略。文献 [ 7 ] 介绍了一种运用在独立光风柴蓄微电网系统中，利用强化后的Pareto进化算法算出各分布式单元容量最佳配置的能量管理策略。 本文在讨论微电网及分布式发电对社会进步和环境改善的作用的基础上，探究了微电网能量管理系统对微电网高效稳定运行的必要性，建立了适合风光储互补微电网系统的优化调度模型，并提出风光储互补微电网的能量管理策略。采用粒子群优化算法对优化模型进行求解，通过算例来验证本文提出的优化模型和能量管理策略的有效性和准确性。
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user: 2. 风光储互补微电网经济运行调度模型 微电网孤岛运行时，不与大电网进行交互，微电网内的分布式电源产生的总能量全部用于微电网内部自身负荷的运作。此模式下风光储互补微电网中风力发电与光伏发电具有不可调度性，同时微电网不与大电网的电能相通，因此调度变量就只存在于蓄电池本身。并网运行时，微电网通过快速开关与外部大电网相连后微电网的电能可卖给大电网，大电网的电能也可以卖给微电网使用，这样就实现了微电网和大电网之间的交互。两种模式下都需要考虑发电机组的出力配合协调问题，不同的是并网运行模式下还要关注与大电网的交互问题。本文所提出的模型考虑了离网与并网两种模式，并在并网模式下采用分时电价的模型，使系统拥有更佳的收益，更灵活的调度方式。 2.1. 孤岛运行模式下的优化调度模型 2.1.1. 目标函数 本文以一天24小时运行成本最低为目标建立微电网的经济优化模型，孤岛模式下电能的交易停止，微电网与大电网隔离。优化目标如式(1)所示： { min M o p = ∑ t = 1 24 [ C O M ( p v i ) + C O M ( w t i ) + C O M ( b a t i ) ] + C p C O M ( p v i ) = K O M × P p v i C O M ( w t i ) = K O M × P w t i C O M ( b a t i ) = K O M × P b a t i C p = P v i × k P v i = P p v i + P w t i + P b a t i − P l o a d i (1) 式中， M o p 表示微电网在运行一天所产生的运行费用。 C O M ( p v i ) 表示在第 小时光伏发电设备产生的运行成本， C O M ( w t i ) 表示在第i小时风力发电设备产生的运行成本， C O M ( b a t i ) 表示在第i小时蓄电池发电系统产生的运行成本， K O M 为各分布式电源的运行维护系数，取值如表1所示。 C p 表示出现功率缺额时的惩罚费用， P v i 为负荷功率缺额， P p v i 、 P w t i 、 P b a t i 分别代表光伏、风能、蓄电池三种分布式电源在第i小时的输出功率， P l o a d i 为第i时段的电负荷。k为惩罚系数，其取值与单位电价有关。 Table 1 Operation and maintenance coefficient of distributed powe 分布式发电类型 运行维护系数K OM 光伏发电系统 0.0096 风力发电系统 0.0296 蓄电池发电系统 0.0413 表1. 分布式电源运行维护系数 2.1.2. 约束条件 1) 分布式电源出力约束： { P p v ， min ≤ P p v ≤ P p v ， max P w t ， min ≤ P w t ≤ P w t ， max P b a t ， min ≤ P b a t ≤ P b a t ， max (2) 式中， P p v 、 P w t 、 P b a t 分别为光伏发电、风力发电、蓄电池的输出功率， P p v ， min 、 P w t ， min 、 P b a t ， min 、 P p v ， max 、 P w t ， max 、 P b a t ， max 分别为光伏发电、风力发电、蓄电池输出功率的上下限。 2) 功率平衡约束： P p v i + P w t i + P b a t i = P l o a d i (3) 2.2. 并网运行模式下的优化调度模型 2.2.1. 目标函数 将并网和孤岛差距化的根本因素就是并网的时候会有电能的交易情况，并且交易的多少也是非线性变化的。以运行成本最小为优化目标，如式(4)所示。 { min M o p = ∑ t = 1 24 [ C O M ( p v i ) + C O M ( w t i ) + C O M ( b a t i ) + ( M b u y i − M s e l l i ) ] + C p M b u y i = d × P b u y i M s e l l i = h × P s e l l i P v i = P p v i + P w t i + P b a t i + P g r i d i − P l o a d i (4) 式中 M b u y i 表示的意思是第 时段从电网购电的成本， P b u y i 为第 时段购电电量，d为电价，采用分时电价的模式 [ 8 ]，如表2所示。 M s e l l i 表示第i时段的售电收益， P s e l l i 为第 时段售电量；h为售电价格系数，本文取值为1.42元/kw∙h； P g r i d i 为第i时段与大电网交换的功率。 Table 2 Time-of-use electricity price lis 时段 电价(元) 峰时段(9~11、14~15、19~21) 1.099 平时段(7~8、12~13、16~18) 0.696 谷时段(1~6、22~24) 0.251 表2. 分时电价价目表 2.2.2. 约束条件 1) 分布式电源出力约束： { P p v ， min ≤ P p v ≤ P p v ， max P w t ， min ≤ P w t ≤ P w t ， max P b a t ， min ≤ P b a t ≤ P b a t ， max P g r i d ， min ≤ P g r i d ≤ P g r i d ， max (5) 式中， P g r i d ， min 、 P g r i d ， max 分别表示与大电网交互的最小、最大功率。 2) 功率平衡约束： P p v i + P w t i + P b a t i + P g r i d i = P l o a d i (6) 式中， P g r i d i 为第i时段节点与大电网交换的功率值，购电时为正，售电时为负。
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user: 3. 风光储互补微电网能量调度策略 对微电网进行能量管理的核心问题是优化各发电单元之间的出力。由此，本文提出了基于蓄电池充放电状态的优化调度策略以满足微电网能量管理的要求。改变蓄电池的充放电状态可以让其释放的电能得到最充分的利用，同时保证系统的平滑运行。在微电网运行中，有离网和并网两种运行模式。 3.1. 离网运行方式 根据微电网能量管理系统中检测到的PV以及WT的发电数据，对蓄电池的出力适时调整。此模式下的决策变量为蓄电池的充放电功率。风光出力的总和与负荷的需求量存在以下三种情况：风光联合出力并不能达到负荷需求量；风光联合出力等于负荷需求量；风光联合出力大于负荷需求量。 当出现第一种情况，利用蓄电池放电，放电量根据电能缺额值确定。若蓄电池把所存储的电能全都释放完后，仍不能满足要求时，微电网内部的电力电子器件动作，将一些不重要的负荷切除，对微电网内的一级负荷以及重要的二级负荷优先供电。当处在第二种情况时，这是最理想的状态，蓄电池既不需要充电也不需要放电。当处在第三种状态，蓄电池储电，可供系统在第一种情况下使用。若蓄电池充满电后还有多余的电量则通过卸荷器将这部分能量释放入大地。 3.2. 并网运行方式 风光联合出力与负载侧需求的量值也有三种情况。当 P p v + w t − P l o a d > 0 时，让多余的电量给蓄电池充电或者直接卖给大电网。由于电价的不同，我们可以选择在电价高的时候优先给大电网送电以赚取更多的收益。当 P p v + w t − P l o a d = 0 时，既不给蓄电池充放电，也不与大电网进行能量交易。当 P p v + w t − P l o a d < 0 时，让蓄电池放电或向大电网购电。若此时电价较高，优先利用蓄电池放电来弥补缺额；反之优先购电，将蓄电池的电留到电价高的时候卖给大电网提高整个微电网运行的经济效益 [ 9 ]。 3.3. PSO在能量管理中的应用 将PSO运用于微电网的能量管理的步骤如下： 第一步：搜索空间识别。初始化PSO参数，如种群大小N、总迭代次数 M a x D T 、惯性权重因子 ω min 、 ω max 、学习因子C1和C2。t为当前迭代次数，初始化t = 0； 第二步：初始化。生成N个随机粒子群。每个粒子的初始位置将随机地设定在控制变量的最大值和最小值之间。使用目标函数(1)和(4)对初始种群中的每个粒子进行评估。对于每个粒子群，都满足 P b e s t i ( 0 ) = X i ( 0 ) 。搜索目标函数的最优值，并将与最优值关联的粒子设置为全局最优值 G b e s t i ( 0 ) 。设置惯性权重的初值为 ω ( 0 ) ； 第三步：更新迭代次数 t = t + 1 。利用式(7)更新惯性权重 ω ( t ) ；惯性权重因子的最小值和最大值，通常取0.4和0.9。 ω = ω max − ( ω max − ω min ) × t M a x D T (7) 第四步：利用式(8)更新粒子速度，第i个粒子速度为 V i ( t ) ； v i k ( t + 1 ) = ω ( t ) v i k ( t ) + C 1 r 1 ( P b e a s t i k ( t ) − x i k ( t ) ) + C 2 r 2 ( G b e a s t i k ( t ) − x i k ( t ) ) (8) 第五步：利用式(9)更新粒子位置； x i k ( t + 1 ) = x i k ( t ) + v i k ( t + 1 ) (9) 第六步：更新个体最优值，根据其更新的位置评估每个粒子； 第七步：更新全局最优值，在 P b e s t i 中寻找最小值； 第八步：终止条件。满足终止条件则停止，不满足则返回第三步； 第九步：输出最佳解决方案。
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user: 4. 算例分析 风光互补单元输出功率曲线为(图1)： 图1. 风力和光伏输出功率曲线 蓄电池充放电功率上限为150 kW，下限为100 kW；系统与电网交互的功率区间为[−250 kW， 250 kW]。 本文选取两类差异较大的负荷曲线进行仿真分析，以验证本文所提优化调度模型的有效性。负荷曲线如图2。 图2. 两类负荷曲线 4.1. 离网运行模式 4.1.1. 第一类负荷 在孤岛粒子群算法中，选取最大迭代次数为300次，粒子个数为600个。优化调度结果显示一天的运行费用为350元。各设备出力如图3、图4所示。 图3. 离网模式第一类负荷下的风光出力与负荷需求比较 图4. 离网运行模式下蓄电池输出功率 当风光联合出力与负荷的需求差别不大的时候，优化后的结果较为理想。通过选取两个典型时刻对优化的有效性进行说明。在风光出力比所需求的量小的时候，通过让蓄电池放电则足以满足负荷的需求量。在图5上可以明显看到，在傍晚的19点左右，迎来了这一天当中的电力需求高峰，风光联合出力已经不能达到用户侧的期望，相差值约为103.2 kw。由于该微电网系统中选取的蓄电池的最大放电功率是150 kw完全能够补给这部分缺额，所以就算在负荷需求量很大的傍晚时分，也不需要切除负荷，从而维持了整个系统的供电可靠性。同样的，在下午的16点钟，此时的风光联合出力大于需要的电量，差值为69.67 kw。由于蓄电池的充电上限功率达到了100 kw，所以靠蓄电池自身就完全可以吸收掉这部分多出来的能量，也不至于还有多余的能量通过泄入大地的方式浪费掉。其余的时刻也有着与上述两时刻差不多的状况，总能通过蓄电池本身将电量放出或储存，从目标函数(1)中的定义就可看出，最后一项的缺额惩罚费用降到了最低，总运行费用约为350元/天，在保证供电可靠性的前提下，最大限度地提高风光储互补微电网系统运行经济性。 图5. 离网模式第一类负荷下的负荷需求与电能总供应 4.1.2. 第二类负荷 该系统一天的运行成本为5.58 × 10 4 元。当负荷情况发生了如图6所示的巨大变化时，有可能是此地区招商引资吸引了很多的工厂来扎根和投资，也有可能是当地人民生活质量的提高开始使用各种高科技电器。总之，负荷的巨大变化会让它与风光联合出力的差距也越来越大，通过比较图7和图8可以清楚地看出来，优化的结果由于受到蓄电池容量的限制而不太理想，优化调度后的缺额值仍然较大。同样选取两个典型时刻对优化结果进行分析。在午间12点，差值竟然达到了532.2 kw之多。蓄电池的放电功率最大才100 kw，远不足弥补缺额，此时又处于孤岛模式，只能采用切负荷的措施，但切负荷带来的惩罚费用相当昂贵，运行成本由350骤增至5578元。在此情况下，不仅没有保证用电的可靠性，还给整个电网带来了巨大的损失。 图6. 离网模式第二类负荷下的风光出力与负荷需求比较 图7. 离网模式第二类负荷下的负荷需求与电能总供应 图8. 离网模式第二类负荷下的蓄电池输出功率与功率缺额比较 从上述分析与研究可以看出，当负荷与分布式电源输出功率接近时，微电网的稳定性较好，通过蓄电池与其余两种分布式发电单元的出力的协调配合，可以达到微电网自给自足的状态。当负荷需求与分布式电源的出力有很大的差距时，整个微电网的运行的稳定性和供电的可靠性会随之变差，仅仅依靠蓄电池的补给与存储还不能在不同负荷变化情况下保证系统的用电安全，也更不要说经济性的改善。所以，为了减少负荷变化带来的一系列影响，接下来将对并网运行方式的优化调度进行分析。 4.2. 并网运行模式 4.2.1. 第一类负荷 在并网运行模型中，优化的变量有两个，一个是蓄电池的充放电功率，还有一个就是与大电网交互的功率。因此，粒子群算法的维度变为了48个，前24个未知量代表的是24小时内每个时刻与大电网的电能交互的量值，后24个未知量分配给了每个小时的蓄电池充放电功率大小。 优化运行结果： 图9. 并网模式第一类负荷下的负荷需求与电能总供应 图10. 并网模式第一类负荷下的蓄电池输出功率与交互电量 改变电价即采用分时电价的方式时，优化的结果如图9、图10所示。可以看到，在这个模式下仍然可以具有良好的供电可靠性，但是蓄电池充放电情况和与大电网交易的情况都发生了一定的改变，这个由于电价的变化而引起的改变。在12点时刻通过蓄电池放电在保证负荷用电的基础上，将更多的电量卖给了大电网，给大电网中的负荷缓解了用电高峰时的供电压力。在6至8时段的平价阶段购入更多电能，储存在蓄电池中以便用电高峰时使用。粒子群算法优化后的运行一天后收入约为456元，较不采用分时电价方式的模型拥有更佳的收益，更灵活的调度方式。 4.2.2.第二类负荷 当出现图6所示的超大型负荷时，优化的结果如图11和图12所示。在电价低谷时，如23点、0点、4点进行购电存入蓄电池发电单元中。在12图中11点到13点以及17点时间段内，为了优先保证供电可靠性，蓄电池放电和购电都已经达到了上限值，但仍然不能满足负荷需求，此时段内产生了惩罚费用。尽管采用了分时电价的模式，最后一天下来的运行费用达到了15，067元。 图11. 并网模式第二类负荷下的负荷需求与电能总供应 图12. 并网模式第二类负荷下的蓄电池输出功率与交互电量
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user: 5. 结论 本文从微电网的经济运行着手，分别在并网和孤岛两种运行模式下，建立了风光储互补微电网的优化调度模型，并提出了相应地能量管理策略。在此基础上，提出一种具有动态权重与动态学习因子的改进型粒子群算法，使其具有更好的自身学习能力与社会认知能力。实际算例表明，离网模式下，当负荷与分布式电源输出功率接近时，微电网的稳定性较好，通过蓄电池与其余两种分布式发电单元的出力的协调配合，可以实现微电网的自给自足，并最大限度地提高系统运行经济性；并网模式中，采用分时电价方式的模型使系统拥有更佳的收益，更灵活的调度方式。
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user: 摘 要 针对传统交通信号灯识别方法存在小目标检测准确率低、遮挡或反射情况下无法识别等问题，本文提出一种基于卷积神经网络的交通信号灯识别方法。采用单阶神经网络模型作为分类器，将单摄像头拍摄的彩色图像经过预处理后作为神经网络的输入，自动提取特征，通过特征融合的方法得出识别结果。通过实验验证了该方法的可行性。 关键词 :深度学习，卷积神经网络，交通信号灯识别，特征融合 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 概述 自动驾驶中对环境的感知是个技术难关，并且与道路、设施以及其它交通参与者的协调存在困难 [ 1 ]。其中需要准确快速地识别交通信号灯，但实际的交通环境信息复杂多变以及天气等因素的影响使得对交信号灯的识别难度大大增加，这给行车安全造成了安全隐患。孙学聪用形状和色彩来识别交通信号灯但模型简单，不能在复杂情况下进行准确识别 [ 2 ]；田谨等人采用亮度分割和几何形态滤波对交通信号灯进行定位，但其对于信号灯区域面积过小的图像检测错误率较高且算法耗时 [ 3 ]；潘卫国等人用FasterRCNN框架实现了对交通信号灯的识别，但其识别速率达不到实时性要求 [ 4 ]。本文使用了基于RCNN的基础上发展出来的SSD算法在交通信号灯识别方面的应用。提出了基于SSD的检测方法，在其基础上添加了特征融合的方法，使得SSD对小物体的检测能力提高，同时在不大幅增加计算量的情况下使之可以实现实时检测识别，保证了实时性与准确性。
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user: 2. PyTorch深度学习框架 PyTorch用计算图来对神经网络具体实现形式的描述，包括每一个数据Tensor及Tensor直接的函数function。计算图构建方法如图1所示。 图1. 计算图过程 在图1中，x、ω和b都是用户自己创建的，因此都为叶节点，ω，x首先经过乘法算子产生中间节点y，然后与b经过加法算法产生最终输出z，并作为根节点。而且PyTorch是自动求导，其梯度计算遵循链式求导法则，简化了编程的环节，更注重网络框架结构。与其他框架不同的是PyTorch的计算图是动态的，动态图是指程序运行时，每次前向传播时从头开始构建计算图，这样不同前向传播有不同的计算图，不需要事先把所有的图都构建出来，并且可以很方便的查看计算过程中的中间变量。在进行网络初始化，节点参数的跟新，权重偏移量的更新采用反向传播的方法。每次选取小批量数据进行迭代计算，不仅减少了计算资源的浪费更加快了迭代的速度。反向传播优化流程图见图2。 图2. 神经网络反向传播优化过程
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user: 3. 交通信号灯的识别方法 本文提出的交通信号灯识别方法主要对数据图像的预处理，数据的增强，网络结构的搭建和反卷积模块的搭建。 3.1. 图像预处理 为了提升数据集的多样性，满足训练的实际要求以及对小物体的识别度。总体上包括光学变换与几何变换两个过程 [ 5 ] 见图3。光学变换是对亮度和对比度进行调整，可以改变像素值的大小但不对尺寸进行更改；几何变换是对图像进行扩展，裁剪和镜像的操作，先进行尺度上的变化在进行去均值的操作。所有操作过程都是随机的，目的是尽可能的保证数据的丰富性。 图3. 数据增强 3.1.1. 光学变换 首先是亮度的调节，以0.5概率进行对图中每一个点加一个实数，实数范围取[−32，32]。然后是对比度，色相与饱和度随机调整，色相是随机加一个数而对比度与饱和度是随机的乘一个数。光学变换最后一项是增加光照的噪声，具体做法是随机交换RGB三个通道的值。 3.1.2. 几何变换 在几何变换中首先是对原图像进行随机扩展，扩展比例可以取[1，4]之间。 图4. 随机扩展方法 随机扩展之后进行随机裁剪见图4，随机裁剪的好处是可以滤掉不包含明显真实物体的图像，同时丰富看训练集尤其对于物体遮挡的情况。而镜像基本是对图像进行左右翻转。最后一步为了使输入为特定大小的图像，对图像进行固定缩放。最后一步是对图像进行去均值的处理。部分代码如下： class SubtractMeans(object): def _init_(self，mean): self.mean = np.array(mean， dtype=np.floa32) def _call_(self， image， boxes=None，labels=None) image = image.astype(np.float32) image -= self.mean return image.astype(np.float32)，boxes，labels 3.2. 网络架构 总框架搭建 首先是基于VGGNet为基础，使用VGGNet网络结构对图像进行特征的提取。总框架结构图见图5。 图5. 框架结构图 VGGNet采用了五组卷积层和三个全连接层，最后使用Softmax做分类。每次经过池化层后特征图的尺寸减小一倍，而通道数增加一倍。 本文构建的VGGNet卷积神经网络主要由五种结构组成： 1) 输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵 [ 6 ]。在输入层可以对较小的数据集进行数据增强，包括光学变换与几何变换等，极大限度地扩充了数据集的丰富性，从而有效的提升了模型的精度。 2) 卷积层。卷积层是整个网络最重要的部分，对图像进行特征提取，卷积核的大小通常有3 × 3和5 × 5，卷积核越大运算量越大但精度会有所提高。VGG16相比AlexNet中使用的卷积核基本都是3 × 3，这种结构优点在于首先从感受野来看，两个3 × 3的卷积核的感受野与一个5 × 5卷积核的感受野相同但参数量更少。更为重要的是两个3 × 3卷积核可以使用两个激活函数，使其非线性能力大大增强，可大大提高网络的学习能力。 3) 池化层。神经网络池化可分为最大池化和均值池化，其首要作用是下采样，降维去除冗余信息，对特征进行压缩，简化网络的复杂度。其次可以扩大感受野以及实现非线性。 4) 全连接层。在经过之前卷积层池化层的数据处理后，将所有参数经过三个全连接层展开成为1维张量，便于Softmax函数进行分类 [ 7 ]。 5) Softmax层。该层主要用于分类问题。通过softmax层，可以得到当前样例属于不同种类的概率。 与Faster RCNN的Anchor类似SSD是采用PriorBox来进行区域生成，以固定大小宽高的PiorBox来进行对感兴趣的区域搜索，而本文交通信号灯的识别PiorBox可以集中在图片的中上区域。PiorBox图见图6。为了最优的选择尺度和高宽比，采用一种平铺的方法，对每个默认边框尺度进行计算： 图6. PiorBox图 S k = S min + S max − S min 5 ( k − 1 ) k ∈ [ 1 ， 6 ] (1) 其中k的取值为1，2，3，4，5，6分别与SSD中第4，7，8，9，10，11个卷积层。为了得到正确的边框预测值，还需进行匹配与损失计算，保证每一个框都有一定的Recall率。将IoU值大于0.7的视为正样本；IoU值小于0.3的视为负样本，为了防止过拟合将正负样本比例维持在1:3附近。 IoU ( A ， M ) = A ∩ M A ∪ M (2) 偏移值的计算根据下列公式： t x = ( x − x a ) / w a (3) t y = y − y a h a (4) t w = log ( w w a ) (5) t h = log ( h h a ) (6) 定位损失和loss值的定义 本文使用了smooth函数作为定位损失函数且只对正样本进行计算。smooth函数表达式如下： s m o o t h L 1 ( x ) = { 0.5 x 2 ， & | x | < 1 | x | − 0.5 ， & | x | ≥ 1 (7) 其总体目标损失函数是位置损失与置信度损失的加权和： L ( x ， c ， l ， g ) = 1 N ( L c o n f ( x ， c ) + α L l o c ( x ， l ， g ) ) (8) L L o c ( x ， l ， g ) = ∑ i ∈ P o s N ∑ m ∈ { c x ， c y ， w ， h } x i j k s m o o t h L 1 ( l i m − g j m ) (9) L c o n f ( x ， c ) = − ∑ i ∈ P o s N x i j P log ( c i P ) − ∑ i ∈ N e g log ( c i 0 ) (10) c i P = exp ( c i P ) ∑ P exp ( c i P ) (11) SSD特征融合 将深层与浅层的每一个元素在对应位置相乘，在上述说明中k取六个值，将这六个值之后的特征图保留，进行融合处理，再将融合结果传递给后续分类与回归网络。 图7. DSSD网络结构图 下分支为VGGNet网络结构图，上分支是一个反卷积模块，深层特征图 H × W × 512 经过反卷积使之大小与浅层特征图 2 H × 2 W × D 一致。两者进行逐元素相乘最后经过ReLU模块得到最终所融合的特征图。见图7。 3.3. 模型训练与预测结果 模型优化方法采用SGD随机梯度下降算法，又称最速下降算法，是在无约束条件下计算连续可微函数极小值的基本方法。最后经过softmax函数进行伪概率分类，其表达式如下： softmax ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) = 1 ∑ i = 1 n exp ( x i ) ( exp ( x i ) ) n × 1 (12) 通过模型的搭建之后加载Nxear红绿灯数据集使之模型准确率达到86%。但在对雨天夜晚是由于环境因素干扰大，无法达到准确的预测和分类。在此可以添加辅助设备如可转动摄像头，进行角度变动使提高预测结果。
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user: 4. 结语 本文构建了SSD的卷积神经网络图像识别方法，尝试了由SSD基础上加入特征融合的方式对交通信号灯进行分类预测，由输入层、卷积层、池化层、全连接层构成，准确率还有提升的空间，为了提高准确率可以采用随机森林的思想训练多种模型，然后取其均值或者对数据集进行扩充。其次不同数据集在同种模型下表现不同，数据量大的数据集可以使模型有着较充分的学习，使之提高准确率。本文尝试了将SSD与特征融合的方法应用于交通信号灯的识别上，之后可以进行网络压缩来进一步缩小网络模型的大小，使之更方便运用于移动端。
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user: 摘 要 通过对我院确诊的1例气管腺样囊性癌进行支气管动脉栓塞治疗时合并脑梗塞进行报道，并进行文献复习提高临床医生对该病的认识，警惕支气管动脉栓塞的并发症，预防其发生，减少对患者的损害。 关键词 :气管腺样囊性癌，气管动脉栓塞，脑梗塞 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 腺样囊性癌(Adenoid cystic carcinoma， ACC)是一种起源于腺组织的恶性肿瘤，最常见的部位是唾液腺，较少发生于乳腺、宫颈、上消化道及气管 [ 1 ]。气管腺样囊性癌(Tracheal adenoid cystic carcinoma， TACC)最早于1859年由Billroth首次报道 [ 2 ]，根据WHO (2015版)分类标准，气管腺样囊性癌在肺肿瘤中属于唾液腺型肿瘤的一种亚型，占所有肺部肿瘤的0.04%~0.2% [ 3 ]。原发气管腺样囊性癌在临床发病率低，起病隐匿，缺乏系统性报道，对其认识不足，故气管腺样囊性癌具有较高的漏诊率和误诊率。以下所有病例资料及病例报告均已告知患者并取得患者及家属同意。现通过我院确诊的1例气管腺样囊性癌进行支气管动脉栓塞治疗时合并脑梗塞病例进行报道并复习相关文献。
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user: 2. 病例资料 患者男性，55岁，因“反复咳嗽、咳痰、咯血9月余”入院。患者于2017年6月无明显诱因出现咳嗽、咳痰，痰中带鲜红色血丝，至当地州医院就诊，双肺及纵膈CT检查未见明显异常，自服“阿莫西林”后咳嗽症状缓解。2018年3月8日上述症状再次加重，2018年3月20日于当地市医院查双肺CT：1.颈段气管腔内一软组织密度增高影，考虑占位性病变，颈部CT：1.颈段下段气管右前壁向腔内生长占位病变，考虑气管Ca，2018年3月23日患者咯血加重，量约100 ml，就诊我院。病程中患者无发热、盗汗、乏力，无胸痛、胸闷、呼吸困难，无端坐呼吸，无夜间阵发性呼吸困难，大小便正常，体重无明显改变。否认高血压、糖尿病、冠心病等慢性病史；否认肝炎、结核、菌痢、伤寒等传染病史；否认输血、手术、外伤史；否认药物、食物过敏史；查体：口唇无发绀，颈静脉无怒张，胸廓对称无畸形，双肺呼吸动度正常，语颤正常，双肺叩诊清音，双肺呼吸音粗，右下肺呼吸音降低，双下肺可闻及湿性啰音。心脏及腹部查体无特殊，双下肢无水肿。2018年3月24日气管CT重建：气管(甲状腺水平)右侧壁见不规则低密度肿块影，最大层面约19 × 12 mm，密度较均匀，CT值约40 HU左右(见图1)，头颅CT：脑实质未见确切异常密度影。血常规：WBC 12.63 × 10~9/L (正常值范围4~10 × 10^9/L)、NEUT% 78.9% (正常值范围50%~75%)；血生化：TC 5.51 mmol/L (正常值范围3.55~5.20 mmol/L)、LDL-C 3.67 mmol/L (正常值范围0~3.12 mmol/L)；肥达外斐试验、抗核抗体、结核抗体、大便常规、尿常规、凝血七项、术前九项、PCT未见明显异常。2018年03月26日行局麻下超选择性气管动脉(甲状腺下动脉)造影+栓塞术，术后患者未诉特殊不适。2018年03月27日患者感右侧肢体活动不灵，查体右上肢肌力II级，右下肢肌力III级，左侧肢体肌力V级，急诊头颅CT平扫：脑实质未见明确异常。予以“依达拉奉、丁苯酞软胶囊”治疗，2018年03月28日查体右上、下肢肌力约IV级，左侧肢体肌力V级。头颅MRI (见图2)：左侧侧脑室旁腔隙性脑梗塞(亚急性期)。继续给予脑保护、促进侧支循环治疗。2018年03月29日行电子支气管镜检查(见图3)：在声门下2 cm处气管右侧壁可见一不规则肿物，大小约2 × 3 cm，表面尚光整，血管显露、触之出血，气管狭窄约90%，使用高频电圈套器套切摘除肿物后、氩气刀烧灼、二氧化碳冷冻治疗基底部，用药物注射针于基底部注射顺铂20 mg，喷洒地塞米松10 mg，未见活动性出血。术后患者声音嘶哑，语音低沉，右上肢肌力III级，右下肢肌力IV级，左侧肢体肌力V级，继续脑保护治疗。2018年3月31日气管CT (见图4)：气管内肿物切除术后改变，2018年3月31日头颅MRI (见图5)：左侧侧脑室旁白质区及左额叶分别一小片状及点样脑梗塞(急性期)。2018年4月3日患者右侧肢体肌力较前恢复，右上肢肌力IV级，右下肢肌力IV + 级，给予阿司匹林肠溶片、依达拉奉、丁苯酞软胶囊治疗。2018年4月03日气管镜病理(见图6)：腺样囊性癌，免疫组化：CK7(+)，CK8/18(+)，Ki-67(+10%)，P63(+)，S-100(+)，SMA(+)，CEA(-)，CK20(-)。2018年4月4日复查气管镜示(见图7)：气管肿物切除后改变，管腔通畅。患者症状消失，好转出院。于2018年9月10日返院复查，患者无明显咳嗽、咳痰、胸闷等不适，双肺未闻及干湿性啰音，右上肢肌力IV+级，右下肢肌力IV+级；左侧肢体肌力V级。行双肺CT (见图8)：1) 两肺慢支改变；两肺少许慢性炎症；2) 气管上端壁略欠光滑，术后改变。2019年9月18日颈部CT (见图9)：颈段气管肿物术后改变影像，声门下偏右侧局部气管壁稍毛糙；扫及双侧颈部、颌下区多发淋巴结影显示。头颅MRI (见图10)：左侧侧脑室旁白质区脑软化灶，伴周围胶质增生。随访目前肢体功能恢复可，无明显呼吸道症状。 图1. 气管CT重建：气管(甲状腺水平)右侧壁见不规则低密度肿块影 图2. 头颅MRI：左侧侧脑室旁腔隙性脑梗塞(亚急性期) 图3. 电子支气管镜检查：声门下2 cm处气管右侧壁可见一不规则肿物，大小约2 × 3 cm，表面尚光整，血管显露、触之出血，气管狭窄约90% 图4. 气管CT：气管内肿物切除术后改变 图5. 头颅MRI：左侧侧脑室旁白质区及左额叶分别一小片状及点样脑梗塞(急性期) 图6. 病理提示腺样囊性癌。免疫组化结果显示：CK7(+)，CK8/18(+)，Ki-67(+10%)，P63(+)，S-100(+)，SMA(+)，CEA(-)，CK20(-) 图7. 电子支气管镜检查：气管肿物切除后改变，管腔通畅 图8. 双肺CT：1) 两肺慢支改变；两肺少许慢性炎症；2) 气管上端壁略欠光滑，术后改变 图9. 颈部CT：颈段气管肿物术后改变影像，声门下偏右侧局部气管壁稍毛糙；扫及双侧颈部、颌下区多发淋巴结影显示 图10. 头颅MRI：左侧侧脑室旁白质区脑软化灶，伴周围胶质增生