mlsa-iai-msu-lab/ru_sci_bench_zho_cite_reranking huggingface dataset:
Superplastic behavior of friction-stir welded Al-Mg-Sc-Zr alloy in ultrafine-grained condition

The present work was undertaken to improve superplastic ductility of friction-stir welded joints of ultrafine-grained(UFG) Al-Mg-Sc-Zr alloy. In order to suppress the undesirable abnormal grain growth, which typically occurs in the heavily deformed base material, the UFG material was produced at elevated temperature. It was suggested that the new processing route could reduce dislocation density in the UFG structure and thus enhance its thermal stability. It was found, however, that the new approach resulted in a relatively high fraction of low-angle boundaries which, in turn, retarded grain-boundary sliding during subsequent superplastic tests. Therefore, despite the successful inhibition of the abnormal grain growth in the base-material zone, the superplastic deformation was still preferentially concentrated in the fully-recrystallized stir zone of the material. As a result, the maximal elongation-to-failure did not exceed 700%.
Corrosion and wear properties of TB2 titanium alloy borided by pack boriding with La_2O_3

To improve the surface performance of TB2 alloy, pack boriding was performed at 1100 °C for 20 h with 4 wt.% La_2O_3. The composition and thickness of boride layer and corrosion and wear properties of borided TB2 alloy were measured. The results show that La_2O_3 can promote the growth, continuity, and compactness of boride layer, and the length of TiB whisker increases from 16.80 to 21.84 μm. The reason is that La_2O_3 can react with B to form La-B active groups and further to improve the growth of the boride layer. The wear and corrosion resistances of TB2 alloy are enhanced by boriding with La_2O_3. The wear mechanisms are adhesive wear and abrasive wear for unborided and borided TB2 alloys, respectively, and the corrosion mechanism is changed from local corrosion(unborided TB2 alloy) to uniform corrosion(borided TB2 alloy).
Noise reduction in cavity flow by addition of porous media

Self-sustained oscillation and the sound radiation of flow over an open cavity is of great importance in nature and industry.Influences of filled porous media in the cavity are investigated numerically by using a lattice Boltzmann method in two-dimensional space.It is shown that the outcomes of the porous patch depend on the location of the patch and the original flow mode,namely shear layer (SL) and wake mode (WM).For SL flow,the porous patch either damps the vortical flow or suppresses the generation of the secondary vortex sheet on the wall.The later effect destabilizes the SL.Consequently,the radiated sound is reduced as the patch is on the trailing edge,and increased with porous patch on the floor,respectively.For flow in WM,a transition from WM to SL mode is found when the porous patch is set either on the floor or behind the leading wall.In the cases,the recirculating flow on large scale is blocked significantly due to the porous patch,therefore,the WM flow is not sustained.On the other hand,the porous patch on the trailing edge slightly weakens the sound due to dissipation.The study shows that assembling of porous media in the flow field decreases the radiated sound level only if it is done carefully.
渤海湾盆地渤中凹陷古近系烃源岩生物标志物特征及其地质意义

渤中凹陷位于渤海湾盆地中东部,主要发育沙三、沙一和东三段烃源岩层,具有良好的油气勘探前景,前期对渤中凹陷有机地球化学特征的研究主要基于岩屑样品,对岩心样品生物标志物特征的研究比较薄弱。本次研究综合利用岩心和岩屑样品,通过有机碳、岩石热解、氯仿沥青“A”、族组分饱和烃色谱-质谱等有机地球化学分析测试,重点对渤中凹陷古近系东营组三段和沙河街组一段、三段烃源岩的有机质丰度、类型、成熟度及母质来源与沉积环境进行研究,明确了渤中凹陷三套泥页岩的地球化学特征及发育控制因素,并建立了区分3套烃源岩的典型生物标志化合物组合特征,以期望为进一步厘清该区域优质烃源岩发育模式及时空分布提供一定的理论依据,进而有利于该区油气的勘探。研究结果表明:3套烃源岩的生烃潜力具有显著差异,沙三段>沙一段>东三段。沙三段烃源岩有机质丰度最高,为好-极好烃源岩,有机质类型为Ⅰ-Ⅱ1型,处于成熟阶段;沙一段次之,为中等-好烃源岩,有机质类型为Ⅱ1-Ⅱ2型,整体处于成熟阶段;东三段稍差,为中等烃源岩,有机质类型以Ⅱ1-Ⅱ2型为主,处于低熟-成熟阶段。岩心样品的生物标志化合物中姥植比(Pr/Ph)、伽马蜡烷指数(Ga/C30H)、C27-C28-C29规则甾烷含量、4-甲基甾烷指数(4-MS/C29甾烷)等参数表明母质输入和沉积环境是控制3套湖相烃源岩差异的主控因素,淡水藻源输入和良好的保存条件是沙三段优质烃源岩发育的关键,低等水生生物输入和强还原的保存条件是沙一段优质烃源岩发育的关键,混源输入和良好的保存条件是东三段优质烃源岩发育的关键。
强制水退背景下湖盆古水深变化特征探讨:以涠西南凹陷西部渐新世早期湖盆为例

强制水退在地质历史时期普遍存在,但由于物源供应不匹配,地质记录较少,研究案例更少。以南海西北部北部湾盆地涠西南凹陷渐新世早期涠四段湖盆为研究对象,利用地震反射结构法开展了湖盆古水深恢复研究,明确了强制水退背景下古水深变化特征,并进一步探讨了利用三角洲前积结构法研究古水深的恢复方法。研究表明,渐新世早期涠四段沉积时,涠西南凹陷物源充足,周缘发育大型下切河谷,凹陷内发育大型斜交前积反射结构,具有典型的强制水退特征,形成了较大规模的强制水退体系域。通过对典型前积剖面的精细解剖,识别出了强制水退体系域中的6个典型前积反射层。结合地震、钻井与砂泥岩压实系数,恢复出湖盆古水深介于111.2~ 286.5 m,平均为218.5 m。自湖盆边缘向中心方向,前积层的高度和倾角呈先缓慢增大后快速减小特征,表明湖盆古水深具有相似的变化特征。其中水深方面早期在230 m左右,至中晚期逐步加深至280 m左右,末期快速下降至110 m,相较最大水深变化幅度达61.5%;前积层倾角早期在10°左右,至中期达14.5°后逐步下降,末期快速变化至2.9°,倾角变化幅度达79.8%。结合区域地质研究认为涠四段沉积时经历的地质时期小于2 Ma,古水深与前积层倾角在不到2 Ma内快速剧烈变化,与强制水退特征基本一致,印证了地震反射结构的响应特征。从理论模型和恢复参数优化方面探讨了利用三角洲前积结构进行古水深恢复的可行性与未来研究方向。上述研究成果为丰富和完善强制水退背景下湖盆古水深变化特征的认识提供了重要参考。
中国东部地区不同海拔梯度土壤有机碳库特征及其影响因素综述

土壤是陆地生态系统的重要组成部分,是全球碳循环过程中主要的储存库和交换库。土壤有机碳微小的变化都将进一步反馈于全球碳平衡和土壤有机质的保持。海拔是影响土壤有机碳库的重要因素之一,但相关研究存在诸多不确定性,尚缺乏一般性的认知,研究土壤有机碳库动态变化特征及其演变原因,对于科学认知未来土壤有机碳动态影响对土壤有机质固持、土壤团聚体结构稳定与水土保持效应均具有重要意义。因此,笔者主要综述我国东部地区不同海拔梯度土壤有机碳库及其组分、土壤矿化特征的研究进展,检索国内外有关海拔、土壤有机碳等文献,整理数据并归纳相关结论。结果表明: 1)土壤有机碳含量与海拔呈现正相关(R~2 = 0.174,P < 0.01),有机碳化学组分、土壤有机碳矿化程度的差异均与海拔的变化存在一定程度的相关性;在同一海拔条件下,上层土壤有机碳含量比下层土壤有机碳含量高; 2)土壤有机碳矿化程度随海拔的升高而增加,同一海拔的不同土层中,土壤碳矿化速率随土层加深而递减; 3)不同海拔条件下,土壤含水量、土壤微生物、土壤类型是影响土壤有机碳库的主要因素。结果将为科学认知海拔对土壤碳库的影响提供理论基础。
淤地坝与check dam的差异及其英文译法

淤地坝是黄土高原重要水土流失治理工程措施,对减少入黄泥沙、增加耕地面积发挥了重要作用。关于淤地坝英文翻译,普遍采用check dam,然而其并不能真实反映黄土高原水土保持工程建设实际情况,因此,笔者从目的、功能、尺寸等方面,系统对比黄土高原淤地坝与国外check dam的差异。在此基础上,建议采用淤地坝汉语拼音 "Yudiba dam"表达这类大量分布在黄土高原可在拦截泥沙、减少沟道侵蚀、增加耕地面积的水土保持工程措施,从而明确其与国外check dam的区分。
江西省公益林枯落物层和土壤层水源涵养功能评价

森林的枯落物与土壤具有较高的水土保持效益,其中土壤的滞存水能力受质地类型的影响。为评价江西公益林枯落物层与土壤层的水文效益,采用室内浸水法与环刀法对江西省3个土壤质地区的公益林进行研究,结果表明: 1)马尾松纯林枯落物的有效拦蓄能力在粗砂土(3.73 t /hm~2)显著高于其他林分,在粉土、壤土质地区,湿地松纯林的枯落物层(7.94、5.78 t /hm~2)的水源涵养效益更佳; 2)在粗砂土质地区、粉土质地区和壤土质地区3个土壤质地区的土壤最大滞留贮存量均值为20.43、8.04、11.82 mm,但相同土壤质地区不同林分间的土壤水源涵养能力差异不明显; 3)人工林枯落物的有效拦蓄能力(5.31 t /hm~2)极显著的高于天然次生林,但平均土壤水分最大滞留贮存量(14.51 mm)极显著低于天然次生林。综上所述:马尾松、湿地松纯林和人工林的枯落物层具有更高的水文功能效应;天然次生林的土壤水文效应更佳。在江西省不同的质地类型的土壤立地,适当的栽植针叶树种能增加枯落物的水文效益。
超远程制导炮弹气动特性及仿真分析

对一种大口径超远射程的制导炮弹开展动力学分析及仿真研究。设计了一种鸭式布局制导炮弹,进行了气动力计算,针对其射程远、飞行高度高的特点建立了六自由度刚体动力学模型,进行了静稳定性、操纵性、固有频率的计算,根据最大升阻比飞行对应的舵偏角变化规律设计滑翔弹道。仿真结果表明在无控飞行状态下制导炮弹射程达到280 km,采用最大升阻比滑翔飞行射程达到420 km。本文的研究成果可以为超远程制导炮弹的使用和研制提供参考。
压缩载荷下两种圆柱锂电池的安全性研究

分析了圆柱形18650和21700两种锂离子电池,受到压缩载荷时的安全性。利用万能试验机、示波器和红外热像仪记录了压缩过程中电池的力学响应、电压变化和温度变化。结果表明,2种电池的力学响应和电压变化具有相同的趋势。利用有限元软件模拟了2种电池的平面压缩过程,与实验测得的力学特性具有很好的一致性。进一步模拟了10 mm直径圆柱压头作用下不同荷电状态电池的局部压缩,发现2种电池都表现出了荷电状态硬化现象,而且在局部压缩载荷下,2种电池都表现出比平面压缩载荷下更小的承载能力。研究结果对于优化电池布局和提升电池使用安全性具有参考价值。
锂离子电池在不同充电策略下的剩余寿命预测

针对锂离子电池在循环过程中由于充电策略变化引起电池衰退趋势变化从而导致难以追踪的问题,提出了一种适用于不同充电策略的锂电池剩余寿命预测方法。基于NASA与斯坦福-MIT的电池数据提取电池电压平均变化率构建为电池衰减健康因子;将健康因子与电池容量载入基于樽海鞘群算法优化的极限学习机模型之中训练,获取电池在不同充电策略状态下的衰减模型。使用其他充电策略的电池数据对剩余寿命模型进行验证并评估。结果表明:提出的方法能够在确认充电策略情况下准确预测电池寿命,并且在电池运行过程中能够追踪电池容量变化趋势。
新疆光伏电站和河北风电场2020-2021年土壤化学元素数据集

在能源发展低碳化的背景下,太阳能和风能被誉为可再生的绿色能源。全球光伏电站和风电场在规模和数量上正在快速增加。过去十多年,中国开发了分别约占全球17%和35%的光伏和风电装机容量。然而,大规模的光伏电站和风电场建设和运营对区域生态环境造成的影响如何,成为区域环境保护决策中亟待解决的科学问题。本数据集采用无人机搭载多光谱传感器、X射线荧光光谱仪监测了新疆一光伏电站和河北一大型陆上风电场。数据集包含光伏电站DSM和NDVI数据,风电站风机GPS位置数据,以及这两个研究区的土壤化学元素浓度数据。本数据集将为绿色能源和环境保护协调发展提供数据和科技支撑。
1996-2020年安塞试验站空气和土壤温度长期监测数据集

气温是地面气象站测定的常规要素之一,是反映一个地区气候特征的重要因子。土壤作为地球表层系统的基本组成成分,在储存养分、维持植物生长、涵养水源、稳定和缓冲环境变化等方面发挥着重要作用。土壤与大气之间不断进行着能量和物质交换,气温直接对土壤温度产生影响。中国科学院安塞水土保持综合试验站是中国生态系统研究网络(CERN)生态站和国家野外科学观测研究站之一,该试验站受中温带干旱大陆性季风气候的影响,具有低温、低湿、降水稀少的气候特点,可作为生态环境建设长期监测以及科学研究的试验示范地。本文利用安塞生态站气象观测场人工和自动气象观测系统,经过数据采集与处理,数据质量控制和评估,将1996-2020年25年日平均气温、日最高和最低气温、地表日平均温度,5 cm、10 cm、15 cm、 20 cm、40 cm、60 cm和100 cm深度的日平均土壤温度数据共计2个表格763 KB公开报道,以期为黄土高原植被恢复、生物多样性维持及生态环境的恢复提供数据支持,从而更好地为生态系统功能服务。
基于改进Bagging算法与模糊MP-LSTM融合的短期负荷预测模型

为提高负荷预测精度,提出一种基于改进Bagging算法与模糊最小窥视孔长短期记忆(Min peephole long short-term memory,MP-LSTM)融合的短期负荷预测模型。MP-LSTM模型相较于传统长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)模型舍弃了输入门和输出门,只保留遗忘门,模型包括一个sigmoid网络层和一个tanh网络层,减少了模型参数,优化了模型结构。通过将温度进行模糊化处理,减小温度波动对负荷的影响。采用改进Bagging算法对MP-LSTM模型集成处理来提高模型预测的精度。以某地区的实际负荷数据进行算例仿真,并与传统LSTM神经网络预测法、MP-LSTM神经网络法和模糊MP-LSTM神经网络法进行对比,仿真结果表明文中所提模型具有较好的预测精度。
基于特高频传感器的GIS局放信号监测装置及定位方法

GIS局部放电监测与局放源定位是预防绝缘事故的主要手段。针对目前定位方法存在的成本高、布线难等问题,提出一种基于特高频传感器的GIS局放监测装置与定位方法,通过在GIS本体和周围空间部署特高频传感器获取放电信号。利用特高频累积平均信号强度及特征相似度方法,排除空间放电信号的干扰,识别GIS内部局部放电信号。结合传感器与GIS的空间拓扑关系,根据特高频信号强度,实现放电源的定位。经现场应用,所提方法能够准确定位放电源位置,验证了该定位方法的可行性。
一二次融合的智能集成开关应用的研究与分析

针对一二次融合的智能集成开关易受雷击电磁波干扰、绝缘性差等问题,对其应用特性进行分析。通过设备集成和功能集成以及一次或两次感知功能匹配后,设计出一二次融合方案,该方案使电流传输过程更加智能。通过添加绝缘片,计算出工频电动势,分析出线路中容性电流在感抗上受到压降影响程度,使用电阻分压式电压传感器增强开关绝缘性和抗击穿性。计算比值差和相位差,结合FTU变压器的次级电压信号确定雷击干扰位置,实现开关抗电磁波干扰。试验表明,工频耐压电路中未出现击穿、闪络等破坏性放电现象,平均击穿电场强度达到最大为5.8 V/m,与实际值测试结果一致,说明开关绝缘强度较强,为配电网合理控制电流电压输出提供技术支持。
基于孤立森林算法与大数据挖掘的配电网故障距离估计方法

针对配电网线路径向分布、分支线复杂特性,存在多重估计的问题,提出一种基于孤立森林算法与大数据挖掘的配电网故障距离估计方法。首先,构建“云-管-边-端”新型配电物联网架构,实现数据的高效管理。然后,在配电边缘代理装置中引入孤立森林算法提取故障时电压电流异常特征数据。最后,基于配电云主站汇集并获取海量装置中提取的异常特征数据集,利用基于代码库的大数据挖掘技术(Big data mining base on code repositories,BDMBCR)搜索故障事件间的关联关系,根据数据相似性归类分支分组,估算故障发生的具体位置。采用IEEE 34测试仿真系统进行试验。结果表明,提出的方法能够挖掘复杂数据特性,两相和三相接地故障多重估计长度相应减少了24%~27%和16%~20%,单相接地的故障影响距离仅为1.2 km,优于其他对比方法。
一种级联Boost和Luo变换器的新型组合式单开关变换器

高增益DC-DC变换器正越来越多地应用于太阳能光伏或其他可再生能源发电系统。良好的稳态和动态性能以及更高的效率是为上述应用选取变换器的先决条件。为此设计并实现一种级联Boost和Luo变换器的新型组合式单开关升压DC-DC变换器。首先,详细阐述该新型组合式变换器的拓扑结构与工作原理;然后,将所提变换器与其他类似变换器在各种性能参数上进行比较;最后,采用Matlab建立系统仿真模型,仿真结果验证了理论分析的正确性。所提变换器只使用一个功率开关,具有连续的输入电流,同时能够降低开关器件间的电压和电流应力,并且在较低的占空比下可以获得较高的电压增益。输入电流连续是DC-DC变换器的一个理想特性,所提变换器适合太阳能光伏应用等场合。
非理想电网条件下基于多目标约束的中压直挂型储能变流器并网电流改善研究

针对非理想电网电压条件下造成的级联H桥光伏逆变器并网电流畸变、低次谐波含量高等问题,主要对中压直挂型级联H桥储能变流器在非理想电网条件下的控制策略进行研究。首先分析介绍了三相级联H桥储能变流器的拓扑结构以及数学模型,其次建立了电网电压处于不平衡以及谐波污染时基于准比例积分谐振(Proportional integral-harmonic resonance,PI-HR)调节器的同步旋转坐标系下双电流闭环控制系统,给出了具体的控制结构框图,并从系统的稳定性考虑,以系统的相位裕度、幅值裕度、基频增益作为稳定性约束条件,联合建立了对控制器参数的约束方程,构建了比较系统完整的控制器参数设计方法。最后搭建了一套三相级联H桥多电平储能变流器系统的Matlab/Simulink仿真模型,通过仿真分析验证了所设计控制策略的正确性和有效性。
基于滑模控制的牵引网低频振荡抑制方法

牵引网低频振荡会造成动车组牵引封锁,影响电气化铁路的安全稳定运行。针对CRH5型动车组网侧整流器低频振荡问题,提出一种基于滑模控制的低频振荡抑制方法。首先利用小信号建模方法建立车网耦合系统回比矩阵模型,并利用改进sum-范数判据和幅频特性曲线进行稳定性理论分析。其次,设计电压外环滑模控制器来替换传统的比例-积分(Proportional integral,PI)控制器,以实现牵引网低频振荡的抑制。最后在Matlab/Simulink仿真平台搭建基于传统PI控制器和滑模控制器动车组网侧整流器仿真模型,仿真结果表明所提控制方法具有更好的鲁棒性,能较好地抑制牵引网低频振荡问题,验证了所提方法的正确性与有效性。
基于自适应灾变遗传-循环神经网络的锂离子电池SOC估计

锂离子荷电状态(State of charge,SOC)的精准估计是锂离子电池安全稳定运行的基础。传统的误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络估计SOC的精度不高,而循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)也容易陷入局部最优。针对这些问题,提出了自适应灾变遗传-循环神经网络(ACGA-RNN)联合算法,将自适应灾变遗传算法(Adaptive cataclysm genetic algorithm,ACGA)用于优化RNN的初始权值和阈值,提高了最优权值和阈值的全局搜索能力,从而有效提升锂离子电池SOC的估计精度。基于锂离子电池充放电的试验数据,将所提ACGA-RNN联合算法与RNN、GA-RNN算法分别用于锂离子电池的SOC估计。测试结果显示,相较于传统的RNN算法与GA-RNN算法,提出的ACGA-RNN联合算法获得了最佳的SOC估计精度,在DST工况下的估计平均绝对误差为1.74%,低于传统RNN和GA-RNN的估计精度3.68%和2.49%;另外,在45 ℃和0 ℃条件下,ACGA-RNN联合算法估计的平均绝对值误差分别为1.75%和2.05%,符合国家标准要求。因此,提出的ACGA-RNN联合算法在锂电池的SOC估计方面具有良好的应用价值。
基于时序InSAR技术的中巴走廊盖孜河谷段地表形变分析

中巴走廊沿线地质灾害频发,通过监测地表微小形变有助于对研究区内地质灾害进行判别分析,对走廊建设及走廊沿线基础工程设施的防护有重要意义。利用2015年4月5日-2018年12月9日共30景Sentinel-1A干涉宽幅模式下的雷达影像,分别采用PS-InSAR技术及SBAS-InSAR技术,对中巴走廊盖孜河谷段进行地表形变时序信息提取。结果表明,采用两种方式获取的形变信息在形变速率的空间变化趋势上具有较好的一致性,其中SBASInSAR技术所获取的形变速率分布在空间上相对更为连续。SBAS-InSAR形变提取结果表明,在分析时间段内,研究区多处发生明显地表形变,较大的视线向形变量主要分布于中巴公路两侧斜坡及布伦口以北的冰川前缘区域。在提取时序形变信息基础上,结合光学影像对研究区内典型不稳定斜坡及冰川运动进行形变特征分析,结果表明不稳定斜坡上PS点在监测时段内累积形变量可达-30 mm,而在冰川运动前缘集中分布许多正负向形变值较大的PS点,其正负向累积形变量分别可达+60 mm和-80 mm。本研究为高寒山区地质灾害形变的探测和今后在中巴走廊的应用积累了基础。
西南喀斯特地区石漠化与贫困的空间耦合关系研究——以威宁县为例

以威宁县为研究区,利用空间自相关分析、耦合度与耦合协调度模型,分析其石漠化与贫困的空间分布与耦合关系。结果表明:威宁县石漠化程度高值聚集在西北部,低值聚集在西南部,贫困发生率东部高于西部;两者耦合关系主要为拮抗耦合,耦合协调度为中、高度,西部的耦合协调程度明显高于东部。基于耦合协调类型,结合生态、经济、社会效益,提出了相应的扶贫模式建议。
DGMM加权混合滤波RSSI室内定位算法

针对典型的接收信号强度指示(RSSI)测距定位精度较低且不稳定的问题,提出一种基于狄克逊检验法高斯均值中值(DGMM)加权混合滤波RSSI的高斯牛顿定位算法。采用狄克逊检验法剔除观测信号异常值,接着对近似高斯分布的信号值进行加权混合滤波处理,最后利用高斯牛顿迭代求解目标点坐标。实验结果表明,经过DGMM加权混合滤波处理RSSI后,定位的平均点位误差为1.523 m,定位精度优于单一滤波且更稳定。
双腔导管在成人静脉- 静脉体外膜肺氧合中的应用

静脉-静脉体外膜肺氧合(VV-ECMO)是一种用于严重呼吸衰竭患者的生命支持技术,以往多用单腔导管建立体外膜肺氧合(ECMO)血管通路。与单腔导管相比,双腔导管(DLC)可降低再循环分数,减少感染、出血等并发症,同时有利于患者康复。DLC置管定位要求准确性高,目前已在国内逐步开展应用,本文就应用DLC的关键问题,如置管、定位以及并发症等进行综述,以期为临床应用提供参考。
基于空气紊流的中空底孔微柱阵列设计及强化散热数值研究

为了深入了解微结构对散热器换热性能的影响,实现不同工况下的高效冷却,本文针对不同散热器结构设计,对其与空气对流换热性能进行了研究。采用计算流体力学数值模拟方法,通过改变散热器单元的数值模拟条件、如来流方向、来流速度、热流密度等,对不同微结构形状、排布的换热单元的换热效率及流动情况进行了研究。结果发现,中空微柱结构散热器效果优于微翅片结构或翅片-微柱混合结构。中空微柱的优势在于促进了微柱周围空气的局部紊流,从而提高了近壁面边界层内冷空气平均流速。在垂直来流情况下,该设计有利于充分利用空气动能,对微柱内外散热面进行冲刷,从而提高对流换热效率。分析发现,随着微结构高度的增加,换热的提升比例降低。随微结构密度变化,散热器的平均传热系数存在一个峰值。这表明在考虑材料利用率的情况下,微结构参数存在一个最优值。本文设计优化的空心微柱在高5 mm、间距6 mm的情况下,换热性能达到最优值,与传统微翅片相比可将平均温度降低10%~15%。
固固转化反应硫正极的研究进展

锂硫电池(Li-S)理论能量密度高,且硫资源在地壳中分布丰富,被认为是最有前途的二次电池之一。传统液态锂硫电池中硫正极经历“固-液-固”转化反应,在充放电过程会产生可溶性多硫化物,引发溶解穿梭效应,导致活性材料损失和循环寿命不足等问题。“固-固”转化反应的硫正极可以避免长链多硫化物的溶解,从根本上解决穿梭问题。本文详细介绍了在硫正极实现“固-固”转化反应的不同策略及研究进展,分别对微孔结构限硫、有机聚合物共价键固硫、有机/无机杂化协同固硫等策略进行了机理探讨、优化方法总结和未来挑战分析。之后阐述了与上述固固转化反应硫正极匹配的固体电解质,并简要介绍了“准固态”转化的研究策略,最后对构建高能量密度锂硫电池提出了展望。
相变乳液的研究进展

相变乳液是一种具有高储热密度、良好流动性和优异传热性能的潜热型功能热流体,在热能储存及热管理领域受到广泛关注。本文对相变乳液的研究现状进行了综述,系统性地介绍了相变乳液的类型及其制备方法,重点分析了相变乳液过冷度高、稳定性差的瓶颈问题及其解决策略,并对现有的应用研究进行了归纳。分析表明选用特殊长链乳化剂是降低乳液过冷度的优选方法,提高乳液稳定性需考虑多因素的相互影响。相变乳液在实际应用中展示出比水更高的热能储存容量及更优的冷却性能。预测开发功能化的新型相变乳液,并拓展其应用新领域可能成为未来的发展趋势。
软包锂离子电池真空环境下循环性能特性

为研究飞行器和轨道空间站等低气压真空环境下,锂离子电池的循环安全性能。实验采用商用Li (NiCoMn)O_2软包锂电池,在球舱近似真空压力下,进行0.5 C倍率循环充放电实验,并与常压环境下进行对比分析。研究发现:真空循环后,电池出现严重的大面积不可恢复形变和褶皱且厚度增加。随着循环次数增加,容量加速衰减,循环10次后容量低于80 %。但恢复常压后,出现少部分容量的恢复;真空下扩大了充放电过程中的膨胀与收缩效应,加速了容量的衰减同时也造成部分容量的假性损失;电池周期性升温和降温速率加快,周期内温度不均匀性加剧,最大温差可达12.9 ℃,充放电的热稳定性和安全性变差,同时潜在的热灾害危害性变大。通过微分容量分析发现,低压真空环境下,所产生的活性锂的损耗和电极材料结构的损伤是降低电池循环充放性能的重要因素。
碳化温度对软碳负极储锂动力学的影响

软碳是快充型锂离子电池的候选负极材料之一,发展高功率的软碳是当前的研究热点。软碳的电化学性能主要取决于其微观结构,并显著依赖前驱体的碳化温度。本工作以针状焦衍生软碳为模型材料,借助扫描电子显微(SEM)技术、X射线光电子能谱(XPS)、X射线衍射(XRD)、激光拉曼(Raman)光谱及氮气等温吸附等表征手段,追踪了其在900~1700 ℃碳化温度下的结构演化,并通过循环伏安(CV)、恒流充放电(GCPL)、交流阻抗(EIS)等电化学表征方法解析了其微观结构与储锂动力学的相关性。结果表明,随着碳化温度的提高,软碳会出现三个结构占优阶段(无定形结构、乱层结构、石墨化结构),并对其电化学行为产生显著影响。其中,在无定形结构占优区域,软碳孔隙发达,储锂动力学较快,但容量较小(195 mAh/g),库仑效率较低(<60%);在石墨化结构占优区域,软碳库仑效率较高(80%),但动力学缓慢;而在乱层结构占优阶段,软碳可获得最佳的微观结构,从而在可逆比容量、首次库仑效率和倍率性能之间取得平衡。该结果为合理设计高性能的快充型软碳负极材料提供了参考。
芝麻蒴果发育过程中蒴果皮的光合作用及籽粒充实的变化研究

很多作物的"非叶绿色器官"具有光合作用,并对增加作物产量有重要贡献。本文为探索芝麻蒴果皮的光合能力及其与籽粒充实的关系,在芝麻授粉后不同时间测定了蒴果皮的叶绿素荧光参数、叶绿素含量和核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶/加氧酶(Rubisco)活性变化等光合作用相关指标,以及蒴果皮和籽粒中可溶性糖、淀粉、蛋白质和脂肪含量等籽粒充实相关指标。结果表明:芝麻蒴果皮叶绿素含量在5~35 DAP期间保持较高值;且Rubisco活性在5~25 DAP期间显著上升, 25 DAP时达到峰值之后显著下降。对蒴果皮实际光合效率(Φ_(PSII))和快速光曲线初始斜率(α)的分析结果也进一步揭示芝麻蒴果具有较高的光合能力,是光合作用的重要源器官之一。芝麻蒴果皮的可溶性糖含量在5~20 DAP期间一直维持高水平合成,但在25 DAP时急剧减少;与此同时,籽粒中可溶性糖含量在5~15 DAP迅速增加,并于15 DAP达到峰值后迅速下降。在蒴果发育和籽粒充实过程中,蒴果皮中的淀粉、蛋白和脂肪含量较低,但籽粒中的脂肪、淀粉和可溶性蛋白含量则分别在10 DAP (脂肪)或20 DAP (淀粉和蛋白)开始急剧增加,且分别在25 DAP (脂肪)、 35 DAP (淀粉和蛋白)达峰值。表明芝麻蒴果皮中光合作用产生的可溶性糖转运到籽粒后可能优先转化形成脂肪,且15~25 DAP是芝麻籽粒脂肪合成的重要时期。蒴果皮Φ_(PSII)与籽粒干重和脂肪含量均呈显著正相关,表明芝麻蒴果皮的光合作用可能对粒重形成和油脂合成有重要贡献。
'滁菊'花青素合成酶(CmANS)基因的分子特征、原核表达与表达分析

花青素合成酶(anthocyanin synthetase, ANS)是花青素和原花青素在生物合成过程中的关键酶之一,可将无色花色素转化为有颜色的花青素,它在植物发育和防御中起着重要的作用。利用同源克隆的方法从'滁菊'中分离到一个花青素合成酶基因,命名为CmANS,该基因cDNA全长1 119 bp,开放阅读框(ORF)为1 068 bp,可编码355个氨基酸,获得cDNA的GenBank注册号为KU530173。氨基酸序列比对和系统进化树分析表明,'滁菊'的ANS与同属的'杭白菊'亲缘关系最近,高达97.18%。实时荧光定量分析结果显示, CmANS基因在'滁菊'初开期时的表达量较低,盛开期的表达量最高。构建CmANS的原核表达载体,对重组蛋白进行了IPTG诱导表达,并通过Western blot进行了表达验证。本研究可为后期深入研究CmANS基因的功能提供理论基础,为'滁菊'花青素生物合成和代谢调控提供思路,同时为'滁菊'的分子育种提供候选基因。
外源芍药内酯苷对芍药生长发育及根际土壤的影响

芍药(Paeonia lactiflora)在生产中存在回植障碍问题,这制约了芍药产业的发展。为探究芍药根系分泌物中芍药内酯苷(AF)对芍药生长及根际土壤的影响及其作用机制,以芍药主栽品种'大地露霜'作为供试材料,在11月和次年3月用不同浓度(0、1、2、4 mg·L~(-1))的芍药内酯苷溶液进行灌根处理,在4月底芍药高生长结束时结合观测其形态指标,取样测定芍药根中的过氧化物酶活性以及丙二醛(MDA)、渗透调节物质、芍药苷(PF)、芍药内酯苷、氧化芍药苷(OF)、儿茶素、苯甲酸、没食子酸和亚精胺(Spd)的含量;测定根际土壤pH、有机质、氮磷钾、苯甲酸、水杨酸、咖啡酸、氧化芍药苷及土壤微生物含量,以及根际土壤中土壤酶的活性。结果表明:低浓度外源AF处理提高了芍药根中可溶性蛋白和脯氨酸含量,改善了土壤酶活性,促进芍药的生长发育;高浓度AF下芍药生长及成花率受到抑制;根际土壤中真菌数量在低浓度范围时升高,高浓度时有所降低,但均显著高于对照组,细菌数量随着浓度的升高显著增高,推测有益及有害菌的增多影响了根系酶活性,同时影响根系对营养物质的吸收利用,推测高浓度时根系细胞膜系统被破坏,病原微生物更容易侵害植株,限制了芍药的正常生长。本研究旨在为进一步深入探析芍药回植障碍机理提供参考。
水锤效应影响因素及防护结构的数值研究

燃油箱作为飞机上易损性最高的部件,当其遭受高速射弹袭击时会产生破坏严重的液压水锤效应,直接威胁飞机安全,对水锤效应问题的数值研究具有重要意义。采用CEL方法对水锤效应问题进行数值模拟,首先同已有试验结果进行对比,验证数值计算模型的准确性;然后分析射弹入射速度、充液率对水锤效应的影响;最后对水锤效应的防护设计进行数值分析,优选防护结构设置形式。结果表明:水锤效应的破坏威力来自于冲击波,射弹动能越大、充液率越高,对油箱的破坏性越大;设置防护挡板能够在一定程度上降低冲击波对油箱结构的破坏程度,空气防护挡板结构的防护效果最佳。
高压直流输电线路故障定位研究综述

高压直流输电是我国的重点发展方向之一。快速、准确的高压直流输电线路故障定位对保障高压直流系统运行可靠性、减少停运时间具有重要意义。对目前应用于高压直流输电线路以及柔性直流配电网故障定位的主要技术,包括行波测距法、固有频率法、故障分析法和非精确同步测距法,进行了详细的分析和综述。探讨了不同故障定位技术在高压直流输电线路故障定位应用中的优缺点。结合传感器技术、计算机技术与人工智能技术的发展趋势,对高压直流输电线路故障定位技术的未来发展进行了展望。该研究给高压直流线路故障定位方法的研究者提供了良好的参考。
油色谱在线监测系统数据接入物联管理平台方法

油色谱在线监测是目前广泛应用的一种监测手段。但是,由于当前油色谱在线监测系统感知层协议和物联模型尚未统一,数据交互困难,使得油色谱系统独立运行,无法与输变电侧其他子系统之间实现数据共享。针对这一问题,提出了一种智慧物联体系下的油色谱在线监测系统数据接入方法,实现系统的即插即用。首先分析智慧物联体系下油色谱系统数据接入物联管理平台的整体架构,阐明了系统数据的传输过程。接着构建基于国家电网公司公共信息模型(SG-CIM)统一规范的物联模型并提出了一种基于本地通信的油色谱系统采集终端与边缘物联代理的通信方式和基于消息队列遥测传输协议(MQTT)协议下的Ⅲ型边缘物联代理和物联管理平台的交互方式,使得系统数据传输过程中具有统一的物联模型和通信协议,从而使得油色谱在线监测系统数据接入到统一的物联管理平台。最后,以某省实际油色谱在线监测系统运行情况为例,将上传至物联管理平台的数据与油色谱在线监测系统中的原始数据做比对,验证了接入数据的及时性和完整性,从而验证了所提接入方法的可行性。该方法的提出对实现输变电侧主设备数据的共享与联动,提升对输变电侧主设备运行状态的感知能力具有重要参考意义。
考虑新能源消纳的电采暖集群多功率级控制策略研究

目前,电采暖设备作为新能源消纳的有效途径存在源荷匹配性低、档位优化不足的问题。针对上述问题,提出一种基于电采暖设备集群控制架构的多功率级控制策略。首先,考虑电采暖用户舒适性、经济性及公平性目标,通过改进多目标粒子群算法(IMOPSO)确定最优基准档位。然后,建立综合加权指标与档位差值对应关系,确定电采暖多功率级最优档位差值。最后,以设备状态与负荷转移量为约束,实现电采暖设备多功率级控制。算例仿真结果表明,所提策略相比于传统控制方法可进一步实现新能源精准消纳,在提高负荷柔性的基础上提升用户采暖舒适度,为电采暖集群新能源消纳控制策略提供新的可行性方法。
考虑无功支撑的分布式光伏接入配电网电压适应性研究

在构建以新能源为主体的新型电力系统背景下,分布式光伏呈现高比例渗透趋势。光伏出力的波动性易引起配电网电压越限和三相不平衡问题,同时光伏逆变器的剩余容量又具有无功主动支撑作用,有利于改善电压质量。而且配电网阻感比大、电压与有功耦合明显,导致配电网电压受光伏有功无功的综合影响而更加复杂。从电压适应性角度研究配电网接纳三相和单相分布式光伏的承载能力。首先,按统计学原理分别建立最大值、期望值和众数值等反映电压质量的统计特征指标,并从光伏渗透率和接入分散程度两方面描述分布式光伏的接入特征。其次,基于历史天气数据构建典型日场景,考虑光伏主动参与无功支撑作用,运用随机模拟分析得出各节点电压质量统计指标。最后,采用AHP-CRITIC组合赋权法分别对电压偏差和不平衡指标进行一定的加权组合,综合反映电压适应性。应用OpenDSS软件进行算例分析,结果验证了所提方法的有效性。
基于数字孪生的光伏高比例配电网过载风险预警方法

在构建以新能源为主体的新型电力系统背景下,分布式光伏将呈现极高比例并网趋势。高比例光伏出力的随机性会加剧配电网潮流的不确定变化,给配电设备带来严重的过载风险,载荷安全问题突出。基于此,提出一种基于数字孪生的含高比例光伏配电网载荷安全分析和预警方法。论述了孪生配电网过载风险安全预警的实现机理和功能方案。根据相关标准分析设备过载耐受能力,并建立不确定场景下载荷安全预警等级。基于历史运行数据建立配电网源荷随机行为的马尔科夫模型,采用吉布斯算法对该模型进行蒙特卡洛随机抽样。根据配电网当前运行状态,结合孪生配电网超实时计算能力,对配电网未来随机场景快速仿真并计算过载风险指标,评判载荷安全性。算例分析验证了所提分析方法的有效性及合理性。算例结果表明,该方法能够得出高比例光伏配电网在分析时段的载荷安全态势,为电力系统调度人员提供了一定的参考依据。
基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合

由于传统方法没有对配电网多源异构数据采集的时间进行配准,导致配电网多源异构数据融合时误差大、效率低。针对该问题,提出了基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合方法。构建了数据纠偏机制,采用最小二乘法对数据采集的时间配准,并采用拉格朗日插值方法对时序数据填充,计算数据关联性。在此基础上,采用联合卡尔曼滤波算法将相同数据融合到同一个类中,以此实现配电网多源异构数据融合。实验结果表明,所研究的数据融合方法不仅能够根据需求一直追踪需求的融合误差,还能够降低节点电压与功率估计的相对误差、提高配电网多源异构数据融合的效率。实验结果不仅证明了所研究融合方法的有效性,还证明了联合卡尔曼滤波算法在数据融合中的适用性。
基于改进多目标粒子群算法的有源配电网储能优化配置

储能系统可解决分布式电源加入配电网所产生的不良影响,而储能系统的合理配置是其有效应用的前提。以电网脆弱性衡量指标、有功网损、储能额定容量三个方面,考虑规划与运行之间的耦合性建立储能系统在有源配电网中的多目标选址定容模型。提出改进的多目标粒子群算法用于求解。该算法在种群更新过程中引入准对立学习策略以增强解的覆盖范围和收敛速度,并根据迭代次数采用自适应分裂策略分离过早聚集的粒子,从而增强粒子多样性,保证了算法跳出局部最优的能力。通过在IEEE33节点配电系统上进行分析,验证了所提模型及算法在优化分布式储能选址定容及运行策略中的合理性,并能有效改善电网的运行经济性与脆弱性,具有更强的全局寻优能力。
基于改进降噪自编码器的风机轴承故障诊断方法

滚动轴承是风电机组中故障最为频繁的部件之一,准确有效的轴承故障诊断方法有助于保障风电机组安全稳定运行。针对轴承振动信号特征微弱、难以诊断的问题,提出了一种基于改进降噪自编码器的风电机组轴承故障检测方法。首先引入了一维信号的图像化预处理,将原始的时域信号转化为二维特征灰度图。然后利用卷积神经网络在图像特征提取上的强大优势,构建了堆叠降噪自编码器与卷积神经网络的集成模型,去除了传统卷积神经网络中的池化层,进一步提升提取特征的鲁棒性和泛化性。整体诊断流程由数据驱动,减少了对于经验的依赖。最后的实验结果表明,该方法能够精确诊断不同类型的轴承故障。此外,通过与其他方法的对比实验进一步验证了该方法在故障诊断方面的优越性。
基于SEELM多专家模型的分布式光伏系统负荷预测方法

针对分布式光伏系统负荷所具有的非线性和非平稳等数据分布特性,基于神经网络与挂起规则,提出一种基于多模型集成式极限学习机的分布式光伏负荷预测方法。首先,设计多个神经网络作为子专家模型,并随机选取每一个网络的初始输入权值。构建挂起规则,依据数值波动范围在相应时间节点划分各神经网络的类别。针对其中数值波动较大的大误差网络,基于对应数值概率分布实施在线动态更新,以实现训练误差、输入权值的双维度同步优化。最后,将各个子专家模型的优化结果进行整合,并汇总输出,从而降低初始权值选取步骤中潜在误差波动的不利影响。基于某地区实际分布式光伏系统实施实证仿真,结果表明:在光伏负荷高波动这一特殊数据环境下,所提出预测模型在预测精度以及输出稳定性两方面均能够保持一定优势,可进一步推动并改善光伏接入背景下系统负荷预测的性能与效果。
考虑CVaR的"新能源+储能"电厂日前市场投标策略

双碳背景下我国正积极构建以新能源为主体的新型电力系统,大力推进电力市场化改革。大量新能源电厂无序上网将会对电力系统的安全稳定运行带来巨大压力,也不利于其作为独立主体参与市场化竞争。将"新能源+储能"电厂作为价格接受者,以"报量不报价"的形式参与电力现货交易。采用随机优化方法构建新能源出力场景、日前及实时出清电价场景,采用K-medoids方法将数量众多的场景转化为数量有限的概率化确定性场景。以日前收益最大为目标,考虑条件风险价值并计及不平衡惩罚费用,建立"新能源+储能"电厂参与日前市场的最优投标策略模型并求解。最后,以某风电厂的历史出力数据以及现货市场电价数据开展数值仿真,仿真结果验证了所建投标策略模型的有效性。
面向多用户的多时间尺度电力套餐与家庭能量优化策略

在智能互联网环境下,居民用户参与需求响应时的不确定因素对家庭能量管理调度策略的实施效果存在较大影响。为此,提出了一种计及用户响应不确定性的多时间尺度可变电价套餐和用电策略。首先,明确多时段可变电力套餐的定义,基于价格型和激励型响应不确定性机理构建电力套餐的模型,并建立完成聚类后的多用户与电网的模型。其次,通过求解基于多用户和电网的非合作和合作博弈模型,获得最优的电价方案和日前优化计划。然后,根据需求响应信息和用户用电安排建立日内滚动优化模型,获得局部动态分时电价和日内调度计划。最后,根据用户实际响应偏差建立实时调整模型,获得动态激励和实时用电计划。以多家庭用户调度组为例进行仿真分析,通过比较不同模型优化结果,验证了考虑用户响应不确定性的电力套餐及多时间尺度协调优化的有效性。
考虑采暖建筑用户热负荷弹性与分时电价需求侧响应协同的电热联合系统优化调度

电热联合系统中电、热负荷在峰谷分布上存在互补特性,考虑电、热负荷的互补特性实施电热联合系统优化运行可以有效增强系统调峰灵活性,缓解电热强耦合造成的弃风。为此,研究了考虑采暖建筑用户热负荷弹性与分时电价需求侧响应协同的电热联合系统优化调度问题。阐述了电、热负荷协同促进风电消纳的机理。根据电、热负荷特性分别建立采暖建筑用户热负荷弹性模型以及分时电价需求侧响应模型,并以此为基础建立电、热负荷协同响应模型。将负荷模型纳入调度模型,构建考虑负荷协同优化的电热联合系统日前调度模型。算例分析表明,采暖建筑用户热负荷弹性与分时电价需求侧响应的协同可有效提升系统运行经济性并促进系统风电消纳。
考虑线路电阻影响的MMC-MTDC自适应下垂控制

下垂控制因其对通信的要求不高、可靠性高而在多端柔性直流输电中广泛应用。但是传统的下垂控制中下垂系数固定,尤其在系统功率波动较大时,容易导致换流站过载,并且直流线路上的电阻还会影响下垂控制换流站的有功功率分配。针对此类问题,提出了一种考虑线路电阻影响的自适应下垂控制。首先,分析在下垂控制下的多端柔性直流输电系统等效电路,推导出考虑线路电阻影响的下垂系数整定方法。然后在整定方法中用换流站的功率裕度比取代固定的功率分配比例系数,实现下垂系数的自适应调节。最后在PLECS上搭建仿真模型,对不同工况进行仿真,验证了所提控制策略的有效性。
基于参数优化变分模态分解的间谐波检测

变分模态分解(VMD)已在谐波检测领域得到应用,但人为设定分解参数K,导致误差较大。为提升VMD在间谐波检测中的准确性,首先,采用施密特正交化理论对VMD预分解得到的各分量进行正交化处理,以避免模态混叠。然后求得不同K值对应的残差能量,利用残差能量值最小化法优化参数K,进而提取间谐波信号。最后采用对称差分能量算子,获得间谐波信号幅值与频率等特征信息。仿真实验表明:所提出的方法能有效优化参数K,降低VMD分解误差。同经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)以及近年新提出的同步挤压小波变换(SST)相比,参数优化变分模态分解在间谐波检测上效果显著提升,具有更高的检测精度。
一种直流微电网多光伏变换器新型功率分配策略

为了解决光伏单元在运行过程中因工作模式切换造成的母线电压波动问题,提出一种新型平滑切换控制策略。根据光伏电池的输出特性曲线,将输出功率对输出电流的微分作为控制变量。通过跟踪不同的dp/di指令值来实现光伏单元最大功率点跟踪模式、恒压下垂模式的控制以及两种模式间的平滑切换。在此基础上,针对多光伏变换器工作在恒压下垂控制时因线路阻抗差异造成功率分配精度较低的问题,提出一种基于二次调节的自适应下垂控制策略。此外,构建相邻光伏单元间的稀疏通信网络,并采用动态一致性算法实现相关平均信息的全局稳定收敛。仿真和实验结果表明,所提控制策略可以实现光伏单元工作模式切换过程平滑过渡和负荷功率的精确分配。
基于多维特征的电网台区线损数据异常识别研究

随着智能电表及用电管理终端的广泛应用,电网台区相关监测终端每天可收集到海量线损数据,并且可对存在的异常情况进行识别。但是数据噪声对电网台区线损数据的干扰,导致识别的准确率和召回率下降。针对这些问题,提出了一种基于多维特征的电网台区线损数据异常识别方法。该方法首先将电网台区线损数据样本形成对应的二维数据,采用二维小波阈值法进行去噪。根据去噪后二维数据的位置特征以及时间数据特征,对Hasusdorff距离公式进行改进,用以计算电网台区线损数据的多维特征相似度,得到线损数据之间的相似性矩阵。最后将多维Hasusdorff距离应用到层次聚类算法中去识别电网台区线损数据中的异常。仿真实验结果表明,所提方法的准确率和召回率较高。电网台区线损数据异常识别时间较短,满足工程实际使用要求。
计及虚拟惯量控制的DFIG等效惯量在线评估与响应特性分析

虚拟惯量控制的引入提高了双馈风机的频率调节能力,然而其惯量表现形式依赖于不同控制方式,导致其惯量响应特性不尽相同,亟需实现对其惯量水平及变化特征的准确感知。对基于转子动能虚拟惯量控制的双馈风机等效惯性定量表征及响应特性问题展开研究。首先,基于利用转子动能的虚拟惯量控制策略,建立了双馈风机在转子转速时间尺度下的简化模型,进而理论推导了双馈风机等效惯性常数的数学解析式。其次,针对解析式中双馈风机控制参数的“黑箱”问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的控制参数在线辨识方法。在此基础上,利用双馈风机稳态运行下的量测信息在线评估双馈风机等效惯性常数,定量表征双馈风机的惯量支撑能力。最后,在改进的四机两区仿真系统上验证了该方法的准确性。仿真分析结果表明:虚拟惯量控制参数主要影响惯量响应过程的初始阶段和恢复阶段,速度控制器参数主要影响惯量响应过程的恢复阶段和稳定阶段。
基于深度学习的无人机电网巡检缺陷检测研究

由于无人机电网巡检存在检测区域面积小、背景复杂、计算量大等特点,导致深度学习算法的准确率和实时性难以实现。为实现无人机电网巡检的准确、快速识别,分析了各类深度学习算法在复杂环境下对绝缘子的检测效果,提出了一种基于YOLO v3的目标检测算法。首先选用ResNet18作为主干网络结构,然后构建一个多尺度特征金字塔,将其与主干网络进行融合,形成深度融合的电网巡检绝缘子检测模型,可在提高检测准确率的同时,满足实时性的检测要求。实验结果表明,YOLO v3网络的均值平均精度(mAP)达98.10%,相比于Faster R-CNN提高了6.71%;其每秒检测帧数高达47.52帧,分别是R-CNN和Faster R-CNN的25倍和12倍。所提的YOLO v3网络具有更优的识别精度和检测速度。
面向云边协同的配变短期负荷集群预测

配电变压器是配电网中连接用户的重要设备,研究其负荷变化规律是十分重要的。随着物联网技术在电力系统中的推广,配电网中监测的配电变压器将越来越多,但对众多设备逐一分析建模会导致工作低效。因此,提出面向云边协同的配变负荷预测框架,并着重研究云端的集群预测模型。首先,集群预测模型对配变进行日负荷曲线聚类,提取日负荷模式,并分析各配变日负荷模式变化规律,采用聚类方法划分具有相似用电行为的配变。然后,将同类别配变负荷数据整合训练,利用STL-LSTMs-XGBoost预测模型实现配变的短期负荷集群预测。最后,通过使用某市配变的负荷数据作为算例进行分析,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。
考虑广义储能和条件风险价值的综合能源系统经济调度

储能设备能够提高清洁能源利用率、减少系统运行成本,但传统储能由于价格昂贵限制了其本身的发展。为了充分发挥储能在综合能源系统中的优势,将需求响应、热惯性、电储和热储整合为广义储能(Generalized Energy Storage, GES)资源进行统一协调调度。另外,由于风电具有很强的不确定性,通过k-means方法聚类得到风电的典型出力场景。在充分考虑各种设备运行约束的基础上,采用条件风险价值(Conditional Value at Risk, CVaR)量化风电不确定性带来的收益风险,构建了计及CVaR的综合能源系统经济调度模型。最后,在Matlab环境下调用Cplex求解器验证了所提模型的有效性。
多直流馈入受端系统负荷恢复分布鲁棒优化

在含风电的多直流馈入受端系统中,直流系统和风电提供功率支撑可以加快负荷恢复,但不可避免的风电和负荷不确定性问题会给恢复安全带来挑战。为此,提出了一种可以充分利用现有数据降低不确定性风险的恢复决策方法。该方法首先分析直流系统的功率调控特性,建立多回直流功率调控约束模型。其次,构建基于Wasserstein距离的风电出力和负荷模糊集来描述源荷双侧的不确定性。然后,定义恢复风险指标描述不确定性导致的安全越限风险,建立两阶段分布鲁棒优化模型,最小化最恶劣概率分布下的恢复风险。最后,利用对偶理论和big-M方法,将该模型转化为混合整数线性规划问题求解。该方法可充分利用已有数据,提供鲁棒性灵活可调的最优负荷恢复方案,能够平衡恢复过程中的经济性与安全性。算例分析结果表明,所提出的方法可以有力保障各直流传输功率的协调优化和负荷的安全有序接入,消除不确定性带来的运行风险。
考虑供能设备故障风险的电-气-热综合能源系统优化运行

为了应对综合能源系统(Integrated Energy System, IES)中供能设备存在的潜在故障风险,建立了基于运行状态的设备故障概率模型以及基于负载率的设备故障严重度模型,表征设备不同运行状态与系统安全风险关联关系。在此基础上,以运行成本和风险值为优化目标,综合考虑电力、天然气和热力管网以及机组出力等多种约束,建立了IES多目标优化运行模型。运用二阶锥松弛、分段线性化和宽容分层序列法将该模型处理为混合整数二阶锥规划模型,并用宽容度表征系统对风险的接受程度。算例分析结果表明该模型求取的运行策略可以较好地兼顾系统运行安全性与经济性,验证了所提模型和方法的合理性和有效性。
非洲猪瘟病毒实时荧光定量PCR检测方法的建立

为了实现非洲猪瘟病毒(African swine fever virus,ASFV)的快速检测,本研究建立了检测ASFV K196R基因的qPCR方法。按照K196R基因保守序列,设计1对特异性引物,建立并优化qPCR反应体系和反应条件,构建标准曲线,测定该检测方法的特异性、灵敏性和可重复性。结果显示,本研究建立的检测方法不与其他病毒的核酸样品产生交叉反应,检测灵敏度达10 copies/ μL。变异系数小于2.5%,构建的标准曲线线性关系良好。上述结果表明,该检测方法特异性强、灵敏度高、重复性好,能够为ASF疫情防控提供技术支撑。
基于层析PIV的椭圆水翼近尾迹梢涡实验研究

梢涡空化作为一种常见的空化现象,广泛存在于水力机械及船舶推进领域。梢涡空化初生与桨叶梢部的旋涡流动密切相关,因此有必要深入研究梢涡流场,揭示其流动特征与空化的内在联系。基于高时间解析度的层析PIV技术,在高速空泡水洞中对椭圆水翼的近尾迹梢涡流场开展了实验研究。结果表明:梢涡在近尾迹区域内存在明显的摆动现象,未考虑旋涡摆动的时间平均会在时均流场中引入额外的误差,因此在梢涡特性的定量研究中有必要滤除旋涡摆动的影响;在水翼脱落剪切层的作用下,涡核中心两侧的切向速度分布明显不对称,且在剪切层与涡核之间存在高速轴向流动区域;梢涡流场中的湍流脉动能量主要集中在涡核内部,且由法向、展向速度脉动主导。结合前人研究,发现法向、展向速度脉动是涡核内部湍流压力脉动的主要来源。
近红外二区荧光活体成像在细胞示踪上的应用进展

近红外二区(second near-infrared,NIR-Ⅱ)光因其高组织穿透性及低组织吸收性而得到业内的广泛关注,其荧光成像应用包括血管成像、神经成像、细胞示踪等,其中活体细胞示踪致力于研究细胞的运动轨迹,进而探究体内病理生理过程以寻找治疗方案。肿瘤细胞的示踪可以明确了解其转移并辅助外科手术;干细胞及免疫细胞的示踪可以为细胞治疗法的优化提供有力的依据。本文根据不同的细胞类型进行分类,详细介绍了近年来NIR-Ⅱ荧光成像在细胞示踪上的应用进展,并就现有技术的不足及今后的研究展望展开讨论。